Главная страница
Форум
Промиздат
Опережения рынка
Архитектура отрасли
Формирование
Тенденции
Промстроительство
Нефть и песок
О стали
Компрессор - подбор и ошибки
Из истории стандартизации резьб
Соперник ксерокса - гектограф
Новые технологии производства стали
Экспорт проволоки из России
Прогрессивная технологическая оснастка
Цитадель сварки с полувековой историей
Упрочнение пружин
Способы обогрева
Назначение, структура, характеристики анализаторов
Промышленные пылесосы
Штампованные гайки из пружинной стали
Консервация САУ
Стандарты и качество
Технология производства
Водород
Выбор материала для крепежных деталей
Токарный резец в миниатюре
Производство проволоки
Адгезия резины к металлокорду
Электролитическое фосфатирование проволоки
Восстановление корпусных деталей двигателей
Новая бескислотная технология производства проката
Синие кристаллы
Автоклав
Нормирование шумов связи
Газосварочный аппарат для тугоплавких припоев
|
Главная --> Промиздат --> Интерполирование поверхности Модель эффекта самородка Модель вариограммы выглядит следующим образом: Г 0 for h = 0 y(h; и) = \ [в for h Ф 0 где es > 0. Круговая модель Модель вариограммы выглядит следующим образом:
+ arcsin for 0 < ihi < в,. for < Ihi Тетрасферическая модель Модель вариограммы выглядит следующим образом: r(h; и) = arcsin + 3 в IN f1 -r НЛ2 2 for 0 < h <в for в < Ihii где в, > 0 - параметр частичного порога, а вг, > 0 - параметр радиуса влияния. Сферическая модель Модель вариограммы выглядит следующим образом: где > 0 - параметр частичного порога, а вг, > 0 - параметр радиуса влияния. Пентасферическая модель Модель вариограммы выглядит следующим образом: Г 3 h r(h;и) 2 в 2 for 0 < h < в for в< N1 r(h;и): 8 вг. for 0 < Ihi <в for в < h где es > 0 - параметр частичного порога, а вг > 0 - параметр где > 0 - параметр частичного порога, а вг, > 0 - параметр радиуса влияния. радиуса влияния. Экспоненциальная модель Модель вариограммы выглядит следующим образом: Y(h; и) = в 1 - exp для всех h, где > 0 - параметр частичного порога, а вг > 0 - параметр радиуса влияния. Гауссова модель Модель вариограммы выглядит следующим образом: Y(h; и) = в 1 - exp для всех h, где es > 0 - параметр частичного порога, а вг, > 0 - параметр радиуса влияния. Поскольку эта модель нестабильна, если отсутствует самородок, по умолчанию модуль Geostatistical Analyst добавляет небольшое значение самородка, равное 1/ 1000 вычисленной дисперсии выборки. Рациональная квадратичная модель Модель вариограммы выглядит следующим образом: где > 0 - параметр частичного порога, а вг > 0 - параметр радиуса влияния. Модель эффекта д1ры Модель вариограммы выглядит следующим образом: Y(h;и): 1 - sin (2h for h = 0 for h 0 sin (2h /в) где > 0. Модель K- Бесселя Модель вариограммы выглядит следующим образом: Y(h; и) = в. 1 - 2в*-1 Г(в,) ((в, IHI/в) для всех где > 0, вг > 0, ek > §}в - значение, вгчисленное таким образом, что 7( вг) = 0.95 для любого в,., Г (в,.) - гамма-функция, Г(>) = xy- exp(-x)dx . 0 Y(h; и) = в.- для всех h, 1 +19 и Кв ( ) модифицированная функция Бесселя второго порядка в. /bramowitz и Stegun, 1965, стр. 374). Модель J-Бесселя Модель вариограммы выглядит следующим образом: r(h; и) = в 2вd Г(вd + 1) J в. ((в. N1 /вг) для всех h ((в, Ihi/вг)) где > 0, вг, > 0, > 0(вd должно удовлетворять условию, min B = вг. B >0,r(B )=в, ,r(B )<0 г () - гамма-функция, Г( y) = [ xy-1exp(-x)dx . 0 и Jв ( ) - функция J-Бесселя (Abramowitz и Stegun, 1965, стр. 358). d Устойчивая модель Модель вариограммы выглядит следующим образом: 1 - exp для всех h, где в, > 0 и 0 < < 2. Поскольку эта модель нестабильна, если отсутствует самородок, по умолчанию модуль Geostatistical Analyst добавляет небольшое значение самородка, равное 1/1000 вычисленной дисперсии выборки. Модели взаимной ковариации Модели взаимной ковариации в модуле Geostatistical Analyst используют модели корегионализации, что означает, что они принадлежат к тому же семейству, что и ковариационные формы моделей вариограммы, перечисленные ранее. Взаимные вариограммы (кросс-вариограммы) не используются в модуле Geostatistical Analyst. Традиционная взаимная вариограмма (Matheron, 1965) может бпть применена только при опреде-ленн1х условиях (Journel и Huijbregts, 1978, стр. 236; Cressie, 1993, стр. 67; Ver Hoef и Cressie, 1993), и даже в этом случае не является оптимальной. Взаимная ковариация допускает модели, которые могут иметь некоторые пространственные сдвиги (Journel и Huijbregts, 1978, стр. 41; Ver Hoef и Cressie, 1993), а эмпирическая поверхность взаимной ковариации позволяет пользователю визуально определить и оценить эти смещения. Однотипные модели для взаимной ковариации (иногда преподносимые как кроссвариограммы, но при этом их идеи и модели адаптированы под взаимную ковариацию) описаны в работах Journel и Huijbregts (1978, стр. 40), Isaaks и Srivastava (1989, стр. 390), Goovaerts, (1997, стр. 107), и Chiles и Delfiner (1999, стр. 339). Модуль Geostatistical Analyst применяет эти модели, допуская пространственное смещение между двумя переменными (Ver Hoef и Cressie, 1993). Это добавляет к модели два параметра, определяющих сдвиг по оси x и по оси у.
|