Un algoritmo de suavización para curvas empiricas

Resumen

Existen varios métodos para suavizar curvas empíricas. Un método estándar consiste en minimizar, al mismo tiempo, dos normas cuadráticas: la del vector de residuales y la de un operador regularizan te que controla el grado de su avidez de la solución. Para este operador, se toma generalmente la norma cuadrática de la derivada de orden p en la función que se estima. En la versión que aquí se presenta, también se incluye la contribución del espacio nulo del operador regularizan te y, para invertir este operador se utiliza una [unción de Green. El algoritmo tiene controladores globales y locales para medir el grado de ajuste. El algoritmo se aplica al problema sismológico de suavización de tablas de camino-tiempo. Los resultados se comparan con los producidos por un método basado en polinomios osculantes ("splines") cúbicos y el de valores sumarios de Jeffreys.