Funciones spline en análisis numérico: implementadas usando la función scipy.interpolate.splrep

En la disciplina matemática del análisis numérico, un spline es una función especial definida por segmentos polinomiales. La palabra inglesa spline se deriva de la herramienta spline deformada, una herramienta utilizada para dibujar formas suaves en dibujos de ingeniería y construcción naval. En China continental, en sus inicios se la llamaba "función de la forma del diente". Posteriormente recibió su nombre del término de ingeniería "lofting".

Para problemas de interpolación, la interpolación spline suele ser mejor que la interpolación polinómica. La interpolación spline de bajo orden produce resultados similares a la interpolación polinómica de orden superior y evita la inestabilidad numérica conocida como fenómeno de Lunger. La interpolación spline de bajo orden también tiene la importante propiedad de "preservación de la convexidad".

En informática, diseño asistido por ordenador y gráficos por ordenador, un spline suele ser una curva paramétrica polinómica definida por partes. Debido a su simplicidad, facilidad de uso, alta precisión de ajuste y capacidad de aproximar formas complejas en el ajuste de curvas y el diseño de curvas interactivas, las splines son un método de representación de curvas comúnmente utilizado en estos campos.

scipy.interpolate.splrep(x, y, w = Ninguno, xb = Ninguno, xe = Ninguno, k = 3, tarea = 0, s = Ninguno, t = Ninguno, full_output = 0, por = 0, quiet = 1 )

Encuentra la representación B-spline de una curva unidimensional.

Dado un conjunto de puntos de datos, determine una aproximación spline suave de grado k en el intervalo. (x, se produce un error, pero no se genera ningún error. De lo contrario, se produce un error.

msg: str, opcional

Información correspondiente al indicador de número entero ier.

Interpolar una función a continuación