基礎的な計算を紹介しています。計算結果をScilabを用いたグラフィック表示による可視化について紹介しています。splinを用いると見やすくなります。離散的なデータをフラットな曲線で表示できるので、データの推移を把握できます。spline_typ)のようになります。なる3次スプラインで補間します。spline_typeパラメータにより、いくつかの種類のスプラインを利用することができます。LINK例として、補間の区間は[0,1]、データの個数は10個、データは乱数で作成し、スプラインの評価点は800点として、3次スプライン補間を行なってみることにします。次のようなプログラムを実行すると得ることができます。data”)16.show_window()【プログラムの流れ】5行目は補間する座標点の計算で、区間[0,1]を10等分します。6行目は乱数でデータを10個作成しています。7行目は区間[0,1]を離散評価点800点としています。8行目は3次スプラインがデフォルトで計算されます。計算結果をykとしています。9行目は3次スプラインがローカルなスキームで計算されます。計算結果をyfとしています。10行目は3次スプラインが区間で単調となるようなスキームで計算されます。計算結果をymとしています。12行の継続行が13行目です。ここでは、異なる3次スプラインの結果を表示します。=”monotone”の順で、線の色はそれぞれ、緑、赤、青となっています。14行目は元のデータを○(-9)で表示しています。15行目はグラフのタイトルを表示しています。16行目はカレントのグラフィックウインドウを前面に出します。この結果からすると3次スプライン補間を行う場合には、ローカルなスキームで計算される”fast”か、単調となるようなスキームで計算される”monotone”がごく自然で適しているようです。poly多項式の計算について。Silabでは多項式と有理式を定義できます。使ってみる!関数のオンライン定義を用いると、数式だけを呼び出して計算ができます。xfpolyポリゴンを塗りつぶしたい場合があるかと思いっます。