在彼得阿尔弗雷德的 article关于多元散点数据插值，他提到，从各种方案中，只有少数方案真正受到从业者的欢迎。例如，他命名为 Shepard 方法和 Hardy Multiquadrics。但那篇文章现在已经快 20 年了，真正有趣的是，现在广泛使用的方法是什么。
如果您有使用一些空间插值方案的经验，请告诉它。
UPD:为了使这个问题更具竞争力，我已经重申了这一点。它是“您使用过哪些多元插值方法？”
最佳答案
我用过 Kriging过去，散布的数据伴随着每个样本的准确性估计。似乎是一种强大的技术，值得在地质统计学领域之外得到更广泛的应用。
关于interpolation - 哪种多元插值方法最适合实际使用？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/592026/