三次样条曲线推导过程

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三次参数样条曲线.

=>Mn-1= Mn 得方程组：
M1 - M2=0; λi Mi-1+2 Mi+μi Mi+1= Di，i=2,3,…,n-1;
Mn-1 - Mn=0;
三次样条曲线-程序
程序演示
三次参数样条曲线
有空间的n个点,p1,p2, p3，……,pn 要用一条三次参数样条曲线插值
p2
pn
p3 p1
p4
三次参数样条曲线定义
三次样函数的形式推导
由定义可知在[xi , xi+1]上，Si(x)可写成： Si(x)=ai+bi(x-xi)+ci(x-xi)2+di(x-xi)3 ai, bi, ci, di为待定系数
(1)由于yi=Si(xi), Si(xi+1)= Si+1(xi+1)= yi+1，有 yi = ai
Sn-1' (xn)=yn' 亦即yn-1'= bn-1= ( yn- yn-1)/ hn-1- hn-1(Mn-1/3+ Mn/6) Mn-1+ 2Mn=6[ yn' -( yn- yn-1)/ hn-1]/ hn-1 得方程组为：
2 M1+ M2=6[( y2- y1)/ h1- y1']/ h1; λi Mi-1+2 Mi+μi Mi+1= Di，i=2,3,…,n-1; Mn-1+ 2Mn=6[ yn' -( yn- yn-1)/ hn-1]/ hn-1;

2 p1 t2

p2 ]t 2 t2

[
2(
p1 t23
p2 )

p1 t22

三次周期B样条曲线的算法

lt;1和四个控制点p0,p1,p2和p3. 设P(u)是一个三次周期B样条,满足条件: P(0) = (p0 + 4p1 + p2)/6, P(1) = (p1 + 4p2 + p3)/6, P′(0) = (p2 – p0)/2, P′(1) = (p3 – p1)/2. P(0) P(1) P′(0) P′(1) 1 0 =1/6 -3 0 4 1 0 -3 1 4 3 0 0 1 0 3 p0 p1 p2 p3
（2）的矩阵的形式：p0 = pN, pN+1 = p1.
4 1 1 4 1 1 4 1 1 4 1 … 1 1 p1 p2 . . . pN-1 pN Q1 Q2 . . . QN-1 QN
=6
1 4 1 1 4
（3）的矩阵的形式：p0 = p1, pN+1 = pN.
6 -6 1 4 1 1 4 1 1 4 1 … 1 4 1 6 -6 p0 p1 p2 . . . pN pN+1 0 Q1 Q2 . . . QN-1 QN 0
P′(u) = 1/6(3u2 2u 1)
-1 3 -3 1 = ½ (u2 u 1) 2 -4 2 0 -1 0 1 0
P′′(u) = (u 1) -1 3 -3 1 1 -2 1 0
p0 p1 p2 p3
三次B样条的性质
• C2连续性记 Pk(u)为对应于控制点pk, pk+1,pk+2 和pk+3. Pk(1) = (pk + 4pk+1 + pk+2)/6 = Pk+1(0)，这是连续性 Pk′(1) = ½ (pk+3 – pk+1) = Pk+1′(0)，这是C1连续性 Pk′′(1) = pk+1 -2pk+2 +pk+3 = Pk+1′′(0)，这是C2连续性

三次参数样条曲线PPT精选文档

p 2
t
2 2
p (t)
p1
p 1t
[
3
(
p
2
t
2 2
p1)
2 p 1 t2
p 2 ] t 2 t2
导
[
2
(
p1
t
3 2
p2)
p 1
t
2 2
p 2
t
2 2
]t
3
14
三
次
参数样条曲
对pi, pi1段有
pi
(t)
pi
pit
[3(piti121
pi
)
2pi ti1
pi1]t2 ti1
ai-1 = yi-1 ci-1=Mi-1/2 di-1=( Mi- Mi-1)/6 hi-1 bi-1 =( yi- yi-1)/ hi-1- hi-1(Mi-1/3+ Mi/6) (5)由 Si-1' (xi)= Si' (xi) 有bi-1+2ci-1hi-1+3di-1 hi-12= bi 令：λi= hi-1/(hi-1+hi),μi= hi/(hi-1+hi) Di=6/(hi-1+hi)*[( yi+1-yi)/ hi-( yi-yi-1)/ hi-1]
可得：λi Mi-1+2 Mi+μi Mi+1= Di，
其中：λi+μi=1，i=2,3,…,n-1
7
三次样函数的端点条件
(1)夹持端：
端点处一阶导数已知，即
S1' (x1)=y1' 亦即y1'= b1= ( y2- y1)/ h1- h1(M1/3+ M2/6) 2 M1+ M2=6[( y2- y1)/ h1- y1']/ h1

三次样条插值算法原理

三次样条插值算法原理
三次样条插值算法是一种用于在已知离散数据点上插值的方法。

它使用三次多项式来拟合数据点，并保证拟合的曲线在每个数据点处具有一阶和二阶连续性。

具体原理如下：1.假设有n个已知的数据点(x_i, y_i)，其中i=0,1,...,n-1。

2.在每个相邻的数据点之间插入一个三次多项式p_i(x)，将插值问题转化为求解n个多项式的系数。

3.三次多项式p_i(x)的表达式为
p_i(x)=a_i+b_i(x-x_i)+c_i(x-x_i)^2+d_i(x-x_i)^3，其中a_i, b_i, c_i, d_i为待求系数。

4.要确定这些系数，需要满足以下条件：(1) 在每个数据点处，曲线通过该点：p_i(x_i)=y_i。

(2) 在相邻数据点之间，曲线一阶连续：
p_i(x_i+1)=p_{i+1}(x_i)，即p_i(x_i+1)=p_{i+1}(x_i)，对于1 ≤i ≤n-2。

(3) 在相邻数据点之间，曲线二阶连续：p'_i(x_i+1)=p'_{i+1}(x_i)，即
p'_i(x_i+1)=p'_{i+1}(x_i)，对于1 ≤i ≤n-2。

5.通过求解上述条件，可以得到一系列线性方程组，其中未知数为待求系数。

解出这些系数后，即可得到每个数据段的三次多项式，从而完成插值。

三次样条插值算法的优点是插值曲线的平滑性好，并且对于不符合插值条件的数据点有较好的适应性。

它广泛应用于数据分析、图形绘制等领域。

三次样条插值算法详解

局限性
三次样条插值算法要求数据点数量较多，且在某些情况下可能存在数值不稳定性，如数据点过多或数据点分布不均等情况。此外，该算法对于离散数据点的拟合效果可能不如其他插值方法。
对未来研究的展望
01
02
03
改进算法稳定性
针对数值不稳定性问题，未来研究可以探索改进算法的数值稳定性，提高算法的鲁棒性。
3
数据转换
对数据进行必要的转换，如标准化、归一化等，以适应算法需求。
构建插值函数
确定插值节点
根据数据点确定插值节点，确保插值函数在节点处连续且光滑。
构造插值多项式
根据节点和数据点，构造三次多项式作为插值函数。
确定边界条件
根据实际情况确定插值函数的边界条件，如周期性、对称性等。
求解插值函数
求解线性方程组
06
结论
三次样条插值算法总结
适用性
三次样条插值算法适用于各种连续、光滑、可微的分段函数插值问题，尤其在处理具有复杂变化趋势的数据时表现出色。
优点
该算法能够保证插值函数在分段连接处连续且具有二阶导数，从而在插值过程中保持数据的平滑性和连续性。此外，三次样条插值算法具有简单、易实现的特点，且计算效率较高。
根据数据点的数量和分布，合理分段，确保拟合的精度和连续性。
求解线性方程组
使用高效的方法求解线性方程组，如高斯消元法或迭代法。
结果输出
输出拟合得到的插值函数，以及相关的误差分析和图表。
03
三次样条插值算法步骤
数据准备
1 2
数据收集
收集需要插值的原始数据点，确保数据准确可靠。
数据清洗
对数据进行预处理，如去除异常值、缺失值处理等。

三次参数样条曲线

三次参数样条曲线
目录
• 参数样条曲线简介 • 三次参数样条曲线的数学模型 • 三次参数样条曲线的构建过程 • 三次参数样条曲线的应用实例 • 三次参数样条曲线的优缺点分析 • 三次参数样条曲线与其他插值方法的比较
01
CATALOGUE
参数样条曲线简介
定义与特性
定义
三次参数样条曲线是一种数学函数，通过给定的数据点，使用参数化方法拟合出一条光滑的曲线。
与多项式插值的比较
1
多项式插值适用于已知数据点之间存在某种特定关系的情况，而三次参数样条曲线则不需要事先知道这种关系。
2
多项式插值在处理高阶数据时可能会遇到计算量大和稳定性差的问题，而三次参数样条曲线则相对较稳定。
3
多项式插值在处理非线性数据时可能会产生较大的误差，而三次参数样条曲线能够更好地适应非线性数据的处理。
算法实现
可以使用数值计算方法和编程语言来实现三次参数样条曲线的计算，例如Python、MATLAB等。
优化方法
为了提高计算效率和精度，可以采用一些优化方法，如共轭梯度法、牛顿法等。
03
CATALOGUE
三次参数样条曲线的构建过程
数据准备
数据收集
01
收集用于拟合曲线的离散数据点，确保数据具有代表性且分布
易于理解和实现
三次参数样条曲线具有直观的几何意义，易于理解和实现，不需要复杂的数学背景。
缺点分析
01
对异常值敏感
三次参数样条曲线对异常值比较敏感，如果数据中存在异常值，可能会导致拟合结果偏差。
02
对初始程可能会陷入局部最优解，影响拟合效果，需要合理设置初始值。
合理。
数据清洗

三次样条曲线介绍

三次样条函数
定义:函数S(x)∈C2[a,b] ，且在每个小区间[ xj,xj+1 ]上是三次多项式...< xn= b 是给定节点，则称S(x)是节点x0,x1,...xn上的三次样条函数。
若在节点x j 上给定函数值Yj= f (Xj).( j =0, 1, , n) ，并成立
S(xj ) =yj .( j= 0, 1, , n) ，则称S(x)为三次样条插值函数。
由于插值节点有n+1个，故得到n个小区间，而每个小区间上要求一个三次多项式，每个区间需要4个条件，所以要确定样条函数S，共需要4n个条件。
在插值节点上，S(xj) = f(xj),j = 0,1,2,...,n,得到n+1个条件，在j = 1,2,...,n-1,由S，S的一阶导数，S的二阶导数连续可以得到3(n-1)个条件，所以总共得到了，4n-2个条件，要确定S还需要两个条件。就是通常所说的边界条件。
边界通常有自然边界（边界点的导数为0），夹持边界（边界点导数给定），非扭结边界（使两端点的三阶导与这两端点的邻近点的三阶导相等）。一般的计算方法书上都没有说明非扭结边界的定义，但数值计算软件如Matlab都把非扭结边界条件作为默认的边界条件

三次样条插值算法详解

2
三次样条插值函数的定义
如果函数f (x)在节点x0 , x1 ,, xn处的函数值为 f (x j ) y j , j 0,1,, n
并且关于这个节点集的三次样条函数s(x)满足插值条件：
S(x j ) y j , j 0,1,, n
则称这个三次样条函数s(x)为三次样条插值函数。
3
三次样条插值函数的边界条件
因为分段三次Hermite插值多项式已经至少是一阶连续可导了
，为了让它成为三次样条函数只需确定节点处的一阶导数使这些节点处的二阶导数连续即可！
S(xi 0) S(xi 0),i 1,, n 1
S(x)
yi0
(
x xi hi
)
y ( ) m h ( ) m h ( ) xi1x i1 0 hi
化为矩阵形式
17
2 1
2
2
2
m1 g1 1m0
m2
g2
3 2 3 4 2
m3
g3
n2 2 n2 mn2
gn2
n1 2 mn1 gn1 n1mn
这是一个严格对角占优的三对角方程组，
用追赶法可以求解！
18
第二类三次样条插值问题的方程组
x xi i i 1 hi
xi1 x i1 i 1 hi
hi xi1 xi , i 0,1,, n 1
H3 (x) HH33((10))((xx))
x0 x x1 x1 x x2HFra bibliotek( 3
n1)
(
x)
xn1 x xn
12
我们采用待定一阶导数的方法即设
S(x j ) m j , j 0,1,, n
这个方程组的系数矩阵仍然是严格对角占优阵

B样条函数一到三次函数详细推导过程

B 样条函数一到三次的详细推导过程已知第k 个关节的1n +个控制点(0,1,2,,)i P i n =L ，可以定义r 次B 样条函数，其可以表示为,0()()ni i r i Q t PN t ==∑这里,()i r N t 为r 次B 样条函数的基函数，可以由以下递推公式得到1,01()0i i i t t t N t +≤≤⎧=⎨⎩其它1,,11,111()=()()i i r i r i r i r i r i i r i t t t tN t N t N t t t t t ++-+-++++--+--B 样条的阶次对轨迹的性能影响比较大，阶次低光顺性不好，阶次高容易引起振荡，因此选择三次B 样条函数，当阶次3r =时，第i 段轨迹可以表示为一次B 样条函数推导2,1,01,0121()=()()i i i i i i i i i t t t tN t N t N t t t t t +++++--+--11,121221[,]()=[,]ii i i ii i i i i i t t t t t t tN t t t t t t t t +++++++-⎧∈⎪-⎪⎨-⎪∈⎪-⎩如果令11i i t t +-=，且将区间都变化为[0,1]，在区间[1,2]用1t t =+变换上式,1[0,1]()=1[0,1]i tt N t t t ∈⎧⎨-∈⎩0,1i =为了使在000,1111,1(),P P N t P P N ==，故将上式变换为,11[0,1]()=[0,1]i t t N t t t -∈⎧⎨∈⎩ 0,1i =二次B 样条函数推导3,2,11,1231()=()()i i i i i i i i i t t t tN t N t N t t t t t +++++--+--2313,2,01,01,02,021********()=(()())(()())i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i t t t t t t t t t t t tN t N t N t N t N t t t t t t t t t t t t t +++++++++++++++++------+++------121231,212221312133233132[,]()=[,][,]i ii i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i t t t t t t t t t t t t t t t t t t t N t t t t t t t t t t t t t t t tt t t t t t t +++++++++++++++++++++++⎧--⋅∈⎪--⎪⎪----⋅+⋅∈⎨----⎪⎪--⋅∈⎪--⎩如果令11i i t t +-=，且将区间都变换为[0,1]，在区间[1,2]用1t t =+，在区间[2,3]用2t t =+变换上式，同时为了保证000,2222,2(),P P N t P P N ==，调整顺序得下式22,221(21)[0,1]21()=(221)[0,1]21[0,1]2i t t t N t t t t tt ⎧-+∈⎪⎪⎪-++∈⎨⎪⎪∈⎪⎩0,1,2i =三次B 样条函数推导4,3,21,2341()=()()i i i i i i i i i t t t tN t N t N t t t t t +++++--+--公式过长，分两部分表示，首先第一部分3,2,11,133231()(()())i i i i i i i i i i i i i i i t t t t t t t t N t N t N t t t t t t t t t +++++++----=+----=2,01,032121(()())i i i i i i i i i i i i i i t t t t t t t tN t N t t t t t t t t t +++++++----⋅⋅++----3131,02,03312132(()())i i i i i i i i i i i i i i t t t t t t t tN t N t t t t t t t t t ++++++++++++----⋅+----第二部分44141,21,12,141413142()(()())i i i i i i i i i i i i i i i t t t t t t t tN t N t N t t t t t t t t t +++++++++++++++----=+----=41131,02,041312132(()())i i i i i i i i i i i i i i t t t t t t t tN t N t t t t t t t t t ++++++++++++++----⋅+----+44242,03,041423243(()())i i i i i i i i i i i i i i t t t t t t t tN t N t t t t t t t t t ++++++++++++++----⋅+----由于公式过长，下面按照区间来表示，首先在1[,]i i t t t +∈区间321i i ii i i i i it t t t t t t t t t t t +++---⋅⋅--- 1[,]i i t t t +∈在12[,]i i t t t ++∈区间231322133121i i i i i i i i i i i i i i i i i i t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t ++++++++++++------⋅⋅+⋅⋅+------411413121i i i i i i i i i t t t t t t t t t t t t +++++++++---⋅⋅--- 12[,]i i t t t ++∈在23[,]i i t t t ++∈区间3341333132413132i i i i i i i i i i i i i i i i i i t t t t t t t t t t t tt t t t t t t t t t t t ++++++++++++++++------⋅⋅+⋅⋅+------442414232i i i i i i i i i t t t t t t t t t t t t +++++++++---⋅⋅--- 23[,]i i t t t ++∈在34[,]i i t t t ++∈区间444414243i i i i i i i i i t t t t t tt t t t t t +++++++++---⋅⋅--- 34[,]i i t t t ++∈上面四个区间表达式写在一起可以表示为321231411322133121413121,3333()i i i i i i i i ii i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t tt t t t t t t t t t t t N t t t t t t t t t ++++++++++++++++++++++++++++---⋅⋅------------⋅⋅+⋅⋅+⋅⋅---------=--⋅--3413442132413132414232444414243i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t ++++++++++++++++++++++++++++++⎧⎪⎪⎪⎪⎪⎨-------⎪⋅+⋅⋅+⋅⋅⎪-------⎪---⎪⋅⋅⎪---⎩以上是B 样条的一般表达式，我们常用的是均匀B 样条，其一般是在[0,1]区间。

三次样条曲线表达式

三次样条曲线表达式三次样条曲线是一种常用的插值方法，用于在给定的数据点之间进行平滑插值。

三次样条曲线由一组三次多项式组成，在每个相邻数据点之间使用不同的三次多项式来实现平滑曲线的连接。

这些三次多项式在相邻数据点处具有连续的一阶和二阶导数，以确保曲线的平滑性和连续性。

要表示三次样条曲线的表达式，首先需要确定数据点的坐标和插值方法。

假设我们有n个数据点 (x_0, y_0), (x_1, y_1), ..., (x_n, y_n)，我们可以使用三次样条插值方法来计算出每个相邻数据点之间的三次多项式表达式。

具体而言，三次样条曲线由n-1个三次多项式组成，每个三次多项式在相邻数据点之间定义。

假设第i个三次多项式在区间[x_{i-1}, x_i] 上的表达式为 S_i(x)，其中 i = 1, 2, ..., n-1。

在每个区间 [x_{i-1}, x_i] 上，三次样条曲线的表达式为：S_i(x) = a_i(x x_i)^3 + b_i(x x_i)^2 + c_i(x x_i) + d_i.其中 a_i, b_i, c_i, d_i 是待定系数。

为了确定这些系数，我们需要满足一些插值条件，例如在每个数据点处函数值相等，以及相邻区间的三次多项式在相邻数据点处的一阶和二阶导数相等。

通过解这些条件，可以得到每个区间上的三次多项式的系数，从而得到整个三次样条曲线的表达式。

最终的三次样条曲线表达式将是所有区间上三次多项式的组合。

总之，三次样条曲线的表达式包括了每个相邻数据点之间的三次多项式表达式，通过满足插值条件来确定每个区间上的系数，从而得到整个曲线的表达式。

这样的表达式能够实现对给定数据点之间的平滑插值，从而得到连续且平滑的曲线。

三次样条插值法原理

三次样条插值法原理
1.数据准备：首先需要准备一组给定的数据点，这些数据点一般是用来描述曲线的离散点。

2.分段拟合：将整个曲线分成若干小段，在每个小段内利用三次多项式进行拟合。

首先需要选择一个插值函数，常用的有自然边界条件和固定边界条件。

自然边界条件要求在两个端点处的二阶导数为0，固定边界条件要求曲线在两个端点处预先给定斜率。

3. 插值多项式：在每个小段内，采用三次多项式进行拟合。

三次多项式的形式为：S(x) = a0 + a1(x-xi) + a2(x-xi)^2 + a3(x-xi)^3，其中a0、a1、a2、a3是待求的系数，xi是小段的起点。

4.网格生成：通过如B样条和调和插值等技术生成均匀网格，用于计算插补值。

5.网格递推：利用已知的数据点和边界条件，通过求解线性方程组，递推求解出每个局部区间内的系数。

6.连续性要求：在相邻小段之间，需要保持连续性。

这可以通过要求相邻小段的一阶导数和二阶导数相等来实现。

7.插值计算：利用求解出的系数，在每个小段内计算得出插值曲线上的点。

然而，三次样条插值法也存在一些限制和问题。

首先，它要求给定的数据点必须是离散的，无法处理连续的数据流。

其次，曲线的拟合结果完全依赖于给定的数据点。

如果数据点有误差或者不均匀分布，可能会导致插值曲线的误差。

综上所述，三次样条插值法是一种常用的曲线插值方法，通过拟合三次多项式，得到一条平滑的曲线。

它可以应用于各种插值问题，如图像处理、数值分析等领域。

在使用时，需要注意数据点的准确性和分布情况，以获得较好的插值效果。

三次样条函数连续性方程的新推导

三次样条函数连续性方程的新推导三次样条函数连续性方程指的是由拟合函数（interpolation function）连接起来采用相同单调性函数（monotonicity function）的连续变化模型，它能够有效地拟合极值点，最终得到更好的拟合结果。

以下是三次样条函数连续性方程推导的具体步骤：一、将原始数据分段等距放置：（1）以相对等距的方式将输入的数据X等距分段，每个分段的宽度为h。

（2）计算每个分段的斜率slope：slope(i) = (y(i+1) - y(i))/h。

二、求解系数矩阵：（1）定义矩阵A：A = [a_11, a_12, a_13; a_21, a_22, a_23; a_31, a_32, a_33]。

（2）定义向量b：b = [b_1; b_2; b_3]。

（3）将slope的值放入矩阵A和向量b中：A = [0, slope(0), 0; h, Slope(1), h; 2h, Slope(2), 2h]，b = [y(0); y(1); y(2)]。

（4）求解得到矩阵A的逆矩阵，并将矩阵A的逆矩阵乘上向量b：A^(-1)*b = [a_11; a_21; a_31]。

三、求解函数值：（1）映射函数：若要求f(x_i)，可计算一个映射函数值F(x) = (a_11 + a_21*(x-x_i) + a_31*(x-x_i)^2)，当x=x_i时，映射函数值为f(x_i)；（2）求解系数：若要求a_11，可根据f(x_0) = y(0)，求解系数a_11。

以此类推，计算出所有的系数a_11、a_21和a_31；（3）求解函数值：若要求y(x)，可以根据f(x) = a_11 + a_21*(x-x_i) + a_31*(x-x_i)^2逐次求解，最终得到函数值y(x)。

四、计算拟合曲线：（1）计算边界点：将得到的函数值y(x)用于起点和终点，可以得到边界点。

（2）用函数值拟合曲线：根据函数值y(x)和边界点，可以得到拟合曲线。

三次样条插值求导法

三次样条插值求导法在数学和计算机科学领域中，样条插值是一种常用的数值计算方法，用于通过一系列已知的数据点来构造一条平滑的曲线。

在实际应用中，我们经常需要对这些曲线进行求导，以便进一步分析和处理数据。

三次样条插值是一种特殊的样条插值方法，它使用三次多项式来逼近数据点之间的曲线。

与线性插值方法相比，三次样条插值的优势在于它能够产生更平滑的曲线，并且在曲线的一阶导数和二阶导数上连续。

三次样条插值的求导方法可以通过两种方式进行：一种是通过求导的公式，另一种是通过样条插值的控制点求导。

首先，我们来看一下通过求导的公式来进行三次样条插值的导数计算。

对于每个插值段，我们可以表示为一个三次多项式的形式：S(x) = a + bx + cx^2 + dx^3，其中 a、b、c、d 是需要确定的系数。

在插值段的两个端点，我们可以通过已知的数据点来确定一些限制条件，例如函数值、一阶导数和二阶导数的值。

通过这些限制条件，我们可以得到一个线性方程组，通过解这个方程组可以确定每个插值段的系数。

当我们确定了系数之后，就可以利用求导的公式来计算任意一点的导数值。

对于三次多项式 S(x)，它的导数可以表示为 S'(x) = b + 2cx + 3dx^2。

除了通过求导的公式，我们还可以通过样条插值的控制点来计算导数。

在三次样条插值中，除了已知的数据点之外，还有一些控制点，用于调整曲线的形状。

通过调整这些控制点，我们可以影响插值曲线的形态。

为了计算导数，我们可以对控制点进行微小的调整，然后重新构造插值曲线。

通过计算插值曲线在数据点处的斜率，我们可以得到导数的近似值。

通过反复调整控制点，不断逼近导数的准确值。

需要注意的是，通过控制点求导的方法只能得到导数的近似值，而不是准确值。

这是因为样条插值是一种近似方法，对于某些曲线，通过控制点调整可能无法完全准确地反映曲线的变化。

因此，当精确的导数值是必需的时候，最好使用求导的公式来计算。

三次样条曲线光栅显示的中点算法

三次样条曲线光栅显示的中点算法1.算法介绍三次样条曲线是一种平滑的曲线插值方法，它通过在数据点之间插入分段二次或三次函数来逼近原始数据。

在光栅显示中，三次样条曲线被广泛用于绘制平滑的曲线和边界。

中点算法是一种使用递归方式计算线段与光栅线相交点的算法。

本文将介绍如何使用中点算法实现三次样条曲线的绘制。

2.算法步骤2.1绘制样条曲线首先，我们需要使用三次样条曲线算法计算出所有数据点之间的样条曲线。

三次样条曲线算法将需要连接的数据点称为关键点，通过计算每个关键点之间的控制点来生成曲线。

曲线的平滑度取决于控制点的位置。

一般来说，控制点应该处于关键点之间，并且应该与相邻的控制点保持一定的平滑度。

2.2计算与光栅线相交点计算曲线与光栅线的交点是本算法的核心。

我们需要找到曲线与光栅线的交点，然后将其添加到像素缓冲区中。

中点算法是一种递归计算直线与光栅线相交点的算法，可以应用于三次样条曲线的计算中。

具体地，我们将样条曲线划分成若干小段，然后逐一计算每一段与光栅线的相交点。

对于每一段曲线，我们可以在其起始点处计算出切线与光栅线的交点，并将其作为起始点。

然后，我们可以在每个像素的位置上计算出曲线的坐标，并使用中点算法计算曲线与光栅线之间的交点。

计算时，我们需要记录相邻交点的坐标，以便将它们连接成一条线段。

2.3绘制像素一旦找到相交点，我们可以将其添加到像素缓冲区中。

我们需要将相邻的像素与交点之间的区域填充，以绘制一条平滑的曲线。

在像素缓冲区中，每个像素都有一个颜色值。

我们可以使用插值方法计算每个像素的颜色值，以便实现平滑的渐变效果。

3.总结在光栅显示中，三次样条曲线是一种广泛使用的绘图方法。

中点算法是一种递归方式计算曲线与光栅线相交点的算法，可用于实现三次样条曲线的绘制。

我们可以使用中点算法计算曲线与光栅线的相交点，并将相邻的点连接成一条平滑的曲线。

最后，我们可以将相交点添加到像素缓冲区中，并使用插值方法绘制一条平滑的曲线。

三次参数样条曲线

其中：λi+μi=1，i=2,3,…,n-1
三次样函数的端点条件
(1)夹持端：
端点处一阶导数已知，即
S1' (x1)=y1' 亦即y1'= b1= ( y2- y1)/ h1- h1(M1/3+ M2/6) 2 M1+ M2=6[( y2- y1)/ h1- y1']/ h1
Sn-1' (xn)=yn' 亦即yn-1'= bn-1= ( yn- yn-1)/ hn-1- hn-1(Mn-1/3+
p n1 )
三次参数样条曲线
求三次参数样条曲线的表达式
p(t)=B1+B2t+B3t2 +B4t3 0<=t<=tm (1)给点pi（i=1,…,n） (2)给端点条件
(3)解方程求各点切矢量；
(4)计算各段系数（取ti+1为第i段直线段长） (5)根据参数给各段曲线
p2
p5
p3 p1
p4
三次样函数的形式推导
由定义可知在[xi , xi+1]上，Si(x)可写成： Si(x)=ai+bi(x-xi)+ci(x-xi)2+di(x-xi)3
ai, bi, ci, di为待定系数
(1)由于yi=Si(xi), Si(xi+1)= Si+1(xi+1)= yi+1，有 yi = ai ai+bihi+cihi2+dihi3= yi+1（用于求bi）
( pi2
pi1 )
ti2 ti1
( pi1
pi ))
曲线
i 1, , n 2

三次样条曲线

p4
三次参数样条曲线定义
三次参数样条曲线的表达式 p(t)=B1+B2t+B3t2 +B4t3 0<=t<=tm
在两点p1,p2之间定义一条该曲线（参数形式）令p1t=0; p2t=t2; 已知： p’1， p’2 代入方程可得方程系数B1\B2\B3 \B4
p1 p2
三次
p(0) p1
Si(x)=ai+bi(x-xi)
+ci(x-xi)2+di(x-xi)3 Mi=2ci: ai = yi ci=Mi/2 di=( Mi+1- Mi)/6 hi bi =( yi+1- yi)/ hi
- hi(Mi/3+ Mi+1/6)
Di=6/(hi-1+hi) *[( yi+1-yi)/ hi-( yi-yi-1)/ hi-1]
p2 t2
p1 )
线端点条件
2(
3(
pn
t
2 n
pn1 ) 2 pn 1
tn
6
(
2(
p
n
1
t
3 n
pn
)
pn )
t
n
p
n
1
t
2 n
p n
t
2 n
)
0
2
pn 1
p n
3( pn
tn
pn1 )
三次参数样条曲线
求三次参数样条曲线的表达式
p(t)=B1+B2t+B3t2 +B4t3 0<=t<=tm (1)给点pi（i=1,…,n） (2)给端点条件
连续的

三次b样条的导数公式

三次b样条的导数公式三次b样条是一种常用的插值曲线方法，它可以通过已知的数据点来构造一条平滑的曲线。

在三次b样条中，导数的计算是一个重要的问题，因为导数可以提供曲线在不同点的变化率信息。

本文将介绍三次b样条的导数公式及其应用。

三次b样条的导数公式可以通过插值多项式的求导来得到。

对于给定的数据点(xi, yi)，我们可以通过插值多项式构造出一条平滑的曲线。

在每个数据点处，曲线的导数应与已知的导数值相等。

为了满足这个条件，我们需要在每个数据点处设置导数的约束条件。

对于每个数据点(xi, yi)，我们可以通过下面的公式来计算该点处的导数值：f'(xi) = (1/6h)(-M_{i-1} + 2M_i - M_{i+1})其中，h是相邻数据点的间距，Mi是第i个数据点处的导数值。

这个公式中的导数值可以通过求解一个三对角线方程组来获得。

具体来说，我们可以将导数值表示为一个向量M=[M_0, M_1, ..., M_n]，其中n是数据点的数量。

然后，我们可以通过解下面的方程组来求解M：2M_0 + M_1 = (6/h^2)(y_1 - y_0)M_i-1 + 4M_i + M_i+1 = (6/h^2)(y_i+1 - y_i-1)M_n-1 + 2M_n = (6/h^2)(y_n - y_n-1)这个方程组可以使用常见的线性方程组求解方法来解决，如高斯消元法或追赶法。

通过计算导数公式，我们可以得到曲线上每个点的导数值，从而提供曲线在不同点的斜率信息。

这对于许多应用非常重要，比如在图像处理中的边缘检测和曲线拟合中的拟合优度评估等。

需要注意的是，三次b样条的导数公式是基于已知的数据点进行计算的。

如果数据点的数量较少或者分布不均匀，导数的计算可能会受到影响。

在这种情况下，可以考虑使用其他插值方法或增加数据点的数量来提高导数的准确性。

总结起来，三次b样条的导数公式是通过插值多项式的导数计算得到的。

通过计算导数公式，我们可以获得曲线在不同点的导数值，从而提供曲线的变化率信息。

三次周期B样条曲线的算法

1/6
=
-1
MB
MB = 1/6
-1 3 -3 1 3 -6 3 0 =1/6 -3 0 3 0 1 4 1 0
P(u) = 1/6(u3 u2 u 1)
-1 3 -3 1 3 -6 3 0 -3 0 3 0 1 4 1 0
p0 p1 p2 p3
P(u) = p0(1-u)3/6 + p1(3u3-6u2+4)/6+ p2(-3u3+3u2+3u+1)/6 +p3u3/6 = p0B0,3(u) + p1B1,3(u) + p2B2,3(u) + p3B3,3(u) -1 3 -3 1 3 -6 3 0 -3 0 3 0 p0 p1 p2 p3 p0 p1 p2 p3
三次周期B样条曲线的算法
• 另一种方法: 0 ≤ u<1和四个控制点p0,p1,p2和p3. 设P(u)是一个三次周期B样条,满足条件: P(0) = (p0 + 4p1 + p2)/6, P(1) = (p1 + 4p2 + p3)/6, P′(0) = (p2 – p0)/2, P′(1) = (p3 – p1)/2. P(0) P(1) P′(0) P′(1) 1 0 =1/6 -3 0 4 1 0 -3 1 4 3 0 0 1 0 3 p0 p1 p2 p3
P′(u) = 1/6(3u2 2u 1)
-1 3 -3 1 = ½ (u2 u 1) 2 -4 2 0 -1 0 1 0
P′′(u) = (u 1) -1 3 -3 1 1 -2 1 0
p0 p1 p2 p3
三次B样条的性质
• C2连续性记 Pk(u)为对应于控制点pk, pk+1,pk+2 和pk+3. Pk(1) = (pk + 4pk+1 + pk+2)/6 = Pk+1(0)，这是连续性 Pk′(1) = ½ (pk+3 – pk+1) = Pk+1′(0)，这是C1连续性 Pk′′(1) = pk+1 -2pk+2 +pk+3 = Pk+1′′(0)，这是C2连续性

三次样条函数及其在薄壁曲梁弯扭分析中的应用

三次样条函数及其在薄壁曲梁弯扭分析中的应用
三次样条函数是一种常用的插值函数，其具有高精度、光滑以及连续可导等优点。

在
薄壁曲梁弯扭分析中，三次样条函数可以用来拟合和近似曲线，实现对薄壁曲梁的弯扭状
态的分析和计算。

三次样条函数的定义为：在一定区间内，将样本点之间的曲线分成若干段，并在每段
曲线上分别通过已知的数据点插值，使得整条曲线具有连续的一阶和二阶导数。

具体地，
三次样条函数可以表示为：
S(x) = {S_i(x) = a_i +b_i(x-xi)+c_i(x-x_i)^2+d_i(x-x_i)^3 , xi ≤ x ≤ xi+1}
其中，S_i(x)表示定义在第i个区间内的插值多项式，a_i、b_i、c_i、d_i为多项式系数，xi为区间起点，xi+1为区间终点。

应用于薄壁曲梁弯扭分析中，三次样条函数可以用来拟合曲面的截面轮廓，根据轮廓
的变化来推导出弯曲和扭转的角度和转角，以及截面内部的剪应力和法向应力等参数。

对于整个曲梁而言，可以将其分成多个截面，对每个截面分别进行三次样条函数拟合，并对其弯曲和扭转角度进行积分，以得出整个曲梁的弯曲和扭转状态，并求出其内部的应
力分布和变形情况。

同时，还可以根据实际情况，将曲梁分成多个局部部分进行分析，以
达到更精细的分析结果。

总之，三次样条函数在薄壁曲梁弯扭分析中具有重要的应用价值，可以帮助分析师快
速准确地计算曲梁的弯曲和扭转状态，并预测其内部的应力分布和变形情况，从而为工程
实践提供决策支持。