طريقة الاستيفاء: أنواع رئيسية من الخوارزميات والحاسوبية

وهناك عدد كبير من المشاكل الرياضية المرتبطة العثور على المعلومات توزيعها بشكل غير متساو في الفضاء. نحن نتحدث عن نظم المعلومات التركيز الجغرافي، لأن فيها أنه من الممكن قياس القيم المطلوبة في بعض النقاط. لحل هذه المشاكل غالبا ما تستخدم واحدة أو وسيلة أخرى من الاستيفاء.

تعريف

الاستيفاء هو وسيلة لحساب القيم المتوسطة لقيم لمجموعة متاح من القيم المنفصلة. الأساليب الأكثر شيوعا من الاستيفاء هي كما يلي: الطريقة المسافة المرجحة عكسية، والسطح الاتجاه وkriging.

طرق بسيطة من الاستيفاء

وهكذا، فإن نظرة فاحصة على الطريقة الأولى، وجوهرها يكمن في تأثير النقاط التي هي أقرب إلى النسبية تشير التقديرات إلى موقع أبعد من ذلك. مع ينطوي هذا الأسلوب الاستيفاء اختيار من التضاريس في حي معين من نقطة محددة، لها التأثير الأكبر على ذلك. وبالتالي اختيار الحد الأقصى نطاق البحث أو عدد من النقاط التي تقع على مقربة من نقطة معينة. ويرد مزيد من التعديل بالوزن في كل نقطة معينة، والذي يحسب وفقا للمسافة من نقطة معينة. وبهذه الطريقة فقط يمكن تحقيق ذلك من خلال مساهمة أكبر أقرب نقطة في ارتفاع محرف بالمقارنة مع نقاط بعيدة من المجموعة.

يتم استخدام أسلوب الاستيفاء الثاني عندما يكون هناك فائدة للباحثين سطح الاتجاهات العامة. وعلى غرار الطريقة الأولى لنقطة اتجاه يمكن استخدامها، والتي هي ضمن سطح محددة سلفا. حيث كنت بناء الكثير من أفضل تقريب استنادا إلى معادلات رياضية (متعددو الحدود أو المفاتيح). بشكل عام، استخدام طريقة المربعات الصغرى على أساس معادلات تبعيات غير الخطية. وتستند هذه الطريقة على استبدال المنحنيات وغيرها من أشكال متواليات عددية نوع بسيط. لبناء هذا الاتجاه في كل قيمة من السطح يجب أن تكون بديلا في المعادلة. والنتيجة هي قيمة فريدة المسندة إلى حل محرف (نقطة واحدة). لجميع النقاط الأخرى من عملية مستمرة.

طريقة الاستيفاء آخر أعلاه، ينص الإجراء الاستيفاء kriging لتعظيم الاستفادة، متخذا كأساس طبيعة إحصائية من السطح.

باستخدام الاستيفاء من الدرجة الثانية

وهناك أداة أخرى لتحديد نقاط محددة - طريقة الاستيفاء من الدرجة الثانية، فإن جوهر الذي هو استبدال وظيفة في فترة معينة من قطع مكافئ من الدرجة الثانية. وهكذا يتم احتساب extremum في تحليلي. بعد موقعه التقريبي (الحد الأدنى أو الحد الأقصى) يجب تعيين فاصل زمني معين من القيم، ومن ثم البحث عن إيجاد حل للمتابعة. من خلال ذلك الإجراء مرة أخرى، فمن الممكن، باستخدام إجراء تكراري لتحسين قيمة هذه المعادلة إلى نتيجة محددة سلفا مع دقة في صياغة المشكلة.