Метод аппроксимации Шепарда и его приложения

Метод аппроксимации Шепарда – один из малоизвестных способов построения статических моделей, основанных на “нерегулярных данных” – обучающих выборках, в которых расположение узлов произвольно. Функция Шепарда представляет собой отношение двух дробно-рациональных функций (“дробно-дробно-рациональную функцию”), для построения которой, в отличие от других способов аппроксимации, не требуется решение оптимизационных задач. В докладе рассматриваются свойства функции Шепарда и предложенных модификаций и ее применение при решении задач анализа данных, невыпуклой оптимизации и оптимального управления.