Matlab 克里金插值代码-PPE_Kriging：PPE 课程的克里格插值代码

这是一段克里金插值的Matlab代码，专门用于将工程、气象、水文等领域的离散观测数据插值为均匀网格值，以达到高精度的目的。

克里金插值是一种在地理信息系统（GIS）和统计学中广泛应用的高级空间插值技术，由南非矿业工程师丹尼尔·吉拉德·克里金提出。它利用地质统计学原理，通过考虑数据之间的空间相关性和误差结构来估计未知位置的空间变量值。本程序使用C#编程语言在.NET平台实现克里金插值，采用了指数模型作为协方差函数。指数模型通过半变函数描述同一变量在空间上不同距离的变化率，其形式为C(h) = σ² * exp(-|h|/λ)，其中σ²是方差，λ是特征长度。程序还包括数据处理、等高线生成等步骤，提高预测精度。

KrigingToolboxV2.0 是一款兼容 Matlab 7 及以上版本的工具箱，为用户提供便捷的克里金插值功能。

Matlab克里金工具箱的最新版本为3.0，专门用于空间自协方差的最佳插值方法。

此代码展示了Kriging插值在Matlab中的应用。

揭秘地统计学 地统计学是一门运用统计学原理分析和预测空间数据的学科，广泛应用于环境科学、地质学、生态学等领域。它能够帮助我们理解空间数据的变异性，并对未知区域进行预测。 克里格插值：空间预测的艺术 克里格插值是地统计学中一种重要的空间预测方法。它基于样本点数据及其空间关系，通过半变异函数等工具，对未采样点的属性进行无偏最优估计。克里格插值法能够有效地处理空间自相关性，提供比传统插值方法更精确的结果。 应用领域 地统计学与克里格插值在各个领域发挥着重要作用，例如： 环境监测：预测污染物的空间分布 资源勘探：评估矿产资源储量 精准农业：指导农田管理和产量预估 气象预报：分析降雨、温度等气象要素的空间变化 地理信息系统：构建高精度空间数据模型

这个存储库包含两个MATLAB程序，用于执行牛顿正向和反向插值。在数值分析课程中，我们被要求编写这两种方法的程序。我尝试过搜索现成的程序，但结果并不理想。因此，我决定自己动手编写代码，并分享在这里。程序经过测试，对于大多数问题能够给出正确答案，但仍可能存在错误或未完全测试的情况。这些程序仅供教育参考，请自行承担使用风险。

matlab经典全集（包含插值原始代码）B样条插值示例

MATLAB代码自述文件（reduce-linear-interp1）专注于降低一维数据集的大小，以满足MATLAB中线性插值（interp1）的特定绝对误差容限。安装并下载项目代码：运行此命令可自动将项目文件添加到MATLAB路径，并打开示例。简便的方法是将文件直接拖入MATLAB命令窗口。INSTALL_RLI1提供了一些示例打开RLI1_examples，展示了如何通过减少原始X和Y数据集的大小，在保持线性插值的同时满足指定的绝对误差容限。主要算法是递归的，利用局部性质的线性插值。使用仅由三个点组成的线性插值检查端点和最接近中点的间隔的准确性。如果绝对误差小于指定的容限，则认为间隔是令人满意的并保存点。否则，将间隔分为两半，并根据最接近中点再次应用算法，直到满足条件。这种方法可能不会选择最少的点数，但效率极高，适用于任何数据集。与其他类似的断点减少方法相比，在处理大型或高度不规则的数据集时，效果更佳。