Коварность изгибов

Один из моих коллег в научной области вообще любил говорить что если у функции шесть параметров то такая интерполяция бесполезна, потому что под это можно подвести любые данные. И это было ещё задолго до того как мы насмотрелись на галлюцинации LLM

Конечно, когда точек существенно много, то становится лучше, но когда их мало то реально можно провести практически всё что угодно. Если вы пытались когда-нибудь подёргать из любопытства за "вот эти вот странные квадратики" у кривых Безье (TIL что тут тоже виноваты лягушатники, что логично, но я как-то не был готов, что ну настолько недавние!) то вы могли заметить внезапность казалось бы простых улучшений. Но сама идея очень красивая конечно, ты задаёшь пара параметров а у тебя такая приятная нелинейность в фигуре. Эдакий способ ценить простоту.

Но каждый технарь знает, что если хочешь быть хоть сколько-то уверен в тех кривых что ты рисуешь, нещадно уменьшай количество параметров в функции, сам же себе потом скажешь спасибо.

А поиграться с интерполяциями и порисовать свои кривые Даннинга-Крюгера можно тут:
g.moose.rodeo/interpolation