秋間補間

秋間補間と呼ばれる補間方法があります。

こんな補間結果となります(akimaとmodified akimaの線が秋間補間の結果です)。

秋間補間の特徴は、

  • 与えられた点を必ず通る
  • オーバーシュートが発生しにくい
  • 補間したい点から遠い補間点の影響を受けない
  • 導関数の連続性は保証されない
  • 元のデータ点を大きく逸脱するような補間は苦手(線形的な補間に近い)
  • 極値におけるデータ点など、元の関数の特徴的な値が分かっているときに良い補間結果を与える

ということです。オーバーシュートとは、元のデータが急峻に変化した場合、その前後の補間結果が振動してしまい大きく外れてしまうことを意味します([5]にオーバーシュートの様子を見ることができます)。
ただし、3次スプライン補間のような微分の連続性が保証されません。

それでは計算方法を追っていきます。

導出


秋間補間は1970年に秋間浩によって提案された補間方法です[1]。地図の等高線を表示するために生成されたようです。その後修正された秋間補間が紹介されました[2]。

具体的な計算方法を見ていきます。
補間は補間したい点を中心に前後のデータ点を用いるので、両端では特別な扱いが必要です。それを区別するために領域を3つに分けて考えます。具体的には下の図のような感じです。

領域IIにおける補間


まずは領域IIを考えます。簡単に考えるために、以下の図のように補間に用いるための6点\((x_i, y_i), i=0,5\)があった時、中間の領域である\(x_2\le x\le x_3\)の中の値を補間して求めたいと考えます。

補間は3次関数で行います。すなわち\(x_2\le x\le x_3\)において

の形で補間を行います。係数\(a_0, a_1, a_2, a_3\)は補間に用いる6点のデータ点から計算できて、

の通り求められます。ここで、\(q_1, q_2, m_1,\cdots, m_5\)は


の通り求められます。\(w_1, w_2\)は使用する秋間補間の種類によって変わります。通常の秋間補間では、

の通り計算し[1,3,4]、修正秋間補間においては

で計算します[2,3,4]。

領域I, IIIにおける補間


領域I, IIIについては以下の関係を満たすように、本来は存在しない補間用のデータ点を予測します。
領域I:最も左端のデータ点を\(x_3\)、その右隣のデータ点を\(x_4, x_5\)と置きます。すると、\(x_3\)より左のデータ点\(x_2, x_1\)を関係式(7)より予測します。
領域III:最も右端のデータ点を\(x_3\)、その左隣のデータ点を\(x_2, x_1\)と置きます。すると、\(x_3\)より右のデータ点\(x_4, x_5\)を関係式(7)より予測します。

ここで、\(m_{ij}\)は

を意味します。すると、秋間補間で用いる(本来は存在しない)端のデータ点は、

領域I)

領域III)

と求められます。

プログラム例


上の式をプログラムすれば、このようになるかと思います。
注意してプログラムを作らないとゼロ割が発生します。\(x_i\ne x_j\)を仮定していれば、式(5),(6)の\(w_1, w_2\)を計算する際にこれが発生します。なので、この回避を取り入れてプログラムを作成しています。

計算例


参考文献[4]に秋間補間と修正秋間補間の振る舞いの例があります。それを本稿のプログラムを用いて計算すると同じ振る舞いを示すことが分かります。

それでは、3次スプライン補間と秋間補間、修正された秋間補間を比べて、秋間補間にどのような特徴があるかみましょう。

オーバーシュートの抑圧


本当の答えを定義することは難しいですが、変化する点(\(x=2.8\sim 3.2\))近傍で直線とすれば傾きは5になります。一階導関数はどの補間方法も連続(右から極限と左から極限が一致の意味で)ですが、秋間補間は二階導関数は連続ではありません。3次スプラインは二階導関数まで連続であるという仮定の下での補間なので、一応連続的な変化をしています。

秋間補間では3次スプライン補間よりはオーバーシュートが抑えられているものの、近傍 \((x=2.5, 3.5)\)において外れた値となっています。
修正された秋間補間では、その点が改善されオーバーシュートが発生していないことが分かります。

振動関数の補間

振動関数を補間する例として、元の関数が\(y=\sin(x)\)だったとします。

sin関数

この場合は元の関数が十分滑らかであり、高階微分も連続であることが分かっています。与えられたデータ点も誤差がないので、3次スプラインが有効でしょう。
秋間補間では本来極値をとるはずの\(x=n\pi/2,~(nは整数)\)あたりで値があまり大きくならないことから、かなり局所的な補間である特徴が分かります。すなわち、大きくオーバーシュートしない反面、予測は得意ではないということです。これを回避するためには、元の関数の極値の値など特徴的なデータが必要であることが分かります。

二次元平面の補間は本稿には載せていませんが、[4,6]にどのような違いが表れるか図があるので、興味がある方は参照してみてください。
確かに、本来の目的である地図の等高線作成には大きな効果が期待できそうなことが分かります。おそらく、取得するデータ点も標高など、地形の特徴的な点におけるデータを集めることが主となるので、秋間補間との相性が良いのでしょう。

参考文献


[1]Akima H. A New Method of Interpolation and Smooth Curve Fitting Based on Local
Procedures. Journal of the ACM, 17(4), 589 ― 602. (1970).
doi:10.1145/321607.321609

[2]Akima H. A method of univariate interpolation that has the accuracy of a third-degree
polynomial. ACM Transactions on Mathematical Software, 17(3), 341 ― 366. (1991),
doi:10.1145/114697.116810

[3]
makima 修正Akima区分的3次エルミート内挿 -MathWorks
interp1 1次データ内挿(テーブルルックアップ) -MathWorks

[4]Cleve Moler, Makima Piecewise Cubic Interpolation

[5]スプラインによる補間

[6]格子点に内挿して等値線をひく


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