pdf-file, 2.03 Mbyte - Torsten Schütze
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96 Kapitel 4. Bivariate Tensorprodukt-Splines<br />
Dann besitzt das reduzierte Glättungsproblem (4.12), (4.9) eine Lösung (t 1∗ , t 2∗ ).<br />
Wir erhalten ferner die Glattheit des reduzierten Funktionals und durch Anwendung<br />
von Theorem 4.1 die Äquivalenz von vollständigem und reduziertem Glättungsproblem.<br />
Theorem 4.3 (Äquivalenz von vollständigem und reduziertem Problem).<br />
Sei (t 1∗ , t 2∗ ) eine zulässige Knotenfolge, d. h.<br />
(t 1∗ , t 2∗ ) ∈<br />
<br />
(t 1 , t 2 ) ∈ R l1 l2 × R : C1t 1 − h 1 ≥ 0, C2t 2 − h 2 <br />
≥ 0 .<br />
Für feste r1 ∈ {0, . . . , q1}, 0 ≤ q1 < k1 und r2 ∈ {0, . . . , q2}, 0 ≤ q2 < k2 gelte:<br />
(V 1) Die Knoten erfüllen die Bedingung τ 1<br />
j1<br />
τ 2<br />
j2+k2−q2 (j2 = q2 + 1, . . . , n2).<br />
< τ 1<br />
j1+k1−q1 (j1 = q1 + 1, . . . , n1) und τ 2<br />
j2 <<br />
(V 2) Die Regularitätsbedingung m1 ≥ r1, µ1 > 0 und m2 ≥ r2, µ2 > 0 ist erfüllt.<br />
(V 3) Die freien Knoten (t 1∗ , t 2∗ ) sind einfache Knoten. Es gilt k1 ≥ 3 und k2 ≥ 3.<br />
Dann gelten für das vollständige Glättungsproblem (4.11), (4.9) und das reduzierte Glättungsproblem<br />
(4.12), (4.9) die Beziehungen: Die reduzierte Funktion F ist glatt im zulässigen<br />
Bereich (t 1 , t 2 ) ∈ R l1 × R l2 : C1t 1 − h 1 ≥ 0, C1t 1 − h 1 ≥ 0 .<br />
(a) Wenn (t 1∗ , t 2∗ ) ein kritischer Punkt (oder eine globale Minimumstelle) von (4.12),<br />
(4.9) ist und A ∗ erfüllt (4.7b) an der Stelle (t 1∗ , t 2∗ ), so ist (t 1∗ , t 2∗ , A ∗ ) ein kritischer<br />
Punkt (oder eine globale Minimumstelle) von (4.11), (4.9) und es gilt f(t 1∗ , t 2∗ ) =<br />
f(t 1∗ , t 2∗ , A ∗ ).<br />
(b) Wenn (t 1∗ , t 2∗ , A ∗ ) eine globale Minimumstelle von (4.11), (4.9) ist, so ist (t 1∗ , t 2∗ )<br />
globale Minimumstelle von (4.12), (4.9). Es gilt f(t 1∗ , t 2∗ ) = f(t 1∗ , t 2∗ , A ∗ ) sowie<br />
(4.7b).<br />
Die Aussagen der letzten beiden Sätzen sind nach den univariaten Vorbetrachtungen<br />
nicht sonderlich überraschend. Man beachte jedoch, daß der konkreten Gestalt von Gradient<br />
und Jacobi-Matrix aus Abschnitt 4.2 eine mindestens ebenso große praktische Bedeutung<br />
zukommt.<br />
Die Aussagen gelten sinngemäß auch im Fall der Approximation von unregelmäßig verteilten<br />
Daten durch Tensorprodukt-B-Splines. In diesem Fall muß man jedoch glätten, um<br />
die Differenzierbarkeit des reduzierten Funktionals zu sichern. In [HH74] und anderen Arbeiten<br />
findet man Beispiele aus realen Anwendungen, die zeigen, daß die Vollrangeigenschaft<br />
von ˜ B(t 1 , t 2 ) nicht erfüllt ist. Durch die in der Literatur beschriebenen Techniken kann<br />
zwar eine eindeutige Lösung zu festen Knoten bestimmt werden, dies sichert jedoch nicht<br />
den konstanten Rang für alle zulässigen Knoten.<br />
4.4 Numerische Lösung des reduzierten Problems<br />
Nachdem wir die Äquivalenz von vollständigem und reduziertem Problem im Sinne von<br />
Theorem 4.3 gezeigt haben, widmen wir uns nun der numerischen Lösung des reduzierten<br />
Problems. Das reduzierte Problem ist wiederum ein nichtlineares Quadratmittelproblem,