本文对插值、平稳假设、变异函数、克里格等常用的地学计算概念加以介绍，并对相关公式进行推导。1引言  我们由地学计算的几个基本概念入手，对相关理论方面的内容加以一定了解。  需要注意的是，以下内容如果单独来看或许有些不好理解，但一旦将其与实际应用结合，便会豁然开朗

应用范围：求一个\(n\)次多项式过\((x_1,y_1)\sim(x_n,y_n)\)构造思想：设\(f_i(x)\)使得对于\(x_i\neqx_j\)，\(f(x_j)=0\)，且\(f(x_i)=1\)，注意并不是对全体\(R\)满足。由上\(F(x)=\sumy_if_i(x)\)即为所求。构造方法：\(f_i(x)=\frac{\prod_{j=1,j\neqi}^n(x-x_

长度外推为在不需要对模型进行额外训练的情况下，模型可以处理更长的序列。本篇文章主要介绍目前大模型用到的一些长度外推技术，包括以RoPE为基础进行位置插值、NTK-aware、动态NTK、NTK-by-parts和YaRN。关于RoPE，可参见我的上一篇博客LLM学习笔记-位置编码篇位置插值回想一下Tran

牛顿插值法是一种基于给定数据点集构造插值多项式的方法，用于近似未知函数的值。该方法通过构造差商表并利用该表逐步构建插值多项式。相较于拉格朗日插值法，牛顿插值法的一个显著优势是，当需要增加插值点时，只需重附上一项即可，无需重新计算所有插值点的值。基本概念牛顿插值法的

1.简介在处理数据的过程中，无论是图像、音频还是其他信号数据，采样技术（上采样和下采样）都起着至关重要的作用。采样本质上是通过改变数据的分辨率或频率来进行操作，以便更好地适应不同的应用场景。上采样和下采样作为两种常见的采样方法，分别用于提高和降低数据的分辨率。什么

本篇文章将视角聚焦于共享单车的出发地与人口分布之间的关联性，通过构建1000m×1000m的渔网模型对人口数据进行分区，并结合共享单车使用数据，分析不同区域内骑行热度与人口密度的关系。通过对2020年12月21日早高峰时段的共享单车出发地进行核密度分析，我们发现人口密集区域同时也是

1.Vue.js的优点体积小：压缩后只有33k；更高的运行效率：基于虚拟DOM，一种可以预先通过JavaScript进行各种计算，把最终的DOM操作计算出来并优化的技术，由于这种DOM操作属于预处理操作，并没有真实的操作DOM，所以叫做虚拟DOM；双向数据绑定：让开发者不用再去操作DOM对象，把更多的精力投入到业务

给定\(n\)个横坐标不同的点，求过这\(n\)个点的\(n-1\)次多项式。算法引入这可以直接用高斯消元做，但是时间复杂度\(\mathcalO(n^3)\)不可接受，我们需要优化。我们令\((x_1,y_1),(x_2,y_2),\dots,(x_t,y_t)\)为这些点。考虑构造一个函数\(\ell_j(x)\)满足\[\ell_

CSR：又拉又插的东西（又垃圾，又傻叉）JCY：什么你拉插了一晚上？（我学习拉插学了一晚上）什么是拉插给定一些点值，是否可以求出一个函数，使得函数图像穿过这些点，并求出给定的\(x\)所对应的\(y\)。初步思路前置我们想到两个点肯定可以确定一条直线，而三个点肯定可以确定一条抛物线，所以我们

作者：翟天保Steven版权声明：著作权归作者所有，商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处什么是重采样    重采样（Resampling）是一种用于图像处理的技术，主要应用于对图像进行尺寸调整、旋转、平移、变形等几何变换时重构像素数据。在图像处理中的重采样，是通过插值

目录1.对均匀数据的插值与拟合2.对散点数据的拟合（如ANSYSfluent导出的节点数据）1.对均匀数据的插值与拟合interp1：一维插值。这是最常用的插值函数之一，用于对一维数据进行插值。它可以执行线性插值、最近邻插值、样条插值等多种类型的插值。%已知数据点x=1:5;y

四元数定义【四元数的可视化】https://www.bilibili.com/video/BV1SW411y7W1/?share_source=copy_web&vd_source=ac806c24de13bf5f509bf105a8578e24\[0.00+8.46i+2.64j+3.38k\\\]最左侧实数称为标量部分，右侧\(ijk\)虚部称为向量vector\[i^2+j^2+k^2=1\\ij=-ji=k\\ki

我们目前生活在一个抛弃平面化设计风格向复杂的立体、运动效果转变的世界。如此，你需要一款始终能针对市场需求调整的软件，这就是CINEMA4D能带给你的。如果你正在准备为你的个人或企业设计一个站点，那么你必须考虑使用CINEMA4D来创造令人惊艳的官网效果。这里有着各种反射和

FieldD*FiledD*算法是D_starLite算法的一种改进版本，该算法针对基于栅格的路径规划算法通常以栅格端点或中心点作为路径的节点，限制了路径方向变化只能为π/4的倍数，会导致机器人不必要的运动转向，影响执行效率。而DaveFerguson提出的FiledD*算法，通过对栅格进行线性插值使路

本来想在洛谷题单里找斜率优化DP的，然后发现了一个拉格朗日插值优化DP的题单，就点进去尝试了一下。题单。于是先看了雨兔的题解，学了CF995F的做法，然后A了这个题。雨兔题解的链接和我的代码见CF上的提交记录。现在正在做后面的题。P3643[APIO2016]划艇\(a_i,b_i

百度百科定义插值：在离散数据的基础上插补连续函数，使得这条连续曲线经过全部离散点，同时也可以估计出函数在其他点的近似值。样条插值：一种以可变样条来作出一条经过一系列点的光滑曲线的数学方法。插值样条是由一些多项式组成的，每一个多项式都是由相邻的两个数据点决定的，这样，任

字符串类型使用String表示，用于表达文本数据，由一串Unicode字符组合而成。字符串字面量字符串字面量分为三类：单行字符串字面量，多行字符串字面量，多行原始字符串字面量。单行字符串字面量的内容定义在一对单引号或一对双引号之内，引号中的内容可以是任意数量的（除了非转义的双

数据绑定常用有4种方式:{{}}、v-text、v-html、template{{}}数据绑定最常见的形式就是使用“Mustache”语法(双大括号)的文本插值：<span>message:{{msg}}</span>mustache标签会被替代为对应数据对象航msgproperty的值。无论何时，绑定的数据对象msgproperty发生了改变，插值处的

我们知道，对于一个\(k\)次多项式，我们只需知道它在\(k+1\)个点上的取值，就能求出这个多项式。我们可以列方程求出每一个的系数，但是这样的时间复杂度是\(n^3\)的，所以我们使用一些别的方法来求出对于某个点的值。拉格朗日插值：设已知平面内的\(n\)个点，要求这\(n\)个点的\(n

操作环境：MATLAB2022a1、算法描述OFDM电力线通信系统（PLC）是一种通过电力线传输数据的通信技术，利用了OFDM（OrthogonalFrequencyDivisionMultiplexing，正交频分复用）技术的优势来提高数据传输的速率和质量。电力线作为一种传输介质，其特点包括信道条件的不稳定性、高衰减率以及

Vue过滤器不仅可以用于插值语法中,也可以用于属性绑定中。具体来说:插值语法中使用过滤器:过滤器可以用在双花括号插值中[1][5]。例如:{{message|capitalize}}属性绑定中使用过滤器:从Vue2.1.0版本开始,过滤器也可以用在v-bind表达式中[1][5]。例如:<divv-bi

数值分析方法数值方法可以用近似方法来理解对于一些得不到解析解否则解析解计算难度太大的问题，如何用较少的计算得到相对较好（满足精度要求）的数值解、近似解。数值分析最基本的立足点是容许误差例子：近似计算基本方法:离散化(e.g.数值积分)递推法(将一个复杂的计算过程

0.基础知识：关于多项式的定义：多项式：一个形如\(f(x)=\sum_{i=0}^na_ix^i\)的有限和式被称为多项式。系数：多项式第\(i\)项的系数在上面就表示为\(a_i\)。度（次数）：多项式中最高次数的项的次数就被称为该多项式的度，也称次数。多项式表示法：多项式有两种表示法：

拉格朗日插值考虑这样一个问题：有\(n+1\)个不同的点值\((x_{0\simn},y_{0\simn})\)，求一个\(n\)次多项式，满足其经过上述\(n+1\)个点。一般性插值法对于第\(i\)个点，考虑构造一个多项式\(F_i(k)=\begin{cases}y_i&k=x_i\\0&k\not=x_i\end{case

目录​编辑第一部分：插值的基本原理及应用1.插值的基本原理1.1插值多项式1.2拉格朗日插值 1.3牛顿插值 1.4样条插值2.插值的Python实现2.1使用NumPy进行插值2.2使用SciPy进行插值2.2.1一维插值​编辑2.2.2二维插值3.插值的应用场景3.1数据平