应用网格

mesh_sph函数用于球壳的网格划分，定义为半径rho、方位角theta和极角phi。详细说明请参阅doc sph2cart。Theta范围为0到2pi，Phi范围为pi/2到pi/2。根据所需网格密度，函数返回顶点矩阵vert和面矩阵faces。例如，使用mesh_sph(1,0:pi/4:2pi,-pi/2:pi/8:pi/2)可划分半径为1的完整球体，8个theta面和4个phi面的上半球。

网格文件在多维查询中展现了显著的优势：对于特定点的查找，仅需一次I/O操作，避免了溢出块的影响；在部分匹配中，可能需要检索桶矩阵的特定行或列，因此I/O操作的数量可能较大；而在范围查询中，能够高效地识别与范围区域有交集的所有桶。

介绍了典型算法，如CLIQUE聚类算法和WaveCluster聚类算法等。在机器学习中，聚类算法是一种无监督分类算法，包括基于划分的聚类算法（如kmeans）、基于层次的聚类算法（如BIRCH）、基于密度的聚类算法（如DBScan）和基于网格的聚类算法。基于网格的方法能够更好地处理非凸形状的簇，并降低计算复杂度。STING算法采用多分辨率网格，通过层次结构将空间分割为不同大小的单元，查询算法通过比较每个单元格的属性值与查询条件，逐渐缩小范围，最终找到满足条件的簇。CLIQUE算法结合了密度和网格思想，能够发现任意形状的簇，并处理高维数据。WaveCluster算法使用小波分析改进了聚类边界检测，使得簇的边界更加清晰。

美河提供Oracle 10g应用服务器管理与网格计算的解决方案。

Oracle Database 10g引入了网格计算概念，作为真正应用集群RAC的扩展。在理论上，网格数据库可以动态请求网格中的资源，以满足最高要求。完全实现网格计算后，这些资源可以跨不同硬件和操作系统动态分配，适应多样化的环境。与早期Oracle版本相比，10g需要最初的系统调整以支持最大负载。

在三维网格中进行最远采样，并保持网格的完整性。

在屏幕上创建图形矢量时，使用MATLAB的网格功能可以有效管理图形布局。

使用Matlab开发的splitFV函数，可以将由面和顶点定义的2D或3D网格拆分为单独连接的网格块。输入参数为面(F)和顶点(V)，输出为结构数组FVOUT，其中每个元素表示一个独立连接的补丁，具有字段“ faces”和“ vertices”。该功能能够有效处理复杂的网格拓扑结构。

DataMiningGrid-开源提供WSRF兼容的数据挖掘工具和服务，基于Globus Toolkit 4、Condor和Triana工作流系统。该工具和服务专为网格计算环境设计，支持高效的数据挖掘任务。详细信息请访问：http://www.datamininggrid.org。版权所有(c) 2008 DataMiningGrid Consortium。

在Matlab开发中，可以通过icoSphereMesh(n)函数生成三维单位icosphere的三角形网格。此函数的输入参数n控制了网格的复杂度，例如n=0返回12个顶点，n=1返回42个顶点，以此类推。对于大规模网格，建议将n设置为5以避免性能问题。