Функции гистосплайна при восстановлении функций по интегральным значениям

Авторы

  • А.Р. Хаётов Институт математики им. В.И. Романовского АН РУз Автор
  • М.М. Мухторова Бухарский государственный университет Автор

DOI:

https://doi.org/10.71310/pcam.4-1_75.2026.01

Ключевые слова:

аппроксимация, натуральный сплайн, гистограмма, гистополяция, гистосплайн

Аннотация

Актуальность: Восстановление непрерывных функций по их интегральным значениям на заданных интервалах является важной задачей прикладной и вы- числительной математики, особенно в случаях, когда непосредственные значения функции в узлах неизвестны. Ряд исследователей проводили исследования в данной области, предлагая различные методы восстановления функций, включая традиционные подходы, алгебраические методы и другие.

Цель: Целью данной работы является исследование метода гистосплайнов в пространствах Соболева для восстановления непрерывных функций, заданных их интегральными значениями на интервалах, а также получение явных формул представления коэффициентов.

Метод: Метод гистосплайнов исследуется в пространствах Соболева для восстановления функций, заданных их интегральными значениями на интервалах. Показано, что при применении оператора дифференцирования к натуральному сплайну степень функции гистосплайна уменьшается на единицу.

Результаты: В результате в пространстве Соболева функций с квадратично интегрируемыми производными первого порядка на единичном интервале получается кусочно-постоянная функция, тогда как в пространстве Соболева функций с квадратично интегрируемыми производными второго порядка формируется квадратичная функция. Получены явные формулы для коэффициентов гистополирующего сплайна и представлены результаты численных экспериментов.

Практическая значимость: Построенные гистосплайны обеспечивают точное соответствие площадям соответствующих столбцов гистограммы, что позволяет создать эффективный подход к восстановлению функций в пространствах Соболева низких порядков.

Библиографические ссылки

Schoenberg I. J. 1946. Contributions to the problem of approximation of equidistant data by analytic functions. Quarterly of Applied Mathematics. 4(1): 45–99.

Schumaker L. L. 2007. Spline functions: Basic theory. 3rd ed. Cambridge: Cambridge University Press. 512 p.

Cabada A., Hayotov A. R., Shadimetov Kh. M. 2014. Construction of ????????-splines in space ????(????)2 (0, 1) by Sobolev method. Applied Mathematics and Computation. 244: 542–551.

Fischer M., Oja P. 2005. Monotonicity preserving rational spline histopolation. Journal of Computational and Applied Mathematics. 175(1): 195–208.

Kirsiaed E., Oja P., Shah G. W. 2017. Cubic spline histopolation. Mathematical Modelling and Analysis. 22(4): 514–527.

Behforooz G. H. 1995. A new approach to spline functions. Applied Numerical Mathematics. 17(3): 271–276.

Behforooz G. H. 2006. Approximation by integro cubic splines. Applied Mathematics and Computation. 175(1): 8–15.

Wu J., Zhang X. 2015. Integro quadratic spline interpolation. Applied Mathematics and Computation. 269: 201–211.

Budkina N. 2017. On a method of the construction of smoothing histosplines. Proceedings of the Estonian Academy of Sciences. 66(3): 239–246.

Eddargani S., Lamnii A., Lamnii M., Sbibih D., Zidna A. 2019. Algebraic hyperbolic spline quasi-interpolants and applications. J. Comput. Appl. Math. 347: 196–209.

Barrera D., Eddargani S., Lamnii A., Oraiche M. 2021. On non polynomial monotonicitypreserving ????1 spline interpolation. Comp. Math. Methods. 3: e1160.

Barrera D., Eddargani S., Lamnii A. 2021. Uniform algebraic hyperbolic spline quasiinterpolant based on mean integral values. Comp. Math. Methods. 3: e1123.

Ajeddar M., Lamnii A. 2021. Smooth reverse subdivision of uniform algebraic hyperbolic B-splines and wavelets. Int. J. Wavelet Multiresolut. Inf. Process. 19: 2150018.

Mijiddorj R., Zhanlav T. 2021. Algorithm to construct integro splines. ANZIAM J. 63: 359–375.

Eddargani S., Oraiche M., Lamnii A., Louzar M. 2022. ????2 cubic algebraic hyperbolic spline interpolating scheme by means of integral values. Mathematics. 10(9): 1490. doi: https://doi.org/10.3390/math10091490.

Schick N. 2022. Estimating probability density function of vehicle-related time series data using histogram cubic B-spline approximation. In: Proceedings of the 8th International Conference on Vehicle Technology and Intelligent Transport Systems (VEHITS). P. 241–248.

Abbas M., Aslam S., Abdullah F. A., Riaz M. B., Gepreel K. A. 2023. An efficient spline technique for solving time-fractional integro-differential equations. Heliyon. 9(10).

Zhanlav T., Mijiddorj R. 2021. Integro cubic splines on non-uniform grids and their properties. East Asian Journal on Applied Mathematics. 11(2): 406–420.

Mohammadizadeh S., Rashidinia J., Ezzati R. 2024. ????3-spline methods for solving fractional integro-differential equations. Mathematics and Computational Sciences. 5(1): 30–42. doi: https://doi.org/10.30511/MCS.2024.2022960.1153.

Sobolev S. L., Vaskevich V. L. 1997. The theory of cubature formulas. Dordrecht: Kluwer Academic Publishers Group.

Опубликован

2026-10-27

Выпуск

Раздел

Статьи