Resumen

Supongamos que tenemos un conjunto de datos restringido y deseamos aproximarlos utilizando una función adecuada. Es natural exigir que el aproximante preserve las restricciones. En este trabajo, planteamos el problema en un entorno de interpolación y proponemos un método basado en parámetros y utilizamos los conocidos splines cúbicos de Hermite para interpolar los datos con un spline restringido que proporcione un interpolante. Luego, se añaden más restricciones de suavizado para lograr continuidad. Además, se presenta un criterio de minimización como respaldo teórico al estudio propuesto; esto se realiza utilizando programación lineal. Los métodos propuestos se demuestran con ejemplos ilustrativos.

• Materias:Internet de las cosas Algoritmo iterativo Algoritmo de evaluación Viga viscoelástica Lenguaje de programación
• Subjects:Internet of things Iterative algorithm Evaluation algorithm Viscoelastic beam Programming language
• Palabras claves:Restringido; Función; Interpolación; Splines cúbicos de Hermite; Continuidad; Programación lineal
• Keywords:Constrained; Function; Interpolating; Cubic Hermite splines; Continuity; Linear programming