元の離散的なデータから滑らかな曲線で近似できる。
でも、この「滑らか」という部分で勘違いをしてしまっていたようだ。
具体的には、移動平均みたいな、滑らかな「トレンド」を抽出してくれると勘違いしてしまっていた。なんともお恥ずかしい。でもまあ、スプライン近似の定義からありえないのだが（笑）
以下の図は元のデータがギザギザな部分を含む場合。
グリッドの数は400とまあまあ細かい。
これに対してspline.f90の中の3次スプライン補間法を適用。
するとどうだろう。まあ当たり前だけど、ギザギザの部分も見事に再現してくれた。
でも、自分としてはこのギザギザを削ぎ落とした滑らかな曲線がほしいわけだ。まあ考えられる方法はあるのでいいのだ。とりあえず問題発見はできた。これがプログラムの結果が上手くいかない１つの原因と思われる。
あと、もう１つは、外挿の精度の低さ。これも図の右端でわかる。これもプログラムが上手く結果を出さない１つの原因だと思われる。
さて、これからシャワー。今日はテニスだ！
