* Данный текст распознан в автоматическом режиме, поэтому может содержать ошибки

Пакет приближения кривых CurveFitting 485 Рис. 6.16. Применение функции BSplineCurve Следует отметить, что при малом числе точек стыковки аппроксимация B сплайнами дает невысокую точность, что хорошо видно из рис. 6.16. 6.3.4. Сравнение полиномиальной и сплайновой аппроксимаций Когда аппроксимируется гладкая функция, представленная парами данных с равно мерным расположением узлом, то данные как полиномиальной, так и сплайновой аппроксимаций различаются незначительно. В этом случае применение куда более сложной сплайновой аппроксимации, как правило, кажется мало обоснованным. Однако если точки данных расположены неравномерно, то применение поли номиальной аппроксимации может оказаться совершенно неприемлемым. Это отчетливо показывает пример, представленный на рис. 6.17. Здесь задана на пер вый взгляд (судя по расположению точек) не слишком сложная и чуть колеба тельная зависимость. Однако полиномиальная аппроксимация (представлена тонкой кривой), особенно вначале – в интервале первых трех точек, дает явно ошибочные сильные выбросы. А вот сплайновая аппроксимация (показана более жирной линией) ведет себя куда более приемлемо. Причина лучшего поведения сплайновой аппроксимации здесь вполне очевид на – напоминая поведение гибкой линейки, сплайновая функция эффективно сглаживает выбросы кривой в промежутках между точками.