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- Eine wichtige Anwendung der Spline-Interpolation ist die Erzeugung
geschlossener Kurven durch eine gegebene Anzahl von Datenpunkten.
- Eine geschlossene Kurve wird dabei interpretiert als eine vektorwertige
periodische Funktion eines reellen Parameters, des Kurvenparameters.
Die übliche Bezeichnung dafür ist z.B. s, wenn die
Parametrisierung so gewählt ist, daß der Tangentenvektor
stets die Länge 1 hat. Hier haben wir zunächst nur die gegebenen Werte
(xi,yi), i=1,...,n. Wir setzen künstlich
(xn+1,yn+1)=(x1,y1)
und betrachten nun xi und yi
als Funktionen eines Parameters t mit zugeordneten Werten
ti. Die natürlichste Wahl ist ohne Zusatzinformation
sicher die Weglänge des interpolierenden Streckenzuges
ti=ti-1+wi-1sqrt((xi-xi-1)2+
(yi-yi-1)2), t0=0
mit den Gewichten wi-1=1, aber wir erlauben hier auch
andere positive Gewichtung, die auf die Form der Kurve einen grossen
Einfluß hat.
- Nun wird für jede Komponente x bzw. y ein Spline bestimmt, bei welchem
als Zusatzbedingung
sx'(a)=sx'(b), sx''(a)=sx''(b)
benutzt wird und für sy ebenso.
Hier ist nun a=0 und b=tn+1.
Ein solcher Spline heißt periodischer Spline.
Wegen der Konstruktion der Anfangs- und Endwerte ist er automatisch zweimal
stetig differenzierbar.
- So entsteht eine zweimal stetig differenzierbare geschlossene Kurve.
Stammen die Daten selbst von einer solchen Kurve, dann ist der
Approximationsfehler
O(h2) wo h die maximale Differenz
ti-ti-1 ist, weil die Parametrisierung mit
der Streckenzuglänge einen zusätzlichen Fehler erzeugt .
(Die Approximation einer periodischen C4-Funktion mit einem periodischen
stückweise kubischen C2-Spline hat einen Fehler O(h4)) .
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