ग्रीनस्प्लिनजीएमटी - क्लाउड में ऑनलाइन

कार्यक्रम:

नाम

ग्रीनस्पलाइन - 1-3 आयामों में स्प्लिन के लिए ग्रीन के कार्यों का उपयोग करके इंटरपोलेट करें

SYNOPSIS

ग्रीनस्पलाइन [ तालिका ] [[1|2|3|4|5,]gradfile ] [[n|v]कमी[/पट्टिका] ] [ मोड ] [ जीआरडीफाइल ] [
xinc[/यिनसी[/जस्ता]] ] [ ] [ नोडफ़ाइल ] [ az|एक्स/वाई/जेड ] [ पश्चिम/पूर्व/दक्षिण/उत्तर[/ज़मिन/ज़मैक्स][r]
] [ सी|टी|एल|आर|पी|क्यू[तेंदुआ] ] [ मास्कग्रिड ] [[स्तर] ] [ ] [ -b] [ -d] [
-f] [ -h] [ -o] [ -x[[-]n] ] [ -:[i|o]]

नोट: विकल्प ध्वज और संबंधित तर्कों के बीच किसी स्थान की अनुमति नहीं है।

वर्णन

ग्रीनस्पलाइन ग्रीन के फ़ंक्शन G( का उपयोग करता हैx; x') चुनी गई तख़्ता और ज्यामिति के लिए
नियमित [या मनमाना] आउटपुट स्थानों पर डेटा को प्रक्षेपित करें। गणितीय रूप से, समाधान
के रूप में बना है w(x) = योग {c(i) जी(x'; x(i))}, के लिए i = 1, n, डेटा बिंदुओं की संख्या
{x(i), w(i)}. एक बार n गुणांक c(i) पाया गया है कि योग का मूल्यांकन किसी भी समय किया जा सकता है
आउटपुट बिंदु x. न्यूनतम वक्रता, नियमितीकृत, या निरंतर वक्रता के बीच चयन करें
1-डी, 2-डी, या 3-डी कार्टेशियन निर्देशांक या गोलाकार सतह के लिए तनाव में विभाजन
निर्देशांक पहले एक रेखीय या समतलीय प्रवृत्ति (कार्टेशियन ज्यामिति) या माध्य को हटाने के बाद
मान (गोलाकार सतह) और इन अवशेषों को सामान्य बनाना, न्यूनतम-वर्ग मैट्रिक्स
तख़्ता गुणांक के लिए समाधान c(i) को हल करके पाया जाता है n by n रैखिक प्रणाली
w(j) = योग-ओवर-i {c(i) जी(x(j); x(i))}, के लिए j = 1, n; यह समाधान सटीक परिणाम देता है
आपूर्ति किए गए डेटा बिंदुओं का प्रक्षेप। वैकल्पिक रूप से, आप प्रदर्शन करना चुन सकते हैं
एकवचन मूल्य अपघटन (एसवीडी) और सबसे छोटे से योगदान को खत्म करना
eigenvalues; यह दृष्टिकोण एक अनुमानित समाधान देता है। रुझान और पैमाने बहाल हो गए हैं
आउटपुट का मूल्यांकन करते समय।

आवश्यक बहस

कोई नहीं.

वैकल्पिक बहस

तालिका एक या अधिक ASCII का नाम [या बाइनरी, देखें द्विपक्षीय] फ़ाइलें पकड़े हुए हैं x, w तिथि
अंक. यदि कोई फ़ाइल नहीं दी गई है तो हम इसके बजाय मानक इनपुट पढ़ते हैं।

-A[1|2|3|4|5,]gradfile
समाधान आंशिक रूप से सतह के ढालों द्वारा बाधित होगा v = v*n, जहां v is
ढाल परिमाण और n इसकी इकाई वेक्टर दिशा। ढाल दिशा हो सकती है
या तो कार्टेशियन घटकों (या तो यूनिट वेक्टर) द्वारा निर्दिष्ट किया जाए n और परिमाण v
अलग-अलग या ढाल वाले घटक v सीधे) या निर्देशांक अक्षों के सापेक्ष कोण।
पांच इनपुट प्रारूपों में से एक निर्दिष्ट करें: 0: 1-डी डेटा के लिए कोई दिशा नहीं है, बस
ढाल परिमाण (ढलान) तो इनपुट प्रारूप है x, ढाल. विकल्प 1-2 के लिए हैं
2-डी डेटा सेट: 1: रिकॉर्ड शामिल हैं x, y, दिगंश, ढाल (दिगंश डिग्री में है
ऊर्ध्वाधर (उत्तर) से दक्षिणावर्त मापा गया [डिफ़ॉल्ट])। 2: रिकॉर्ड शामिल हैं x, y,
ढाल, दिगंश (दिगंश डिग्री में ऊर्ध्वाधर से दक्षिणावर्त मापा जाता है
(उत्तर))। विकल्प 3-5 2-डी या 3-डी डेटा के लिए हैं: 3: रिकॉर्ड शामिल हैं x,
दिशा, v (दिशा डिग्री में से वामावर्त मापा जाता है
क्षैतिज (और 3-डी के लिए ऊर्ध्वाधर अक्ष)। 4: रिकॉर्ड शामिल हैं x, v. 5: अभिलेख
शामिल x, n, v. सतह ग्रेडियेंट के साथ ASCII फ़ाइल का नाम जोड़ें (निम्नानुसार)।
यदि कोई प्रारूप निर्दिष्ट है तो अल्पविराम)।

-सी[एन|वी]कमी[/पट्टिका]
एक अनुमानित सतह फिट खोजें: तख़्ता के लिए रैखिक प्रणाली को हल करें
एसवीडी द्वारा गुणांक और उन सभी eigenvalues ​​​​से योगदान को समाप्त करें जिनके अनुपात
सबसे बड़े eigenvalue से कम है कमी [डिफ़ॉल्ट गॉस-जॉर्डन उन्मूलन का उपयोग करता है
रैखिक प्रणाली को हल करने और डेटा को बिल्कुल फिट करने के लिए]। वैकल्पिक रूप से, जोड़ें /पट्टिका सेवा मेरे
आगे के विश्लेषण के लिए eigenvalue अनुपातों को निर्दिष्ट फ़ाइल में सहेजें। अंततः, यदि
एक नकारात्मक कमी तब दिया गया है /पट्टिका आवश्यक है और सहेजने के बाद निष्पादन रुक जाएगा
eigenvalues, यानी, कोई सतह आउटपुट उत्पन्न नहीं होता है। उल्लिखित करना -सीवी उपयोग करने के लिए
समझाने के लिए आवश्यक सबसे बड़े eigenvalues कमी डेटा विचरण का %. वैकल्पिक रूप से,
उपयोग -सीएन चयन करने के लिए कमी सबसे बड़ा eigenvalues. यदि एक पट्टिका के साथ दिया गया है -सीवी तब हम
अनुपातों के बजाय eigenvalues ​​​​को सहेजें।

-Dमोड दूरी ध्वज सेट करता है जो यह निर्धारित करता है कि हम डेटा के बीच की दूरी की गणना कैसे करते हैं
अंक. चुनना मोड कार्टेशियन 0-डी स्पलाइन इंटरपोलेशन के लिए 1: -D0 का मतलब है (x) उपयोगकर्ता में
इकाइयाँ, कार्तीय दूरियाँ, चयन करें मोड कार्टेशियन 1-डी सतह तख़्ता के लिए 3-2
प्रक्षेप: -D1 का मतलब है (x,y) उपयोगकर्ता इकाइयों में, कार्टेशियन दूरियां, -D2 के लिए (x,y) में
डिग्री, समतल पृथ्वी की दूरियाँ, और -D3 के लिए (x,y) डिग्री में, गोलाकार दूरियाँ में
किमी. फिर, यदि PROJ_ELLIPSOID गोलाकार है, तो हम बड़े वृत्त चाप की गणना करते हैं, अन्यथा
जियोडेसिक्स। विकल्प मोड = 4 केवल गोलाकार सतह तख़्ता प्रक्षेप पर लागू होता है:
-D4 के लिए (x,y) डिग्री में, बड़े वृत्त (या जियोडेसिक) आर्क के कोसाइन का उपयोग करें। चुनना
मोड कार्टेशियन 5-डी सतह तख़्ता प्रक्षेप के लिए 3: -D5 का मतलब है (x,y,z) उपयोगकर्ता में
इकाइयाँ, कार्तीय दूरियाँ।

-Gजीआरडीफाइल
परिणामी आउटपुट फ़ाइल का नाम. (1) यदि विकल्प -R, -I, और संभवतः -r हम सेट हैं
एक समदूरस्थ आउटपुट तालिका तैयार करें। इसे तब तक stdout करने के लिए लिखा जाएगा -G is
निर्दिष्ट. नोट: 2-डी ग्रिड के लिए -G विकल्प आवश्यक है. (2) यदि विकल्प -T is
फिर चयनित -G आवश्यक है और आउटपुट फ़ाइल 2-डी बाइनरी ग्रिड फ़ाइल है। इसपर लागू होता है
केवल 2-डी इंटरपोलेशन के लिए। (3) यदि -N चयनित है तो आउटपुट ASCII (या) है
बाइनरी; देखना -बस) मेज़; अगर -G नहीं दिया गया है तो यह तालिका मानक के अनुसार लिखी गई है
आउटपुट. अगर नजरअंदाज कर दिया जाए -C or -C0 दिया गया है.

-Ixinc[/यिनसी[/जस्ता]]
प्रत्येक आयाम के लिए, अलग-अलग समदूरस्थ नमूनाकरण अंतराल निर्दिष्ट करें
कटौती.

-L Do नहीं जब एक रैखिक (1-डी) या प्लानर (2-डी) प्रवृत्ति को हटा दें -D मोड 0-3 का चयन करता है [के लिए
उन कार्टेशियन मामलों में एक न्यूनतम-वर्ग रेखा या विमान का मॉडल तैयार किया जाता है और हटा दिया जाता है
अवशेषों पर तख़्ता फिट करने के बाद बहाल किया गया]। हालाँकि, मिश्रित मामलों में
डेटा मान और ग्रेडिएंट दोनों, या गोलाकार सतह डेटा के लिए, केवल माध्य डेटा
मान हटा दिया गया है (और बाद में पुनर्स्थापित किया गया है)।

-Nनोडफ़ाइल
वांछित आउटपुट स्थानों के निर्देशांक के साथ ASCII फ़ाइल x पहले कॉलम में.
जिसके परिणामस्वरूप w प्रत्येक रिकॉर्ड में मान जोड़े जाते हैं और दी गई फ़ाइल में लिखे जाते हैं
-G [या यदि निर्दिष्ट नहीं है तो स्टडआउट करें]; देखना -बस इसके बजाय बाइनरी आउटपुट के लिए। इस विकल्प
विकल्प निर्दिष्ट करने की आवश्यकता समाप्त हो जाती है -R, -I, तथा -r.

-Qaz|एक्स/वाई/जेड
सतह का मूल्यांकन करने के बजाय, इसमें दिशात्मक व्युत्पन्न लें az दिगंश
और इसके बजाय इस व्युत्पन्न का परिमाण लौटाएँ। 3-डी इंटरपोलेशन के लिए, निर्दिष्ट करें
वांछित वेक्टर दिशा के तीन घटक (वेक्टर सामान्यीकृत हो जाएंगे
इस्तेमाल से पहले)।

-RXmin/xmax[/ymin/यमक्ष[/zminzmax]]
समदूरस्थ जाली के लिए डोमेन निर्दिष्ट करें जहां आउटपुट पूर्वानुमान हैं
आवश्यक। आवश्यक है -I और वैकल्पिक रूप से -r.

1-डी: देना एक्समिन/एक्समैक्स, न्यूनतम और अधिकतम x निर्देशांक।

2-डी: देना एक्समिन/एक्समैक्स/यमिन/वाईमैक्स, न्यूनतम और अधिकतम x और y निर्देशांक इन
कार्टेशियन या भौगोलिक हो सकता है। यदि भौगोलिक है, तो पश्चिम, पूर्व, दक्षिण, तथा
उत्तर रुचि का क्षेत्र निर्दिष्ट करें, और आप उन्हें दशमलव डिग्री में निर्दिष्ट कर सकते हैं
या [+-]dd:mm[:ss.xxx][W|E|S|N] प्रारूप में। दो आशुलिपि -आरजी और -आरडी पक्ष में
वैश्विक डोमेन (क्रमशः 0/360 और -180/+180 देशांतर में, -90/+90 इंच के साथ)
अक्षांश).

3-डी: देना xmin/xmax/ymin/ymax/zmin/zmax, न्यूनतम और अधिकतम x, y और z
निर्देशांक यदि आपके क्षैतिज निर्देशांक भौगोलिक हैं तो 2-डी अनुभाग देखें;
आशुलिपियों पर ध्यान दें -आरजी और -आरडी यदि 3-डी डोमेन निर्दिष्ट है तो इसका उपयोग नहीं किया जा सकता।

-एससी|टी|एल|आर|पी|क्यू[तेंदुआ]
छह अलग-अलग स्प्लिन में से एक का चयन करें। पहले दो का उपयोग 1-डी, 2-डी, या 3-डी के लिए किया जाता है
कार्टेशियन स्प्लिंस (देखें -D चर्चा के लिए)। ध्यान दें कि सभी तनाव मान हैं
0 की सीमा में तनाव सामान्य होने की उम्मीद है t <1:(c) न्यूनतम वक्रता
तख़्ता [सेंडवेल, 1987], (t) तनाव में निरंतर वक्रता तख़्ता [Wessel और
बेरकोविसी, 1998]; संलग्न तनाव[/स्केल] साथ में तनाव 0-1 रेंज में और
वैकल्पिक रूप से एक लंबाई पैमाने की आपूर्ति करें [डिफ़ॉल्ट औसत ग्रिड रिक्ति है]। अगला है
1-डी या 2-डी तख़्ता: (l) रैखिक (1-डी) या बिलिनियर (2-डी) तख़्ता; ये उत्पादन करते हैं
आउटपुट जो दिए गए डेटा की सीमा से अधिक न हो। अगला 2-डी या 3-डी है
तख़्ता:(r) तनाव में नियमित तख़्ता [मितासोवा और मितास, 1993]; पुनः, जोड़ें
तनाव और वैकल्पिक स्केल. अंतिम दो गोलाकार सतह स्प्लिन और दोनों हैं
मतलब -D4:(p) न्यूनतम वक्रता तख़्ता [पार्कर, 1994], (q) सतत वक्रता
तनाव में तख़्ता [Wessel और बेकर, 2008]; संलग्न तनाव. जी(x'; x') के लिए
अंतिम विधि गणना करने में धीमी है (एक श्रृंखला समाधान) इसलिए हम मूल्यों की पूर्व-गणना करते हैं
इसके बजाय क्यूबिक स्पलाइन इंटरपोलेशन लुकअप का उपयोग करें। वैकल्पिक रूप से जोड़ें +nN (अजीब
पूर्णांक) यह बदलने के लिए कि स्प्लाइन सेटअप में कितने बिंदुओं का उपयोग करना है [10001]। परिमित
लीजेंड्रे सम में ट्रंकेशन त्रुटि है [1e-6]; आप इसे जोड़कर कम कर सकते हैं +eसीमा
लंबे समय तक चलने की कीमत पर.

-Tमास्कग्रिड
केवल 2-डी इंटरपोलेशन के लिए। केवल नोड्स पर समाधान का मूल्यांकन करें मास्कग्रिड
जो NaN के बराबर नहीं हैं। यह विकल्प विकल्प निर्दिष्ट करने की आवश्यकता को समाप्त कर देता है -R,
-I, तथा -r.

-वी[स्तर] (अधिक ...)
वर्बोसिटी स्तर [सी] का चयन करें।

-W अंतिम इनपुट कॉलम में डेटा भार की अपेक्षा करें, आमतौर पर वजन = 1 / के रूप में दिया जाता है
सिग्मा, डेटा अनिश्चितता. इसका परिणाम भारित न्यूनतम वर्ग फिट होता है। टिप्पणी
कि इसका प्रभाव केवल तभी पड़ता है -सीसी प्रयोग किया जाता है।

-बीआई[एनकॉल्स][टी] (अधिक ...)
मूल बाइनरी इनपुट का चयन करें. [डिफ़ॉल्ट 2-4 इनपुट कॉलम है (x,w); संख्या निर्भर करती है
चुने गए आयाम पर]।

-बो[एनकॉल्स][टाइप] (अधिक ...)
देशी बाइनरी आउटपुट का चयन करें।

-डी[मैं|ओ]कोई आकड़ा उपलब्ध नहीं है (अधिक ...)
इनपुट कॉलम बदलें जो बराबर हो कोई आकड़ा उपलब्ध नहीं है NaN के साथ और आउटपुट पर उल्टा करें।

-एफ [मैं | ओ]कॉलिनफो (अधिक ...)
डेटा प्रकार के इनपुट और/या आउटपुट कॉलम निर्दिष्ट करें।

-एच[मैं|ओ][n][+सी][+डी][+आरटिप्पणी][+आरशीर्षक] (अधिक ...)
हेडर रिकॉर्ड को छोड़ें या तैयार करें।

-iकर्नल[एल] [एसस्केल][ओओफ़्सेट] [,...] (अधिक ...)
इनपुट कॉलम चुनें (0 पहला कॉलम है)।

-oकर्नल[,...] (अधिक ...)
आउटपुट कॉलम चुनें (0 पहला कॉलम है)।

-r (अधिक ...)
पिक्सेल नोड पंजीकरण [ग्रिडलाइन] सेट करें।

-एक्स[[-]n] (अधिक ...)
बहु-थ्रेडेड एल्गोरिदम में उपयोग किए जाने वाले कोर की सीमित संख्या (ओपनएमपी आवश्यक)।

-^ or केवल -
कमांड के सिंटैक्स के बारे में एक छोटा संदेश प्रिंट करें, फिर बाहर निकलें (नोट: विंडोज़ पर
बस का उपयोग करें -).

-+ or केवल +
व्यापक उपयोग (सहायता) संदेश प्रिंट करें, जिसमें किसी की व्याख्या भी शामिल है
मॉड्यूल-विशिष्ट विकल्प (लेकिन GMT सामान्य विकल्प नहीं), फिर बाहर निकल जाता है।

-? or नहीं तर्क
विकल्पों की व्याख्या सहित एक पूर्ण उपयोग (सहायता) संदेश प्रिंट करें, फिर
बाहर निकलता है।

--संस्करण
GMT संस्करण प्रिंट करें और बाहर निकलें।

--शो-डेटादिर
GMT शेयर निर्देशिका के लिए पूरा पथ प्रिंट करें और बाहर निकलें।

1-D उदाहरण

पुनः नमूना लेने के लिए x,y गाऊसी यादृच्छिक डेटा द्वारा बनाया गया gmtmath और 1D.txt में संग्रहीत,
0.1 से 0 तक हर 10 चरण में आउटपुट का अनुरोध करना, और न्यूनतम क्यूबिक स्पलाइन का उपयोग करना, प्रयास करें

जीएमटी गणित -T0/10/1 0 1 NRAND = 1D.txt
जीएमटी psxy -R0/10/-5/5 -JX6i/3i -B2f1/1 -Sc0.1 -Gblack 1D.txt -K > 1D.ps
जीएमटी ग्रीनस्पलाइन 1D.txt -R0/10 -I0.1 -Sc -V | psxy -R -J -O -Whin >> 1D.ps

इसके बजाय तनाव में एक तख़्ता लगाने के लिए, 0.7 के तनाव का उपयोग करके प्रयास करें

जीएमटी psxy -R0/10/-5/5 -JX6i/3i -B2f1/1 -Sc0.1 -Gblack 1D.txt -K > 1Dt.ps
जीएमटी ग्रीनस्पलाइन 1D.txt -R0/10 -I0.1 -St0.7 -V | psxy -R -J -O -Whin >> 1Dt.ps

2-D उदाहरण

समान कार्टेशियन डेटा सेट के लिए न्यूनतम वक्रता तख़्ता का उपयोग करके एक समान ग्रिड बनाना
डेविस (1986) से जिसका उपयोग जीएमटी तकनीकी संदर्भ और कुकबुक उदाहरण 16 में किया जाता है, प्रयास करें

जीएमटी ग्रीनस्पलाइन टेबल_5.11 -R0/6.5/-0.2/6.5 -I0.1 -Sc -V -D1 -GS1987.nc
जीएमटी psxy -R0/6.5/-0.2/6.5 -JX6i -B2f1 -Sc0.1 -Gblack टेबल_5.11 -K > 2D.ps
जीएमटी जीआरडीकॉन्टूर -JX6i -B2f1 -O -C25 -A50 S1987.nc >> 2D.ps

तनाव में कार्टेशियन स्प्लिन का उपयोग करना लेकिन केवल उस समाधान का मूल्यांकन करना जहां इनपुट मास्क होता है
ग्रिड NaN नहीं है, प्रयास करें

जीएमटी ग्रीनस्पलाइन टेबल_5.11 -Tmask.nc -St0.5 -V -D1 -GWB1998.nc

तनाव में कार्टेशियन सामान्यीकृत स्प्लिन का उपयोग करना और सतह का आकार लौटाना
उत्तर पश्चिम दिशा में ढलान, प्रयास करें

जीएमटी ग्रीनस्पलाइन टेबल_5.11 -R0/6.5/-0.2/6.5 -I0.1 -Sr0.95 -V -D1 -Q-45 -Gslopes.nc

अंत में, एक सतह को पुनर्प्राप्त करने के लिए कार्टेशियन न्यूनतम वक्रता स्प्लिन का उपयोग करना जहां
इनपुट डेटा एक एकल सतह मान (pt.d) है और शेष बाधाएं केवल निर्दिष्ट करती हैं
सतह का ढलान और दिशा (ढलान), उपयोग

जीएमटी ग्रीनस्पलाइन pt.d -R-3.2/3.2/-3.2/3.2 -I0.1 -Sc -V -D1 -A1,slopes.d -Gslopes.nc

3-D उदाहरण

डेविस में तालिका_3 में डेटा के आधार पर एक समान 5.23-डी कार्टेशियन ग्रिड तालिका बनाना
(1986) जिसमें शामिल है x,y,z स्थान और यूरेनियम ऑक्साइड सांद्रता का माप (में)।
प्रतिशत), प्रयास करें

जीएमटी ग्रीनस्पलाइन टेबल_5.23 -R5/40/-5/10/5/16 -I0.25 -Sr0.85 -V -D5 -G3D_UO2.txt

2-D गोलाकार सतह उदाहरण

पार्कर के [1994] उदाहरण को वैश्विक 1x1 डिग्री ग्रिड पर फिर से बनाने के लिए, यह मानते हुए कि डेटा अंदर है
फ़ाइल Mag_obs_1990.d, प्रयास करें

ग्रीनस्पलाइन -V -Rg -Sp -D3 -I1 -GP1994.ncmag_obs_1990.d

समान समस्या को हल करने के लिए, लेकिन 0.85 का तनाव लागू करते हुए, उपयोग करें

ग्रीनस्पलाइन -V -Rg -Sq0.85 -D3 -I1 -GWB2008.ncmag_obs_1990.d

विचार

1. कार्टेशियन मामलों के लिए हम फ्री-स्पेस ग्रीन फ़ंक्शन का उपयोग करते हैं, इसलिए कोई सीमा नहीं है
शर्तें निर्दिष्ट डोमेन के किनारों पर लागू की जाती हैं। अधिकांश अनुप्रयोगों के लिए
यह ठीक है क्योंकि यह क्षेत्र आम तौर पर आपकी सीमा को प्रतिबिंबित करने के लिए मनमाने ढंग से निर्धारित किया जाता है
डेटा। हालाँकि, यदि आपके आवेदन के लिए विशेष सीमा शर्तों की आवश्यकता है तो आप ऐसा कर सकते हैं
उपयोग करने पर विचार करें सतह बजाय.

2. सभी मामलों में, समाधान a को उल्टा करके प्राप्त किया जाता है n x n के लिए डबल परिशुद्धता मैट्रिक्स
ग्रीन फ़ंक्शन गुणांक, जहां n डेटा बाधाओं की संख्या है. अत: आपका
कंप्यूटर की मेमोरी इस पर प्रतिबंध लगा सकती है कि आप कितने बड़े डेटा सेट को संसाधित कर सकते हैं
ग्रीनस्पलाइन . अपने डेटा को प्री-प्रोसेस करना ब्लॉकमीन
, ब्लॉकमीडियन या, ब्लॉकमोड is
अलियासिंग से बचने की अनुशंसा की जाती है और इसके आकार को भी नियंत्रित किया जा सकता है n. जानकारी के लिए यदि n
= 1024 तो केवल 8 एमबी मेमोरी की आवश्यकता है, लेकिन के लिए n = 10240 हमें 800 एमबी की आवश्यकता है। ध्यान दें कि
ग्रीनस्पलाइन यदि इस प्रकार संकलित किया जाए तो यह पूरी तरह से 64-बिट अनुरूप है। के लिए
गोलाकार डेटा जिसे आप उपयोग करके नष्ट करने पर विचार कर सकते हैं gmtspatial निकटतम
पड़ोसी कमी.

3. डेटा पड़ोसी होने पर गुणांकों का व्युत्क्रम संख्यात्मक रूप से अस्थिर हो सकता है
डेटा के समग्र विस्तार की तुलना में बहुत करीब। आप इसका उपाय कर सकते हैं
डेटा का पूर्व-प्रसंस्करण, उदाहरण के लिए, निकट दूरी वाले पड़ोसियों के औसत से। वैकल्पिक रूप से,
आप एसवीडी समाधान का उपयोग करके स्थिरता में सुधार कर सकते हैं और संबंधित जानकारी को त्याग सकते हैं
सबसे छोटे eigenvalues ​​​​के साथ (देखें -C).

4. श्रृंखला समाधान के लिए कार्यान्वित किया गया -वर्ग रॉबर्ट एल. पार्कर, स्क्रिप्स द्वारा विकसित किया गया था
समुद्र विज्ञान संस्थान, जिसे हम कृतज्ञतापूर्वक स्वीकार करते हैं।

5. यदि आपको अपने डेटा बिंदुओं के माध्यम से एक निश्चित 1-डी स्पलाइन फिट करने की आवश्यकता है, तो आप ऐसा करना चाह सकते हैं
विचार करना नमूना1डी बजाय। यह पारंपरिक स्प्लिन की पेशकश करेगा
मानक सीमा स्थितियाँ (जैसे कि प्राकृतिक घन तख़्ता, जो निर्धारित करती है
सिरों पर वक्रता शून्य तक)। इसके विपरीत, ग्रीनस्पलाइन की 1-डी स्पलाइन, जैसी है
नोट 1 में बताया गया है, करता है नहीं डेटा के अंत में सीमा शर्तें निर्दिष्ट करें
डोमेन.

तनाव

तनाव का उपयोग आम तौर पर न्यूनतम के कारण होने वाले नकली दोलनों को दबाने के लिए किया जाता है
वक्रता की आवश्यकता, विशेष रूप से जब डेटा में तीव्र ढाल परिवर्तन मौजूद होते हैं।
तनाव की उचित मात्रा केवल प्रयोग द्वारा ही निर्धारित की जा सकती है। आम तौर पर, बहुत
सहज डेटा (जैसे कि संभावित फ़ील्ड) को अधिक तनाव की आवश्यकता नहीं होती है, जबकि यह अधिक कठोर होता है
डेटा (जैसे स्थलाकृति) आम तौर पर मध्यम तनाव के साथ बेहतर ढंग से प्रक्षेपित होगा। बनाना
सुनिश्चित करें कि आप अपना अंतिम परिणाम चुनने से पहले कई मानों को आज़माएँ। नोट: नियमितीकरण
तनाव में तख़्ता केवल एक सीमित सीमा तक ही स्थिर होता है स्केल मूल्य; आपको प्रयोग करना चाहिए
वैध सीमा और उपयोगी सेटिंग ढूंढने के लिए। तनाव के बारे में अधिक जानकारी के लिए देखें
नीचे दिए गए संदर्भ.

संदर्भ

डेविस, जे.सी., 1986, सांख्यिकी (स्टेटिस्टिक्स) और जानकारी विश्लेषण in भूविज्ञान, दूसरा संस्करण, 2 पृष्ठ, विली,
न्यू यॉर्क,

मितासोवा, एच., और एल. मितास, 1993, तनाव के साथ नियमितीकृत स्पलाइन द्वारा इंटरपोलेशन: I.
सिद्धांत और कार्यान्वयन, गणित। Geol।, 25, 641-655.

पार्कर, आरएल, 1994, भूभौतिकीय उलटा सिद्धांत, 386 पीपी., प्रिंसटन विश्वविद्यालय। प्रेस,
प्रिंसटन, एनजे

सैंडवेल, डीटी, 1987, जियोस-3 और सीसैट अल्टीमीटर का बिहारमोनिक स्पलाइन इंटरपोलेशन
डेटा, भूभौतिकी। रेस। लेट्ट।, 14, 139-142.

वेसल, पी., और डी. बर्कोविसी, 1998, इंटरपोलेशन विद स्प्लिंस इन टेंशन: ए ग्रीन्स
कार्य दृष्टिकोण, गणित। Geol।, 30, 77-93.

वेसल, पी., और जेएम बेकर, 2008, इंटरपोलेशन यूजिंग ए जनरलाइज्ड ग्रीन्स फंक्शन फॉर
तनाव में एक गोलाकार सतह तख़्ता, भूभौतिकी। J. Int, 174, 21-28.

वेसल, पी., 2009, एक सामान्य प्रयोजन ग्रीन का फ़ंक्शन इंटरपोलेटर, कम्प्यूटर &
भूविज्ञान, 35, 1247-1254, doi:10.1016/j.cageo.2008.08.012।

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