A piecewise Chebyshevian spline space is good for design when it possesses a B-spline basis and this property is preserved under knot insertion. The interest in such kind of spaces is justified by the fact that, similarly as for polynomial splines, the related parametric curves exhibit the desired properties of convex hull inclusion, variation diminution and intuitive relation between the curve shape and the location of the control points. For a good-for-design space, in this paper we construct a set of functions, called transition functions, which allow for efficient computation of the B-spline basis, even in the case of nonuniform and multiple knots. Moreover, we show how the spline coefficients of the representations associated with a refined knot partition and with a raised order can conveniently be expressed by means of transition functions. This result allows us to provide effective procedures that generalize the classical knot insertion and degree raising algorithms for polynomial splines. We further discuss how the approach can straightforwardly be generalized to deal with geometrically continuous piecewise Chebyshevian splines as well as with splines having section spaces of different dimensions. From a numerical point of view, we show that the proposed evaluation method is easier to implement and has higher accuracy than other existing algorithms.


翻译:切比谢维安 样板空间在拥有 B 样条基础且该属性在 结结中保存时, 有利于设计。 对此类空间的兴趣是有道理的, 其原因是, 类似多圆形样条纹线, 相关的参数曲线显示了曲线包体融入、 变形缩减和直观关系等理想特性, 以及曲线形状与控制点位置之间的预期特性。 对于良好设计空间, 我们在本文件中构建了一套功能, 称为过渡功能, 以便有效计算 B 样条基, 即使在非统一和多个结节的情况下也是如此。 此外, 我们展示了如何通过转换功能来方便地表达与精细的结节分区相关的表达式样条系数, 从而使我们能够提供有效的程序, 将缩略结插入和度提高算法概括为多圆形样条纹线。 我们进一步讨论了该方法如何直截面地概括化地处理直径直的切比西西维维亚样条基线基线, 以及以更简单的方式显示我们所提议的其他直观的方形空间, 。

0
下载
关闭预览

相关内容

【干货书】机器学习速查手册,135页pdf
专知会员服务
124+阅读 · 2020年11月20日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
57+阅读 · 2019年10月17日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
92+阅读 · 2019年10月10日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
CCF C类 | DSAA 2019 诚邀稿件
Call4Papers
6+阅读 · 2019年5月13日
【TED】什么让我们生病
英语演讲视频每日一推
7+阅读 · 2019年1月23日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
计算机视觉近一年进展综述
机器学习研究会
9+阅读 · 2017年11月25日
【推荐】RNN/LSTM时序预测
机器学习研究会
25+阅读 · 2017年9月8日
【学习】Hierarchical Softmax
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年8月6日
Arxiv
7+阅读 · 2021年10月19日
VIP会员
相关资讯
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
CCF C类 | DSAA 2019 诚邀稿件
Call4Papers
6+阅读 · 2019年5月13日
【TED】什么让我们生病
英语演讲视频每日一推
7+阅读 · 2019年1月23日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
计算机视觉近一年进展综述
机器学习研究会
9+阅读 · 2017年11月25日
【推荐】RNN/LSTM时序预测
机器学习研究会
25+阅读 · 2017年9月8日
【学习】Hierarchical Softmax
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年8月6日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员