Resumen de Quasi-interpolantes spline discretos con norma casi mínima. Teoría y aplicaciones
Las funciones spline constituyen en la actualidad una herramienta básica en la teoría de aproximación. Desde su introducción en la década de los cuarenta del siglo pasado hasta la actualidad han ido ocupando parcelas cada vez más amplia, tanto científicas como técnicas. Un problema básico en el que juegan un papel fundamental es la aproximación de datos empíricos y de funciones de una y varias variables. La construcción de aproximantes spline puede llevarse a cabo de muy diversas formas, entre las que la más conocidas son la interpolación y el ajuste por mínimos cuadrados. Son técnicas computacionalmente costosas, pues dan lugar a sistemas de ecuaciones lineales.
Esto es especialmente relevante cuando se aplica en varias variables. Los quasi-interpolantes spline surgen con el ánimo de conseguir buenos aproximantes con un coste moderado.
El procesamiento en tiempo real de gran cantidad de datos requiere que el aproximante spline sea construido conforme se dispone de la información, por lo que es necesario diseñar métodos de tipo local que, además, tengan un alto orden de aproximación.
El estudio es una variable y con nodos uniformemente espaciados se remonta a los trabajos de I.J. Schoenberg, quien consideró como quasi-interpolantes series B-spline en cuyos coeficientes intervienen valores de función o derivadas.
El siguiente paso fue emplear nodos no uniformemente espacios y los correspondientes B-splines. En lo que respecta al caso multivariado, para particiones regulares el papel del B-spline univariado pasa a ser desempeñado por el box-spline o, en general, por B-splines (funciones polinómicas a trozos, de soporte compacto). Se utilizan valores de función, de derivadas parciales o de valores integrales.
En esta memoria se estudian diversos problemas relativos a la construcción de quasi-interpolantes B-spline discretos en una y dos variables, a los que se exige, entre otras cosas, que sean exactos en
