Какие существуют методы интерполяции для многомерных данных?

Некоторые методы интерполяции для многомерных данных:

• Сплайн-интерполяция (кусочно-полиномиальная). math.isu.ru Заданный массив узлов на регулярной сетке разбивается на ячейки, на каждой из которых строится интерполяционный многочлен степени не выше третьей с учётом условий непрерывности и гладкости в узловых точках. math.isu.ru
• Лагранжева интерполяция. math.isu.ru Преимущество метода в возможности брать по каждой переменной своё количество узлов из массива. math.isu.ru Однако при увеличении числа узлов возникает необходимость полного пересчёта многочлена. math.isu.ru
• Метод наименьших суммарных отклонений (НСО-аппроксимация). math.isu.ru Суть метода в построении для заданного в пространстве множества точек такой гиперплоскости, чтобы сумма модулей отклонений была минимальной. math.isu.ru
• Адаптивная интерполяция. repo.ssau.ru Алгоритм автоматически переключается между «сглаживающей» и «контурной» интерполяцией в зависимости от того, насколько сильно выражен контур в окрестности обрабатываемого отсчёта. repo.ssau.ru
• Интерполяция на основе непрерывных функций. nngasu.ru К таким методам относятся всевозможные полиномы (Лагранжа, Ньютона, Эрмита и т. п.). nngasu.ru

Выбор интерполяционных методов зависит от конкретных условий задачи. nngasu.ru