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 />
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