interpolation 썸네일형 리스트형 수치해석(14) Splines and Piecewise Interpolation 1. Splines 주어진 데이터 포인트들을 통해 부드러운 곡선을 생성하는 방법이다. 함수나 곡선의 근사치를 구하거나, 주어진 데이터를 부드럽게 연결하는 데 사용된다. 보통 여러 개의 다항식 조각들로 이루어져 있으며, 각 조각은 인접한 데이터 포인트들을 연결하고 부드럽게 이어져야 한다. n개의 점 사이를 interpolation(보간)하기 위해 단일 (n-1)차 다항식을 사용하는 대안적인 접근법은 데이터 포인트의 부분 집합에 부분적인 방식으로 하위 다항식을 적용하는 것이다. 이러한 연결 다항식을 spline functi-on(스플라인 함수)라고 한다. 스플라인은 저차 특성으로 인해 진동을 최소화하고, roundoff error를 줄인다. 스플라인은 모든 점이 아닌, 간격마다 존재하는 점의 하위 집합을 사.. 더보기 수치해석(13) Polynomial Interpolation interpolation, 보간법이란 이산적으로 띄엄띄엄 주어진 데이터들을 적절한 곡선으로 이어서, 주어지지 않은 데이터 값을 가상으로 만들어주는 작업이다. 주어진 데이터를 모두 지나는 '근사 함수'를 구한다고 보자. 1. Polynomial Interpolation (1) Polynomial interpolation 정확한 데이터 지점 간의 중간 값을 추정하는 경우가 자주 발생한다. interpolate(보간)에 사용하는 함수는 실제 데이터 점을 통과해야 하므로 interpolation은 fitting보다 좀 더 제한적인 알고리즘이다. 가장 일반적인 방법은 n개의 데이터 포인트를 통과하는 (n-1)차 다항식을 해결하는 방법이다. Polynomial interpolation(다항식 보간)은 데이터 포인트.. 더보기 이전 1 다음
