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RBF Interpolation with CSRBF of Large Data Sets

机译:RBF插值与大数据集的CsRBF

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摘要

This contribution presents a new analysis of properties of the interpolationusing Radial Bases Functions (RBF) related to large data sets interpolation.The RBF application is convenient method for scattered d-dimensionalinterpolation. The RBF methods lead to a solution of linear system of equationsand computational complexity of solution is nearly independent of adimensionality. However, the RBF methods are usually applied for small datasets with a small span geometric coordinates. This contribution exploresproperties of the RBF interpolation for large data sets and large span ofgeometric coordinates of the given data sets with regard to expectablenumerical stability of computation.
机译:这项贡献为使用与大数据集插值相关的径向基函数(RBF)的插值特性提供了一种新的分析方法。RBF应用程序是分散d维插值的便捷方法。 RBF方法导致了线性方程组的解,并且解的计算复杂度几乎与维无关。但是,RBF方法通常应用于具有小跨度几何坐标的小型数据集。该贡献探讨了大数据集和给定数据集的大跨度几何坐标的RBF插值的属性,涉及期望的计算数值稳定性。

著录项

  • 作者

    Skala, Vaclav;

  • 作者单位
  • 年度 2017
  • 总页数
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种
  • 中图分类

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