Обновить

Комментарии 4

Ну здесь всё же не dxdy. Расписать бы это всё попопулярней и привести жизненный пример...
---
"используем кубические сплайны класса C^2"

" при растяжении точек \mathbf x_i в C раз функционал уменьшается в C^3 раз "

Вам букв не хватило? ;)

"В этой формуле функция f - это кубический сплайн"

так кроме сплайнов-то f может еще чем-то быть или нет?

Данная задача возникла на таком примере. С помощью численных методов рассчитывалась зависимость температуры двух тепловых источников от их мощности. В результате получилась зависимость, похожая на линейную. Точнее, линии уровня на координатной плоскости были почти прямыми линиями, но не равноотстоящими. В связи с этим возникла идея: как оценить аналитически такую зависимость. Если наклон изолиний заранее неизвестен, а также неизвестна функция связи.

так кроме сплайнов-то f может еще чем-то быть или нет?

В примере f = sqrt(z), то есть это может быть любая функция.

Интереснее было бы даже не сплайнами аппроксимировать. Сплайны больше для интерполяции.

Сплайны здесь используются скорее для оценки плавности зависимости, т.е. для расчета целевой функции. Чтобы получить функцию связи в обобщенной линейной модели, сплайн можно сгладить.

Зарегистрируйтесь на Хабре, чтобы оставить комментарий

Публикации