Кто-нибудь знает, как сделать двумерную интерполяцию?

Два раза применить обычную. Например, у нас есть значения в целых узлах. Нам нужно узнать в (1.76, 2.13). Делаем так:
интерполируем отрезок (1,2)-(2,2), получаем значение в (1.76,2). Аналогично получаем значение в (1.76, 3). Затем на отрезке (1.76,2)-(1.76,3) интерполируем по вертикали.

"spectre" <21150@news.rsdn.ru> writes:

> Кто-нибудь знает, как сделать двумерную интерполяцию?
А характер данных какой ? И какую гладкость нужно получить ?

Здравствуйте, coa2002, Вы писали:

C>"spectre" <21150@news.rsdn.ru> writes:

>> Кто-нибудь знает, как сделать двумерную интерполяцию?
C>А характер данных какой ? И какую гладкость нужно получить ?

данные — матрица, представляющая собой двумерное распределение вероятности — рисунок. Он получается не гладкий, нужно получить достаточно гладкий рисунок, чтоб неровности не были заметным глазом — т.е. увеличить размерность матрицы и соответственно уменьшить размер однной ячейки раз в 5.

"spectre" <21150@news.rsdn.ru> writes:

> C>А характер данных какой ? И какую гладкость нужно получить ?
> данные — матрица, представляющая собой двумерное распределение
> вероятности — рисунок. Он получается не гладкий, нужно получить
> достаточно гладкий рисунок, чтоб неровности не были заметным глазом -
> т.е. увеличить размерность матрицы и соответственно уменьшить размер
> однной ячейки раз в 5.

Как я понял, данные расположены произвольно, иначе можно было бы
использовать, скажем, бикубическую интерполяцию. Данные же
расположенные произвольно относительно просто можно интерполировать с
помощью т.н. радиальных функций (RBF, radial based functions)
различного вида, thin-plate, Gaussian, multiquadric. Этот метод
относиться к т.н. безсеточным, т.е. не нужно проводить разбивку
исходной области на КЭ. Гугл знает где статьи найти, а если вдруг нет,
то могу несколькими поделиться.

Здравствуйте, coa2002, Вы писали:

C>"spectre" <21150@news.rsdn.ru> writes:

>> C>А характер данных какой ? И какую гладкость нужно получить ?
>> данные — матрица, представляющая собой двумерное распределение
>> вероятности — рисунок. Он получается не гладкий, нужно получить
>> достаточно гладкий рисунок, чтоб неровности не были заметным глазом -
>> т.е. увеличить размерность матрицы и соответственно уменьшить размер
>> однной ячейки раз в 5.

C>Как я понял, данные расположены произвольно, иначе можно было бы
C>использовать, скажем, бикубическую интерполяцию. Данные же
C>расположенные произвольно относительно просто можно интерполировать с
C>помощью т.н. радиальных функций (RBF, radial based functions)
C>различного вида, thin-plate, Gaussian, multiquadric. Этот метод
C>относиться к т.н. безсеточным, т.е. не нужно проводить разбивку
C>исходной области на КЭ. Гугл знает где статьи найти, а если вдруг нет,
C>то могу несколькими поделиться.

Поделитесь, пожалуйста.
на мыло spectre@mail.nnov.ru