Smooth Piecewise Algebraic Approximation as Applied to Large-Scale 2D Scattered Geodetic Data Fitting
Notice bibliographique
Résumé
We have developed an efficient method, Smooth Piecewise Algebraic Approximation (hereafter SPAA), to automatically compute a smooth approximation of large-scale functional scattered 2D observation points and tilt between them. The area of study is divided into patches and piecewise algebraic surfaces are fitted to the data. When the surfaces are approximated, a set of constraints is imposed in such a way that the resulting function is continuous only in the zero and first derivatives everywhere in the region, which results in a very short computation time. In other word, the surfaces are fitted simultaneously, using the constraints as set-conditions which the parameters of the surfaces must also satisfy. This method does not require a triangulation or quadrangulation of the data points and as such, it is very well suited for extremely large datasets.This method has been successfully applied to the monthly mean sea level and re-levelling data in Canada to thereby compile a map of Vertical Crustal Movements (VCM) in the region. The VCM model obtained using this method accommodates different kinds of scattered geodetic data, while yielding the optimum approximation to them. Enforcing the continuity and smoothness throughout the surfaces, the VCM model of Canada highlights the long wavelength temporal variations of the crust in the region, mainly due to Post Glacial Rebound (PGR). As a result, using the method of SPAA, a more physically meaningful VCM is modelled.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».