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RBF Interpolation with CSRBF of Large Data Sets

机译:RBF与大数据集的CSRBF插值

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摘要

This contribution presents a new analysis of properties of the interpolation using Radial Bases Functions (RBF) related to large data sets interpolation. The RBF application is convenient method for scattered d -dimensional interpolation. The RBF methods lead to a solution of linear system of equations and computational complexity of solution is nearly independent of a dimensionality. However, the RBF methods are usually applied for small data sets with a small span geometric coordinates. This contribution explores properties of the RBF interpolation for large data sets and large span of geometric coordinates of the given data sets with regard to expectable numerical stability of computation.
机译:该贡献呈现了使用与大数据集插值相关的径向基础函数(RBF)的插值的性质的新分析。 RBF应用是疏散D- Dimensional间插值的方便方法。 RBF方法导致线性系统的方程式溶液,溶液的计算复杂性几乎与维度不同。然而,RBF方法通常用于具有小跨度几何坐标的小数据集。该贡献探讨了关于大数据集的RBF插值和给定数据集的大跨度的大跨度关于预期的计算的值的数值稳定性。

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