The univariate B-spline approximation is widely used in many practical curve fitting. In this paper we apply the univariate B-spline with the blending-function method for surface fitting and compare with other schemes such as the product scheme (Gregory's square with zero twists), and the piecewise quadratic triangular scheme. The graphical and numerical comparisons show that the univariate B-spline with the blending-function method gives the closest approximated surface to the test surfaces from which the data are taken. This is also not inferior to the bivariate B-spline least square approximation in the same sense.
실제 많은 문제에서 일변수 B-spline 함수는 곡면 근사에 아주 요긴하게 이용 되고 있다.
이 논문에서는 곡면 근사를 위해 일변수 B-spline 을 이용한 합성근사법을 소개 하고, 3차 Hermite 근사 함수를 이용한 텐서적 방법과 구분삼각형에서의 2차함수들을 연결시키는 방법등과 비교해보았다.
그래픽과 수치계산에 의한 비교를 해 본 결과, 일변수 B-spline 을 이용한 합성근사법에 의한 실험함수의 근사곡면이 가장 근접함을 알 수 있고, 또한 이변수 B-spline 최소 자승 근사방법에 못지 않음을 알 수 있다.
