interp_cubic — MATH `interp_poly` op

• 데이터 종류: signal × signal × signal → signal

• 호출: import mathops; mathops.interp_cubic(x, y, xq, out_of_range='raise', bc_type='not-a-knot')(또는 opsmath.get("interp_cubic"))

사용법

3차 스플라인 보간(`scipy.interpolate.CubicSpline`).

> 아래 상세 설명은 원문입니다 —— 요약과 제목은 번역되어 있습니다.

C²-smooth through all nodes — the step up from :func:interp_linear when

the underlying curve is smooth (a lens-distortion or gamma curve). Needs at

least 4 points. *bc_type* is the boundary condition: `'not-a-knot'`

(default — reproduces a global cubic polynomial *exactly*, the property the

tests pin), `'natural'` (zero second derivative at the ends; slightly

smoother-looking, but it will NOT reproduce a cubic), or `'clamped'`.

Same strict grid and the same explicit *out_of_range* policy as

:func:interp_linear ('raise' by default, 'clamp' to hold end values) —

spline extrapolation diverges cubically and is refused outright.

Honest note: between nodes a spline can overshoot (it is a minimum-

curvature interpolant, not shape-preserving); for monotone data whose

interpolant must stay monotone, use a PCHIP-type method instead — not

provided here, stated so nobody assumes otherwise.

HALCON: no cubic tuple interpolation operator (`create_funct_1d_pairs`

feeds linear interpolation only).

패밀리 공통 입력 계약(fail-closed)

mathops 의 모든 연산자는 입력을 검증한 뒤에 계산합니다(조용히 통과시키지 않습니다):

• **complex 입력은 ValueError** —— float64 로의 강제 변환은 허수부를 조용히 버립니다(numpy 는 ComplexWarning 만 내고 「그럴듯하게 틀린」 실수를 돌려줍니다). .real/.imag/abs() 를 명시하거나 복소수를 다루는 complexops 를 쓰세요.

• **masked 요소가 있는 masked array 는 ValueError** —— 마스크를 벗겨 아래 원값을 쓰는 암묵 변환을 거부합니다. 채울지 버릴지를 명시하세요.

• **NaN/Inf 는 모든 입력에서 ValueError**(개수를 명시하고 거부 —— 결과 전체로 전파되므로).

• 형상은 엄격: 1-D 와 2-D 를 암묵적으로 승격·브로드캐스트하지 않습니다(vector 슬롯에 matrix, matrix 슬롯에 vector 는 ValueError. reshape 를 명시하세요).

• 크기 상한: 행렬을 받는 연산자와 stat_histogram 의 bins 는 mathops.MAX_ELEMENTS(2^26 ≈ 6700 만 요소)를 넘으면 ValueError.

자세한 사용 가이드

• math_metrology 패밀리 가이드

참고(샘플 데이터·문헌)

• 샘플 데이터 카탈로그(DL URL / 라이선스) —— 2-D 는 skimage.data(BSD/public)+ 합성, 3-D 는 실데이터 소스(Stanford/PDS 등)의 DL URL.

• 연산자의 내력·참고문헌 —— 이 연산자 족의 바탕이 된 연구/기법의 출처.

• 알고리즘의 정전(저자·연도)과 용도는 위의 패밀리 사용 가이드에 적혀 있습니다.

실행 가능한 예제(이 연산자를 실제로 호출하는 검증된 샘플)

• math_metrology — py -3.11 examples/math_metrology.py

타입이 이어지는 다음 연산자(`signal` 를 입력으로 받는 것)

mat_solve · mat_lstsq · stat_describe · stat_histogram · stat_zscore · interp_linear · poly_fit · poly_eval

같은 카테고리(`interp_poly`)

interp_linear · poly_fit · poly_eval · poly_roots

*Provenance: mathops.py — MATH 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*

interp_cubic — MATH interp_poly op

사용법