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RBF++_1.2
- 径向基RBF多维空间插值算法，用于空间散乱点曲面重建，优于多项式插值-RBF RBF multidimensional spatial interpolation algorithm for space scattered surface reconstruction, better than polynomial interpolation
MC
- 有关MC算法的三篇pdf文章 1.移动立方体算法的三重线性插值研究 2.空间相关MC算法的VTK实现 3.移动立方体算法中的三角剖分
IDW（距离权倒数插值法）
- IDW（距离权倒数插值法）是空间插值中最常用的插值方法之一。本程序基于MATLAB开发，功能齐全，希望用得开心。,IDW (interpolation from the bottom right) is the most commonly used spatial interpolation of the interpolation methods. The program is based on MATLAB development, full-featured, in the hope jo
kriging
- kriging插值程序克里金(Kriging)插值法又称空间自协方差最佳插值法，它是以南非矿业工程师D．G．Krige的名字命名的一种最优内插法。克里金法广泛地应用于地下水模拟、土壤制图等领域，是一种很有用的地质统计格网化方法。-kriging kriging interpolation procedure (Kriging) interpolation, also known as spatial autocovariance best interpolation, which is base
Main
- 1、 采用原始变量法，即以速度U、V及压力P作为直接求解的变量 2、 守恒型的差分格式，离散方程系对守恒型的控制方程通过对控制容积作积分而得出的，无论网格疏密程度如何，均满足在计算区域内守恒的条件； 3、 采用区域离散化方法B，即先定控制体界面、再定节点位置 4、 采用交叉网格，速度U、V与其他变量分别存储于三套网格系统中； 5、 不同的项在空间离散化过程中去不同的型线假设，源项采用局部线性化方法；扩散——对流项采用乘方格式（但很容易转化为中心差分、迎风差分或混合格式）；街面上的
ONE
- 1、 采用原始变量法，即以速度U、V及压力P作为直接求解的变量 2、 守恒型的差分格式，离散方程系对守恒型的控制方程通过对控制容积作积分而得出的，无论网格疏密程度如何，均满足在计算区域内守恒的条件； 3、 采用区域离散化方法B，即先定控制体界面、再定节点位置 4、 采用交叉网格，速度U、V与其他变量分别存储于三套网格系统中； 5、 不同的项在空间离散化过程中去不同的型线假设，源项采用局部线性化方法；扩散——对流项采用乘方格式（但很容易转化为中心差分、迎风差分或混合格式）；街面上的
TWO
- 1、 采用原始变量法，即以速度U、V及压力P作为直接求解的变量 2、 守恒型的差分格式，离散方程系对守恒型的控制方程通过对控制容积作积分而得出的，无论网格疏密程度如何，均满足在计算区域内守恒的条件； 3、 采用区域离散化方法B，即先定控制体界面、再定节点位置 4、 采用交叉网格，速度U、V与其他变量分别存储于三套网格系统中； 5、 不同的项在空间离散化过程中去不同的型线假设，源项采用局部线性化方法；扩散——对流项采用乘方格式（但很容易转化为中心差分、迎风差分或混合格式）；街面上的
THREE
- 1、 采用原始变量法，即以速度U、V及压力P作为直接求解的变量 2、 守恒型的差分格式，离散方程系对守恒型的控制方程通过对控制容积作积分而得出的，无论网格疏密程度如何，均满足在计算区域内守恒的条件； 3、 采用区域离散化方法B，即先定控制体界面、再定节点位置 4、 采用交叉网格，速度U、V与其他变量分别存储于三套网格系统中； 5、 不同的项在空间离散化过程中去不同的型线假设，源项采用局部线性化方法；扩散——对流项采用乘方格式（但很容易转化为中心差分、迎风差分或混合格式）；街面上的
FOUR
- 1、 采用原始变量法，即以速度U、V及压力P作为直接求解的变量 2、 守恒型的差分格式，离散方程系对守恒型的控制方程通过对控制容积作积分而得出的，无论网格疏密程度如何，均满足在计算区域内守恒的条件； 3、 采用区域离散化方法B，即先定控制体界面、再定节点位置 4、 采用交叉网格，速度U、V与其他变量分别存储于三套网格系统中； 5、 不同的项在空间离散化过程中去不同的型线假设，源项采用局部线性化方法；扩散——对流项采用乘方格式（但很容易转化为中心差分、迎风差分或混合格式）；街面上的
FIVE
- 1、 采用原始变量法，即以速度U、V及压力P作为直接求解的变量 2、 守恒型的差分格式，离散方程系对守恒型的控制方程通过对控制容积作积分而得出的，无论网格疏密程度如何，均满足在计算区域内守恒的条件； 3、 采用区域离散化方法B，即先定控制体界面、再定节点位置 4、 采用交叉网格，速度U、V与其他变量分别存储于三套网格系统中； 5、 不同的项在空间离散化过程中去不同的型线假设，源项采用局部线性化方法；扩散——对流项采用乘方格式（但很容易转化为中心差分、迎风差分或混合格式）；街面上的
Newton
- 牛顿插值公式：构造插值函数空间的基函数得到的多项式逼近的方法——牛顿插值法。用于多项式插值逼近。-Newton interpolation formula: Construction interpolation function space available basis function polynomial approximation method- Newton interpolation. Approximation for the polynomial interpolation.
(07323128)
- 设计一个图形用户界面,利用下表的数据,设计窗体界面来演示数据插值,在窗体界面上分别演示线性插值和三样条插值在每分钟内每隔的秒数,钢轨每隔米不同长度处.这两个参数由用户输入,绘制改变插方法,和改变参数后的图形输出.并用”选项”菜单控制:网格开关,图例开关,色度空间.-matlab
ASL_DEMO
- 该论文是关于空间插值算法的，主要介绍了空间插值的几种算法的应用-spatial interpolation
Mathematical-Theory-of-FEM
- 《有限元方法的数学理论》中不但提供有限元法系统的数学理论。还兼重在工程设计和分析中的应用算法效率、程序开发和较难的收敛问题。目次：基本概念；Sobolev空间；椭圆边界值问题变分公式；有限元空间结构；Sobolev空间中的多项式近似理论．n维变分问题；有限元多栅法；加性Schwarz预条件； 极大范数估计；自适应网格； 变分病态、在平面弹性力学中的应用；混合法；迭代技巧用于混合法；算子插值理论的应用。读者对象；数学、物理和工程专业的研究生和技术人员。-" The mathematical
kongjianchazhi-han-gong-shi
- 包括常见的九种空间插值算法，其中含反距离插值算法公式-Includes nine common interpolation algorithms, which include inverse distance interpolation formula
Kinging.txt
- 普通Kriging插值，是一种求最优、线形、无偏的空间内插方法-Common Kriging interpolation, is a kind of optimal, linear, unbiased spatial interpolation method
Kinging
- 这是普通Kriging插值,是一种求最优、线形、无偏的空间内插方法-this is Common Kriging interpolation, is a kind of optimal, linear, unbiased spatial interpolation method
Kriging
- 克里金插值程序,非常好的，适合空间插值。-The Kriging interpolation procedures, very good, suitable for spatial interpolation.
Kriging
- 克里格法（Kriging）是地统计学的主要内容之一，从统计意义上说，是从变量相关性和变异性出发，在有限区域内对区域化变量的取值进行无偏、最优估计的一种方法；从插值角度讲是对空间分布的数据求线性最优、无偏内插估计一种方法。-Kriging (Kriging) is one of the main geostatistics, statistically speaking, is the variable correlation and variability within a limited a
colorinterpolation
- 能够在四边形中实现颜色的插值，中间任一点的颜色由四边行顶点决定。对学习空间插值的同学有借鉴意义。-Color interpolation can be realized in the quadrangle, the intermediate color any point of the four sides of the line vertices decision. Spatial interpolation students learning is worth learning.