抄録/ポイント：
抄録/ポイント
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本論文では,動径基底関数(RBF)補間の特性の新しい解析と,大きなデータスパンを持つデータセットに関連する近似を示した。RBFは,例えば偏微分方程式(PDE)などの解のために,散乱d次元補間と近似のための便利な方法である。RBF法は,方程式の線形システムの解を導き,解の計算複雑性は,解いた問題の次元にほとんど依存しない。しかし,RBF法は通常,幾何学的座標の小さなスパンを持つ小さなデータセットに適用される。本論文では,大スパンデータ集合の文脈において,RBF補間および近似法においてほとんど使用される多項式再生の影響を示した。実験は期待される理論結果を証明した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【JST・京大機械翻訳】
