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Discrete approximation by variational vector splines for noisy data

机译:变分矢量样条曲线对噪声数据的离散近似

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摘要

We deal with the problem of constructing and/or approximating some curves and surfaces from a noisy data set. The main objective here is to adapt the theory of the discrete smoothing variational splines [A. Kouibia, M. Pasadas, Approximation by discrete variational splines, J. Comput. Appl. Math. 116 (2000) 145-156] to the noisy data case. The problem is formulated and a result of almost sure convergence is established.
机译:我们处理从嘈杂的数据集中构造和/或逼近某些曲线和曲面的问题。这里的主要目标是适应离散平滑样条[A. Kouibia,M。Pasadas,通过离散变化样条曲线逼近,J。Comput。应用数学。 116(2000)145-156]。提出了问题,并确定了几乎确定的收敛结果。

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