Přejít k obsahu


RBF Interpolation with CSRBF of Large Data Sets

Citace:
SKALA, V. RBF Interpolation with CSRBF of Large Data Sets. In Procedia Computer Science 108C. Zurich: Elsevier, 2017. s. 2433-2437. ISBN: neuvedeno , ISSN: 1877-0509
Druh: STAŤ VE SBORNÍKU
Jazyk publikace: eng
Anglický název: RBF Interpolation with CSRBF of Large Data Sets
Rok vydání: 2017
Místo konání: Zurich
Název zdroje: Elsevier
Autoři: Prof. Ing. Václav Skala CSc.
Abstrakt CZ: Tento příspěvek představuje novou analýzu vlastností interpolace pomocí radiálních bázových funkcí (RBF) souvisejících s interpolací velkých datových setů. Aplikace RBF je vhodnou metodou pro rozptýlenou d-rozměrnou interpolaci. Metody RBF vedou k řešení lineárního systému rovnic a výpočetní složitost řešení je téměř nezávislá na dimenzi. Metody RBF se však obvykle používají pro malé datové sety s malým rozpětím geometrických souřadnic. Tento příspěvek zkoumá vlastnosti interpolace RBF pro velké množiny datových setů a velké rozpětí geometrických souřadnic daných datových setů s ohledem na očekávanou číselnou stabilitu výpočtu.
Abstrakt EN: 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.
Klíčová slova

Zpět

Patička