InterpN

多维插值/外推方法，与no-std和no-alloc兼容，优先考虑正确性、性能和与内存受限环境的兼容性。

性能缩放

注意，对于自洽的多维线性插值，有2^ndims个网格值贡献于每个观测点，因此这是性能缩放的理论下限。话虽如此，根据实现，常数项可以变化超过一个数量级。

三次插值需要每个维度多两个自由度，这导致最小运行时间缩放为4^ndims。与线性方法类似，根据实现，常数项可以变化超过数量级，RAM的使用也可以。

矩形单位方法执行二分查找以找到相关的网格单元，这需要log2(网格元素数量)的最坏情况迭代次数。

示例：具有规则网格的线性插值和多项式插值

use interpn::{multilinear, multicubic};

// Define a grid
let x = [1.0_f64, 2.0, 3.0, 4.0];
let y = [0.0_f64, 1.0, 2.0, 3.0];

// Grid input for rectilinear method
let grids = &[&x[..], &y[..]];

// Grid input for regular grid method
let dims = [x.len(), y.len()];
let starts = [x[0], y[0]];
let steps = [x[1] - x[0], y[1] - y[0]];

// Values at grid points
let z = [2.0; 16];

// Observation points to interpolate/extrapolate
let xobs = [0.0_f64, 5.0];
let yobs = [-1.0, 3.0];
let obs = [&xobs[..], &yobs[..]];

// Storage for output
let mut out = [0.0; 2];

// Do interpolation
multilinear::regular::interpn(&dims, &starts, &steps, &z, &obs, &mut out);
multicubic::regular::interpn(&dims, &starts, &steps, &z, false, &obs, &mut out);

示例：具有矩形单位网格的线性插值和多项式插值

use interpn::{multilinear, multicubic};

// Define a grid
let x = [1.0_f64, 2.0, 3.0, 4.0];
let y = [0.0_f64, 1.0, 2.0, 3.0];

// Grid input for rectilinear method
let grids = &[&x[..], &y[..]];

// Values at grid points
let z = [2.0; 16];

// Points to interpolate/extrapolate
let xobs = [0.0_f64, 5.0];
let yobs = [-1.0, 3.0];
let obs = [&xobs[..], &yobs[..]];

// Storage for output
let mut out = [0.0; 2];

// Do interpolation
multilinear::rectilinear::interpn(grids, &z, &obs, &mut out).unwrap();
multicubic::rectilinear::interpn(grids, &z, false, &obs, &mut out).unwrap();

开发路线图

• 无结构三角形和四面体网格的方法

许可

根据您的选择，许可为以下之一

• Apache License，版本2.0，(LICENSE-APACHE 或 http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0)
• MIT许可 (LICENSE-MIT 或 http://opensource.org/licenses/MIT)

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