Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

A Radial Basis Function Approximation for Large Datasets

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F49777513%3A23520%2F16%3A43928979" target="_blank" >RIV/49777513:23520/16:43928979 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

  • DOI - Digital Object Identifier

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    A Radial Basis Function Approximation for Large Datasets

  • Popis výsledku v původním jazyce

    Approximation of scattered data is often a task in many engineering problems. The Radial Basis Function (RBF) approximation is appropriate for large scattered datasets in d-dimensional space. It is non-separable approximation, as it is based on a distance between two points. This method leads to a solution of overdetermined linear system of equations. In this paper a new approach to the RBF approximation of large datasets is introduced and experimental results for different real datasets and different RBFs are presented with respect to the accuracy of computation. The proposed approach uses symmetry of matrix and partitioning matrix into blocks.

  • Název v anglickém jazyce

    A Radial Basis Function Approximation for Large Datasets

  • Popis výsledku anglicky

    Approximation of scattered data is often a task in many engineering problems. The Radial Basis Function (RBF) approximation is appropriate for large scattered datasets in d-dimensional space. It is non-separable approximation, as it is based on a distance between two points. This method leads to a solution of overdetermined linear system of equations. In this paper a new approach to the RBF approximation of large datasets is introduced and experimental results for different real datasets and different RBFs are presented with respect to the accuracy of computation. The proposed approach uses symmetry of matrix and partitioning matrix into blocks.

Klasifikace

  • Druh

    D - Stať ve sborníku

  • CEP obor

    IN - Informatika

  • OECD FORD obor

Návaznosti výsledku

  • Projekt

    <a href="/cs/project/LH12181" target="_blank" >LH12181: Vývoj algoritmů počítačové grafiky a pro CAD/CAM systémy Development of Algorithms for Computer Graphics and CAD/CAM systems</a><br>

  • Návaznosti

    P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)<br>S - Specificky vyzkum na vysokych skolach

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2016

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název statě ve sborníku

    Proceedings of SIGRAD 2016, May 23rd and 24th, Visby, Sweden

  • ISBN

    978-91-7685-731-1

  • ISSN

  • e-ISSN

  • Počet stran výsledku

    6

  • Strana od-do

    9-14

  • Název nakladatele

    Linköping University Electronic Press

  • Místo vydání

    Visby, Sweden

  • Místo konání akce

    Visby

  • Datum konání akce

    23. 5. 2016

  • Typ akce podle státní příslušnosti

    WRD - Celosvětová akce

  • Kód UT WoS článku