下の図の上部に、時間(x軸)に沿って変化する値(y軸)があります。2つのデータセット間の補間誤差を最小限にする
このように、予測できないさまざまな時期に値をサンプリングしています。また、赤と青で示された2つのデータセット間でサンプリングを交互に行っています。
いつでも値を計算すると、赤と青の両方のデータセットが同じ値を返すことが予想されます。しかし、3つの小さなボックスに示されているように、これは当てはまりません。毎回見ると、各データセット(赤と青)からの値が発散して元の値に収束するように見えます。まず
Iは、次のIはキャットマル-Romの補間を使用してみました、値を得るために、線形補間を用います。前者は値が近くに来るようになり、各データポイント間で値がずれる。後者は、より近いままであるが、平均誤差がより大きい値をもたらす。
(おそらく、より多くの数のサンプルポイントを各データセットから使用することによって)スムージングを向上させる別の戦略または補間方法を提案できますか?
それは価値があります私は一貫性のために正確さを犠牲にする用意があることに注意してください。線形補間とCatmull-ROM補間の両方で、サンプルポイントだった時間値を求めると、サンプリングされた正確な値が返されることが保証されます。私はこの保証を必要としません。 – dukedave
これは有用かどうか少し不明ですが、[疑似ランダムサンプリング](http://en.wikipedia.org/wiki/Low-discrepancy_sequence)を知っていますか?確率分布を統合するなどの状況では、通常無作為サンプリングを使用する場合に非常に役立ちます。 –