Алгоритъм за интерполация - Голямата енциклопедия на нефта и газа, статия, страница 1
Алгоритъм за интерполация
Нека сега дефинираме алгоритмите за интерполация и покажем, че тяхната грешка надвишава r ( 1, S) най-много 2 пъти. [1]
Този алгоритъм за линейна централна интерполация е добре известна формула за числена диференциация. [2]
Известни са примери за алгоритми за интерполация за проблеми като нелинейни уравнения, апроксимация, интерполация и интегриране. [3]
Очевидно алгоритъмът за интерполация коригира грешките при филтриране, въпреки че в този случай се прилага не към статичен, а към динамичен модел. Очевидно възможността да се вземат предвид при оценката в момента на k наблюдения както отляво, така и отдясно на k е фундаментална точка, която подобрява качеството на оценката. [4]
Алгоритмите за интерполация на адаптивното вземане на проби имат по-голяма устойчивост на шум. В случай на приближаване към сигнала x ( t), който е илюстриран на фиг. 2 - 8 6 (l1), е необходимо да се изчисли разликата &x ( t) на сегмента [ ti, tt t ] с постепенно увеличаване на него, сравнявайки A. Във връзка с това обстоятелство и необходимостта от извършване на значителен брой изчислителни операции, хардуерното (софтуерно) изпълнение на интерполационните методи е по-трудно от екстраполационните. [6]
Това не е алгоритъм за интерполация и отклонението му е безкрайно. [7]
Помислете за последователността от действия, които прилагат алгоритъма за интерполация от първи ред за компресиране на данни с времева дискретизация. Ще приемем, че в момента tn - Atn е регистрирана съществена ордината F [ Atn ]; от този момент ще започнем да разглеждаме процедурата за намиране на нова съществена ордината. [8]
Това доказва, че φ е линеен и интерполиращалгоритъм . За да докажем, че φ е централно, припомняме, че множеството U U (/), определено от равенството (2.5) Ch. [9]
Сравнявайки теореми 2.1 и 2.2, виждаме, че всеки алгоритъм за интерполация е близък до оптималния по точност. [10]
Следствие 2.1. Ако l(91, 5) 0, тогава има линеен централен алгоритъм за интерполация. [единадесет]
А сега нека докажем, че d ( 5R, S) оценява грешката на интерполационните алгоритми от по-горе, които са дефинирани по следния начин. [12]
Нека сега докажем, че редът на информацията е горна граница на реда на всеки алгоритъм φ и че всеки алгоритъм за интерполация достига тази граница. [13]
В този раздел въвеждаме концепцията за сплайн алгоритъм и доказваме, че сплайн алгоритмите имат определени свойства на оптималност в класа на хомогенни интерполационни алгоритми. [14]
Дадена е дефиницията на информация с памет и съответно са обобщени понятията и теоремите, свързани с граничния диаметър и ред на информацията, алгоритмите за интерполация и индекса на сложност. [15]