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多次元データを補間するための好ましい効率的なアプローチは何ですか？ 私が心配していること： 構築のためのパフォーマンスとメモリ、シングル/バッチ評価 1から6の寸法を処理する 線形または高次 勾配を取得する機能（線形でない場合） 通常のグリッドと散布グリッド 補間関数として使用、たとえば根を見つけたり最小化する 外挿機能 これの効率的なオープンソース実装はありますか？ 私はscipy.interpolateとscikit-learnからのクリギングで部分的な運がありました。 スプライン、チェビシェフ多項式などは試しませんでした。 これは、このトピックでこれまでに見つけたものです。 長方形グリッド上のPython 4D線形補間 x、y、zの異なる間隔で定期的にサンプリングされた3Dデータの高速補間 通常のグリッドデータの高速補間 多変量散乱補間のどの方法が実用に最適ですか？

22 python  performance  interpolation  delaunay-triangulation  extrapolation 

私は、次の興味深い機能を有していると仮定： 微分がπの有理倍数で連続していないなど、不快な特性があります。閉じたフォームが存在しないと思われます。f(x)=∑k≥1coskxk2(2−coskx).f(x)=∑k≥1cos⁡kxk2(2−cos⁡kx). f(x) = \sum_{k\geq1} \frac{\cos k x}{k^2(2-\cos kx)}. ππ\pi 部分和の計算とリチャードソンの外挿を使用して計算できますが、問題は、十分な数の小数桁（たとえば、100が望ましい）に関数を計算するには遅すぎることです。 この機能をよりうまく処理できる方法はありますか？ ここでのプロットだいくつかの成果物と：f′(πx)f′(πx)f'(\pi x)

13 convergence  extrapolation