Spline Toolbox

ВВЕДЕНИЕ

Сплайны - это гладкие (имеющие несколько непрерывных производных) кусочно-полиномиальные (КП) функции, которые могут быть использованы для представления функций, заданных большим количеством значений, для которых неприменима аппроксимация одним полиномом. Так как сплайны гладки, экономичны и легки в работе, они используются при построении произвольных функций для:

 

  Основные черты библиотеки

 

  Обозрение

Библиотека Spline вносит существенный вклад в общее богатство методов в виде B – сплайн процедур, описанных в практическом руководстве по сплайнам, составленном Карлом де Буром (Carl de Boor), пионером в области сплайнов и автором Spline Toolbox. Комбинация языка MATLAB, Spline Toolbox и руководства пользователя сделает легким понимание и применение их для решения множества задач.

 

B и PP формы

Библиотека Spline предоставляет функции для работы с двумя наиболее используемыми способами представления сплайнов B – формой и PP – формой. B – форма удобна при построении сплайна, тогда как PP – форма более эффективна при проведении вычислительных операций. Библиотека включает функции для создания, отображения, разбиения на части, интерполяции, аппроксимации и работы с B и PP формами представления сплайнов.

 

Построение кривых спроса с помощью MATLAB и Splines

Точные кривые спроса это мощное средство для решения практических задач экономики. Оно использует встроенное ценообразование, моделирование и управление риском. Свойства, часто проявляемые структурами данных, в частности зашумленность и большой разброс позволяют сделать только “хорошее” приближение кривой спроса. Решение этой проблемы состоит в привлечении мощных математических методов построения интерполяционных кривых в реальном масштабе времени.

 

Библиотека Spline в MATLAB поддерживает множество способов аппроксимации для построения кривых. Строительные блоки включают в себя функции для интерполяции 2-D и 3-D данных криволинейными сплайнами и сплайнами на основе тензорного произведения соответственно. Наряду с B и PP сплайнами, также представлены возможности для аппроксимации по методу наименьших квадратов, кубических сплайнов и оптимизации точек разрыва.

(c) Мануйлов А.В.