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pdf-file, 2.03 Mbyte - Torsten Schütze

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104 Kapitel 4. Bivariate Tensorprodukt-Splines<br />

Approximationsverfahren Approximation Interpolation<br />

Typ der Optimierungsprobleme nichtlinear quadratisch<br />

Nebenbedingungen an Ableitungen unrestringiert Monotonie<br />

Rechenzeit [s] 14.07 218.61<br />

min sy −8 0<br />

max sy 86 905<br />

Tabelle 4.3: Vergleich der Verfahren von <strong>Schütze</strong> und Walther<br />

nes mit freien Knoten i. allg. eine sehr gute Qualität haben, eignen sich diese Splines gut als<br />

Startverfahren für fit-and-modify-Methoden der restringierten Interpolation. Abbildung 4.9<br />

zeigt einen monotonen interpolierenden Spline, welcher mit Methoden aus [SW97] berechnet<br />

wurde. Tabelle 4.3 vergleicht die beiden Verfahren am Beispiel der EOS Aluminium Daten.<br />

Von einer Verbindung der beiden Verfahren werden wesentliche Vorteile erwartet, da die<br />

unrestringierten Ausgangssplines fast optimal sind (bessere Qualität der Splines) und ein<br />

guter Startpunkt für das Iterationsverfahren bekannt ist (kürzere Rechenzeit).<br />

0<br />

−5<br />

−10<br />

−15<br />

−20<br />

−25<br />

−30<br />

−35<br />

−40<br />

−45<br />

0<br />

−0.5<br />

−1<br />

x<br />

−1.5<br />

−2<br />

0 0.2 0.4 0.6 0.8 1<br />

Abbildung 4.9: EOS Aluminium Daten: Verfahren von Walther, monotoner Spline (fit-and-modify)<br />

y

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