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Scilab help >> Interpolation > splin2d

splin2d

双3次スプラインのグリッド2次元補間

呼び出し手順

C = splin2d(x, y, z, [,spline_type])

パラメータ

x,y

補間グリッドを定義する単調増加の行ベクトル (要素数は2以上)

z

nx x ny 行列 (nx は xの長さ, ny は yの長さ)

spline_type

(オプション) 計算する双3次スプラインの種類を選択する文字列

C

双3次パッチの係数を有するベクトル(詳細は注記を参照))

説明

この関数は点(xi,yj,zij)を補間する, すなわち,全てのi=1,..,nxおよび j=1,..,nyについて s(xi,yj)=zijとなるような, 双3次スプラインまたはサブスプライン sを計算します. 得られるスプラインはs(x,y,C)の組で定義されます. ただし,C は, (nx-1)(ny-1)個の双3次パッチの各々の係数 [x(i) x(i+1)]x[y(j) y(j+1)] を有する (長さ16(nx-1)(ny-1)の)ベクトルです, sは次のように定義されます :

いくつかの点でinterp2d関数により sの評価を行う必要があります. 適当なspline_typeパラメータを選択することにより, 複数の種類のスプラインを計算することができます. 双3次スプライン(またはサブスプライン)を計算するために使用する方法は, 古い形式の手法,すなわち, 各グリッドの点(xi,yj)において 1階微分ds/dx(xi,yj) および ds/dy(xi,yj)と相互微分 d2s/dxdy(xi,yj)の近似値を計算する手法です. これらの微係数は,C2関数 (sは連続2階微分可能)となる 1次元スプライン法の平均,または C1関数となるローカルな近似法の平均により,計算されます. この手法は,spline_typeパラメータにより 選択されます.(詳細は, splinを参照ください) :

"not_a_knot"

これがデフォルトです.

"periodic"

基本関数に周期性がある場合に使用します: [1,ny]の範囲のあらゆるjについてz(1,j) = z(nx,j), [1,nx]の範囲のあらゆるuについてz(i,1) = z(i,ny) となる必要がありますが,これはインターフェイスでは検証されません.

注意

精度の観点から,not_a_knot型,また 基本となる補間関数に周期性がある場合にはperiodic型を使用してください.

natural, monotone, fast (または fast_periodic) 型は, 例えば振動を防止したい場合(monotone がこの用途には最も強力です)に有用です.

より簡便な方法で双三次パッチの係数を得るには, c = hypermat([4,4,nx-1,ny-1],C)を使用し, 続いてパッチ(i,j)(前記の式参照) の係数(k,l)c(k,l,i,j)に保存します. ただし,interp2d関数は, ハイパー行列cではなく, 大きなベクトルCを引数として受け入れます (C=c(:)とすることでcから 容易にCを取得できます).

// 例1 : cos(x)cos(y)の補間
n = 7;  //  n x n 個の補間点を有する通常のグリッドを
        // 使用します
x = linspace(0,2*%pi,n); y = x;
z = cos(x')*cos(y);
C = splin2d(x, y, z, "periodic");
m = 50; // 評価グリッドの離散化パラメータ
xx = linspace(0,2*%pi,m); yy = xx;
[XX,YY] = ndgrid(xx,yy);
zz = interp2d(XX,YY, x, y, C);
emax = max(abs(zz - cos(xx')*cos(yy)));
clf()
plot3d(xx, yy, zz, flag=[2 4 4])
[X,Y] = ndgrid(x,y);
param3d1(X,Y,list(z,-9*ones(1,n)), flag=[0 0])
str = msprintf(" with %d x %d interpolation points. ermax = %g",n,n,emax) 
xtitle("spline interpolation of cos(x)cos(y)"+str)

// 例2 : ランダムなデータに異なる補間関数を適用
n = 6;
x = linspace(0,1,n); y = x;
z = rand(n,n);
np = 50;
xp = linspace(0,1,np); yp = xp;
[XP, YP] = ndgrid(xp,yp);
ZP1 = interp2d(XP, YP, x, y, splin2d(x, y, z, "not_a_knot"));
ZP2 = linear_interpn(XP, YP, x, y, z);
ZP3 = interp2d(XP, YP, x, y, splin2d(x, y, z, "natural"));
ZP4 = interp2d(XP, YP, x, y, splin2d(x, y, z, "monotone"));
xset("colormap", jetcolormap(64))
clf()
subplot(2,2,1)
plot3d1(xp, yp, ZP1, flag=[2 2 4])
xtitle("not_a_knot")
subplot(2,2,2)
plot3d1(xp, yp, ZP2, flag=[2 2 4])
xtitle("bilinear interpolation")
subplot(2,2,3)
plot3d1(xp, yp, ZP3, flag=[2 2 4])
xtitle("natural")
subplot(2,2,4)
plot3d1(xp, yp, ZP4, flag=[2 2 4])
xtitle("monotone")
show_window()

// 例3 : ステップ関数のnot_a_knot スプラインおよびmonotoneスプライン
//             
a = 0; b = 1; c = 0.25; d = 0.75;
// 補間グリッドを作成
n = 11;
x = linspace(a,b,n);
ind = find(c <= x & x <= d); 
z = zeros(n,n); z(ind,ind) = 1;  // 正方形の中にステップ
// 評価グリッドを作成
np = 220;
xp = linspace(a,b, np);
[XP, YP] = ndgrid(xp, xp);
zp1 = interp2d(XP, YP, x, x, splin2d(x,x,z));
zp2 = interp2d(XP, YP, x, x, splin2d(x,x,z,"monotone"));
// プロット
clf()
xset("colormap",jetcolormap(128))
subplot(1,2,1)
plot3d1(xp, xp, zp1, flag=[-2 6 4])
xtitle("spline (not_a_knot)")
subplot(1,2,2)
plot3d1(xp, xp, zp2, flag=[-2 6 4])
xtitle("subspline (monotone)")

参照

  • cshep2d — 2次元3次シェパード(散布)補間
  • linear_interpn — n 次元線形補間
  • interp2d — 双3次スプライン (2d) 評価関数
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Mon Oct 01 17:40:27 CEST 2012