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    <refnamediv>
        <refname>splin</refname>
        <refpurpose>3次スプライン補間</refpurpose>
    </refnamediv>
    <refsynopsisdiv>
        <title>呼び出し手順</title>
        <synopsis>d = splin(x, y [,spline_type [, der]])</synopsis>
    </refsynopsisdiv>
    <refsection>
        <title>引数</title>
        <variablelist>
            <varlistentry>
                <term>x</term>
                <listitem>
                    <para>単調増加する (列または行) ベクトル (x は2つ以上の要素を有する
                        必要があります)
                    </para>
                </listitem>
            </varlistentry>
            <varlistentry>
                <term>y</term>
                <listitem>
                    <para>
                        <literal>x</literal>と同じ大きさのベクトル
                    </para>
                </listitem>
            </varlistentry>
            <varlistentry>
                <term>spline_type</term>
                <listitem>
                    <para>(オプション) 計算するスプラインの種類を選択する文字列</para>
                </listitem>
            </varlistentry>
            <varlistentry>
                <term>der</term>
                <listitem>
                    <para>(オプション) 2つの要素を有するベクトルで,
                        (spline_type="clamped"の場合に使用される)端点の微係数を有します
                    </para>
                </listitem>
            </varlistentry>
            <varlistentry>
                <term>d</term>
                <listitem>
                    <para>
                        <literal>x</literal>と同じ形式のベクトル
                        (<literal>di</literal> は,
                        <literal>xi</literal>)におけるスプラインの微係数です.
                    </para>
                </listitem>
            </varlistentry>
        </variablelist>
    </refsection>
    <refsection>
        <title>説明</title>
        <para>この関数は,
            点<emphasis>(xi,yi)</emphasis>を補間する,すなわち,
            <emphasis>i=1,..,n</emphasis>について<emphasis>s(xi)=yi</emphasis>
            となる
            3次スプラインまたはサブスプライン<emphasis>s</emphasis>
            を計算します.
            得られるスプライン <emphasis>s</emphasis>は,
            <literal>(x,y,d)</literal>により完全に定義されます.
            ただし,<literal>d</literal>は<literal>xi</literal>における
            微係数のベクトルです:
            <emphasis>s'(xi)=di</emphasis> (これは
            <emphasis>エルミート</emphasis>形式と呼ばれます).
            いつくかの点におけるスプラインの評価は<link linkend="interp">interp</link>
            関数により行われます.
            適当な<literal>spline_type</literal>パラメータを選択することにより,
            いくつかの種類のスプラインを計算することができます:
        </para>
        <variablelist>
            <varlistentry>
                <term>"not_a_knot"</term>
                <listitem>
                    <para>これはデフォルトで,
                        3次スプラインが以下の条件 (n個の点 x1,...,xnを考慮)により計算されます:
                    </para>
                    <informalequation>
                        <mediaobject>
                            <imageobject>
                                <imagedata align="center" fileref="../mml/splin_equation1.mml"/>
                            </imageobject>
                        </mediaobject>
                    </informalequation>
                </listitem>
            </varlistentry>
            <varlistentry>
                <term>"clamped"</term>
                <listitem>
                    <para>この場合,3次スプラインは端点における微係数
                        を用いて計算されます.この微係数は最後の引数<literal>der</literal>
                        で指定されます:
                    </para>
                    <informalequation>
                        <mediaobject>
                            <imageobject>
                                <imagedata align="center" fileref="../mml/splin_equation2.mml"/>
                            </imageobject>
                        </mediaobject>
                    </informalequation>
                </listitem>
            </varlistentry>
            <varlistentry>
                <term>"natural"</term>
                <listitem>
                    <para>3次スプラインは次の条件により計算されます:</para>
                    <informalequation>
                        <mediaobject>
                            <imageobject>
                                <imagedata align="center" fileref="../mml/splin_equation3.mml"/>
                            </imageobject>
                        </mediaobject>
                    </informalequation>
                </listitem>
            </varlistentry>
            <varlistentry>
                <term>"periodic"</term>
                <listitem>
                    <para>周期的3次スプラインは次の条件により計算されます
                        (<literal>y</literal>は<emphasis>y1=yn</emphasis>を確認する必要があります):
                    </para>
                    <informalequation>
                        <mediaobject>
                            <imageobject>
                                <imagedata align="center" fileref="../mml/splin_equation4.mml"/>
                            </imageobject>
                        </mediaobject>
                    </informalequation>
                </listitem>
            </varlistentry>
            <varlistentry>
                <term>"monotone"</term>
                <listitem>
                    <para>
                        この場合,サブスプライン (<emphasis>s</emphasis> は
                        1回のみ連続的に微分可能)は,<emphasis>s</emphasis>が
                        各区間で単調となるような<emphasis>di</emphasis>
                        に関するローカルなスキームにより計算されます:
                    </para>
                    <informalequation>
                        <mediaobject>
                            <imageobject>
                                <imagedata align="center" fileref="../mml/splin_equation5.mml"/>
                            </imageobject>
                        </mediaobject>
                    </informalequation>
                </listitem>
            </varlistentry>
            <varlistentry>
                <term>"fast"</term>
                <listitem>
                    <para>
                        この場合, サブスプラインも<emphasis>di</emphasis>
                        に関する簡単でローカルなスキームにより計算されます:
                        d(i) は (x(i-1),y(i-1)), (x(i),y(i)),(x(i+1),y(i+1)) の多項式補間の
                        x(i) における微係数です.
                        ただし,端点を除きます
                        (d1 は最も左の3点から, dn は最も右の3点から計算されます).
                    </para>
                </listitem>
            </varlistentry>
            <varlistentry>
                <term>"fast_periodic"</term>
                <listitem>
                    <para>前のオプションと同じですが,基本となる関数の周期性に
                        基づき <emphasis>d1 = s'(x1) = dn = s'(xn)</emphasis>に関する
                        中心化式も使用します
                        (<literal>y</literal>は<emphasis>y1=yn</emphasis>も
                        満たす必要があります).
                    </para>
                </listitem>
            </varlistentry>
        </variablelist>
    </refsection>
    <refsection>
        <title>注意</title>
        <para>精度の観点からは,端点の微係数が既知の場合,
            基本的に<emphasis role="bold">clamped</emphasis>型を使用してください.
            そうでない場合は,<emphasis role="bold">not_a_knot</emphasis>型を使用して
            ください.
            しかし,基本的な近似関数に周期性がある場合には,
            <emphasis role="bold">periodic</emphasis>型を使用してください.
            良い近似を行うことで,これらの種類のスプラインは,誤差の漸近特性
            として<literal>O(h^4)</literal>を得ることができます.
            基本関数の2階微分が0でない限り,
            <emphasis role="bold">natural</emphasis>を使用しないでください.
        </para>
        <para>
            <emphasis role="bold">monotone</emphasis>, <emphasis role="bold">fast</emphasis> (または <emphasis role="bold">fast_periodic</emphasis>) 型は,振動を抑制する
            といったいくつかのケースでは有用です
            (これらの種類のサブスプラインは<literal>O(h^3)</literal>の
            誤差漸近特性を有します).
        </para>
        <para>
            <emphasis>n=2</emphasis>の(そして<literal>spline_type</literal> が
            <emphasis role="bold">clamped</emphasis>ではない) 場合,
            線形補間が使用されます.
            <emphasis>n=3</emphasis> で <literal>spline_type</literal> が
            <emphasis role="bold">not_a_knot</emphasis>の場合, <emphasis role="bold">fast</emphasis> サブスプライン型が実際に計算されます.
        </para>
    </refsection>
    <refsection>
        <title>例</title>
        <programlisting role="example"><![CDATA[
// 例 1
deff("y=runge(x)","y=1 ./(1 + x.^2)")
a = -5; b = 5; n = 11; m = 400;
x = linspace(a, b, n)';
y = runge(x);
d = splin(x, y);
xx = linspace(a, b, m)';
yyi = interp(xx, x, y, d);
yye = runge(xx);
clf()
plot2d(xx, [yyi yye], style=[2 5], leg="interpolation spline@exact function")
plot2d(x, y, -9)
xtitle("interpolation of the Runge function")
 ]]></programlisting>
        <scilab:image>
            deff("y=runge(x)","y=1 ./(1 + x.^2)")
            a = -5; b = 5; n = 11; m = 400;
            x = linspace(a, b, n)';
            y = runge(x);
            d = splin(x, y);
            xx = linspace(a, b, m)';
            yyi = interp(xx, x, y, d);
            yye = runge(xx);
            clf()
            plot2d(xx, [yyi yye], style=[2 5], leg="interpolation spline@exact function")
            plot2d(x, y, -9)
            xtitle("interpolation of the Runge function")
        </scilab:image>
        <programlisting role="example"><![CDATA[
// 例 2 : ランダムなデータで異なるスプラインの動作を示す
a = 0; b = 1;        // 補間の間隔
n = 10;              // 補間点のnb
m = 800;             // 評価を行う離散点
x = linspace(a,b,n)'; // 補間点の横座標
y = rand(x);          // 補間点の縦座標
xx = linspace(a,b,m)';
yk = interp(xx, x, y, splin(x,y,"not_a_knot"));
yf = interp(xx, x, y, splin(x,y,"fast"));
ym = interp(xx, x, y, splin(x,y,"monotone"));
clf()
plot2d(xx, [yf ym yk], style=[5 2 3], strf="121", ...
       leg="fast@monotone@not a knot spline")
plot2d(x,y,-9, strf="000")  // to show interpolation points
xtitle("Various spline and sub-splines on random data")
show_window()
 ]]></programlisting>
        <scilab:image>
            a = 0; b = 1;        // interval of interpolation
            n = 10;              // nb of interpolation  points
            m = 800;             // discretization for evaluation
            x = linspace(a,b,n)'; // abscissae of interpolation points
            y = rand(x);          // ordinates of interpolation points
            xx = linspace(a,b,m)';
            yk = interp(xx, x, y, splin(x,y,"not_a_knot"));
            yf = interp(xx, x, y, splin(x,y,"fast"));
            ym = interp(xx, x, y, splin(x,y,"monotone"));
            clf()
            plot2d(xx, [yf ym yk], style=[5 2 3], strf="121", ...
            leg="fast@monotone@not a knot spline")
            plot2d(x,y,-9, strf="000")  // to show interpolation points
            xtitle("Various spline and sub-splines on random data")
            show_window()
        </scilab:image>
    </refsection>
    <refsection role="see also">
        <title>参照</title>
        <simplelist type="inline">
            <member>
                <link linkend="interp">interp</link>
            </member>
            <member>
                <link linkend="lsq_splin">lsq_splin</link>
            </member>
        </simplelist>
    </refsection>
    <refsection>
        <title>履歴</title>
        <revhistory>
            <revision>
                <revnumber>5.4.0</revnumber>
                <revremark>以前では, 入力引数の虚部は暗黙のうちに無視されていました.</revremark>
            </revision>
        </revhistory>
    </refsection>
</refentry>
