在數值分析這個數學分支中，樣條插值是使用一種名為樣條的特殊分段多項式進行插值的形式。由於樣條插值可以使用低階多項式樣條實現較小的插值誤差，這樣就避免了使用高階多項式所出現的龍格現象，所以樣條插值得到了流行。



樣條插值

使用多項式插值，對給定數據集進行插值的 _n_ 階多項式就被給定數據點所唯一地定義出來。但是，對同樣的數據進行插值的 _n_ 階樣條並不是唯一的，為了構建一個唯一的樣條插值式它還必須滿足另外 _n_-1 個自由度。



線性樣條插值

線性樣條插值是最簡單的樣條插值。數據點使用直線進行連接，結果樣條是一個多邊形。

從代數的角度來看，每個 _S_i 都是一個如下

　
: $S_{i}(x)=y_{i}+{\frac {y_{i+1}-y_{i}}{x_{i+1}-x_{i}}}(x-x_{i})$

的線性函數。
樣條在每個數據點都必須連續，即

　
: $S_{i}(x_{i+1})=S_{i+1}(x_{i+1})\qquad {\mbox{ , }}i=1,\ldots n-1$

我們很容易得到

　
: $S_{i-1}(x_{i})=y_{i-1}+{\frac {y_{i}-y_{i-1}}{x_{i}-x_{i-1}}}(x-x_{i-1})=y_{i}$

　
: $S_{i}(x_{i})=y_{i}+{\frac {y_{i+1}-y_{i}}{x_{i+1}-x_{i}}}(x-x_{i})=y_{i}$

所以以上論述成立。



二次樣條插值

二次樣條插值可以構建為

　
: $S_{i}(x)=y_{i}+z_{i}(x-x_{i})+{\frac {z_{i+1}-z_{i}}{2(x_{i+1}-x_{i})}}(x-x_{i})^{2}$

通過選擇 $z_{0}$ ，然後用遞推關係就可以得到係數：

　
: $z_{i+1}=-z_{i}+2{\frac {y_{i+1}-y_{i}}{x_{i+1}-x_{i}}}$



三次樣條插值

對於 $n+1$ 給定點的數據集 $\{x_{i}\}$ ，我們可以用 $n$ 段三次多項式在數據點之間構建一個三次樣條。如果

　
: $S(x)=\left\{{\begin{matrix}S_{0}(x),\ x\in [x_{0},x_{1}]\\S_{1}(x),\ x\in [x_{1},x_{2}]\\\cdots \\S_{n-1}(x),\ x\in [x_{n-1},x_{n}]\end{matrix}}\right.$

表示對函數 $f$ 進行插值的樣條函數，那麼需要：


* 插值特性， $S(x_{i})=f(x_{i})$

* 樣條相互連接， $S_{i-1}(x_{i})=S_{i}(x_{i}),i=1,\ldots ,n-1$

* 兩次連續可導， $S'_{i-1}(x_{i})=S'_{i}(x_{i})$ 以及 $S''_{i-1}(x_{i})=S''_{i}(x_{i}),i=1,\ldots ,n-1$ .

由於每個三次多項式需要四個條件才能確定曲線形狀，所以對於組成 $S$ 的 $n$ 個三次多項式來說，這就意味著需要 $4n$ 個條件才能確定這些多項式。但是，插值特性只給出了 $n+1$ 個條件，內部數據點給出 $n+1-2=n-1$ 個條件，總計是 $4n-2$ 個條件。我們還需要另外兩個條件，根據不同的因素我們可以使用不同的條件。

其中一項選擇條件可以得到給定 $u$ 與 $v$ 的_鉗位_三次樣條，

　
: $S'(x_{0})=u\,\!$

　
: $S'(x_{k})=v\,\!$

另外，我們可以設

　
: $S''(x_{0})=S''(x_{n})=0\,\!$ .

這樣就得到_自然_三次樣條。自然三次樣條幾乎等同於樣條設備生成的曲線。

在這些所有的二次連續可導函數中，鉗位與自然三次樣條可以得到相對於待插值函數 _f_ 的最小震盪。

如果選擇另外一些條件，

　
: $S(x_{0})=S(x_{n})\,\!$

　
: $S'(x_{0})=S'(x_{n})\,\!$

　
: $S''(x_{0})=S''(x_{n})\,\!$

可以得到_周期性_的三次樣條。

如果選擇，

　
: $S(x_{0})=S(x_{n})\,\!$

　
: $S'(x_{0})=S'(x_{n})\,\!$

　
: $S''(x_{0})=f'(x_{0}),\quad S''(x_{n})=f'(x_{n})\,\!$

可以得到 _complete_ 三次樣條。

三次樣條的最小性

三次樣條有另外一個非常重要的解釋，實際上它是在索伯列夫空間 $H^{2}([a;b])$ 最小化泛函

　
: $J(f)=\int _{a}^{b}|f''(x)|^{2}dx$

的函數。

泛函 $J$ 包含對於函數 $f(x)$ 全部曲率 $\left|{\frac {f''(x)}{(1+f'(x)^{2})^{\frac {3}{2}}}}\right|$ 的近似，樣條是 $f(x)$ 最小曲率的近似。

由於彈性條的總體能量與曲率成比例，所以樣條是受到 $n$ 個點約束的彈性條的最小能量形狀。樣條也是基於彈性條設計的工具。

使用自然三次樣條的插值

它可以定義為

　
: $S_{i}(x)={\frac {z_{i+1}(x-x_{i})^{3}+z_{i}(x_{i+1}-x)^{3}}{6h_{i}}}+\left({\frac {y_{i+1}}{h_{i}}}-{\frac {h_{i}}{6}}z_{i+1}\right)(x-x_{i})+\left({\frac {y_{i}}{h_{i}}}-{\frac {h_{i}}{6}}z_{i}\right)(x_{i+1}-x)$

以及

　
: $h_{i}=x_{i+1}-x_{i}\,\!$ .

通過解下面的方程可以得到它的係數。

　
: $\left\{{\begin{matrix}z_{0}=0\\h_{i-1}z_{i-1}+2(h_{i-1}+h_{i})z_{i}+h_{i}z_{i+1}=6\left({\frac {y_{i+1}-y_{i}}{h_{i}}}-{\frac {y_{i}-y_{i-1}}{h_{i-1}}}\right)\\z_{n}=0\end{matrix}}\right.$



示例

線性樣條插值

假設要為帶有節點

　
: $(x_{0},f(x_{0}))=(x_{0},y_{0})=\left(-1,\ e^{-1}\right)\,\!$

　
: $(x_{1},f(x_{1}))=(x_{1},y_{1})=\left(-{\frac {1}{2}},\ e^{-{\frac {1}{4}}}\right)\,\!$

　
: $(x_{2},f(x_{2}))=(x_{2},y_{2})=\left(0,\ 1\right)\,\!$

　
: $(x_{3},f(x_{3}))=(x_{3},y_{3})=\left({\frac {1}{2}},\ e^{-{\frac {1}{4}}}\right)\,\!$

　
: $(x_{4},f(x_{4}))=(x_{4},y_{4})=\left(1,\ e^{-1}\right)\,\!$

的函數

　
: $f(x)=e^{-x^{2}}$

找一個線性樣條。直接代入樣條公式，我們得到如下樣條：

　
: $S(x)=\left\{{\begin{matrix}e^{-1}+2(e^{-{\frac {1}{4}}}-e^{-1})(x+1)&x\in [-1,-{\frac {1}{2}}]\\e^{-{\frac {1}{4}}}+2(1-e^{-{\frac {1}{4}}})(x+{\frac {1}{2}})&x\in [-{\frac {1}{2}},0]\\1+2(e^{-{\frac {1}{4}}}-1)x&x\in [0,{\frac {1}{2}}]\\e^{-{\frac {1}{4}}}+2(e^{-1}-e^{-{\frac {1}{4}}})(x-{\frac {1}{2}})&x\in [{\frac {1}{2}},1]\\\end{matrix}}\right.$

樣條函數（藍線）以及所近似的函數（紅點）如下圖所示：

　
:

二次樣條插值

下圖是一個 _k_=4 的樣條函數（藍線）與所近似的函數（紅線）的例子：

　
:



參見


* 三次埃爾米特樣條

* NURBS