Brezplačna dostava za naročila nad 69,99 € na prevzemna mesta DPD in Express One.

Preverjanje stanja naročila

Postanite del skupnosti ljubiteljev knjig z vsega sveta in uživajte v številnih ugodnostih. Ustvarite brezplačen račun

Brezplačna dostava Zásilkovna nad 69.99 €

Zbirna točka GLS 4.49 € Zbirna točka DPD 2.99 € Kurirska služba GLS 5.49 € Kurir DPD 3.49 € Kurirska služba Express One 3.49 € Zbirno mesto Express One 3.49 € Zbirno mesto Pošte Slovenije 3.49 € Dostava preko Pošte Slovenije 3.49 €

Kontakt

Kako nakupovati

Pomoč

Moj račun

▸ Prazna :-(

Brezplačna dostava za naročila nad 69,99 € na prevzemna mesta DPD in Express One.

Approximation gestreuter Daten

Name: Approximation gestreuter Daten
Brand: VDM Verlag Dr. Müller
SKU: 06836105
Price: 44.7 EUR
Availability: InStock
Author: Christian Degenkolb
ISBN: 9783639289886

Approximation großer Mengen gestreuter Daten durch glatte B-Splines und B-Spline Flächen

Christian Degenkolb

Jezik

Nemščina

Knjiga Mehka

Koda Libristo: 06836105

Založba VDM Verlag Dr. Müller, november 2009

In verschiedensten wissenschaftlichen Disziplinen fallen zufällig gestreute Messdaten an. Beispiele... Celoten opis

Koda Libristo: 06836105

108 b

44.70 €

Od založnika po naročilu Odposlali bomo v 17-27 dneh

Do 30 dni za vračilo

Drugi so kupili tudi

BTS Français - Culture générale et expression - Dans ma maison - De la musique avant toute chose ? - Examen 2022 Belhassen Knjiga

Mehka

16.24 €

Where's Wally? The Search for Santa Martin (Author/Illustrator) Handford

Mehka

4.63 €

In verschiedensten wissenschaftlichen Disziplinen fallen zufällig gestreute Messdaten an. Beispiele hierfür sind die Erfassung von Höhenpunkten in der Geologie oder Messwerte aus physikalischen Experimenten. Getreu dem Motte "Ein Bild sagt mehr als tausend Worte" ist es oft wünschenswert die gesammelten Daten auch visuell darstellen zu können. Die vorliegende Arbeit diskutiert ein von M. Bertram, X. Tricoche und H. Hagen entwickelte Verfahren für die effiziente Darstellung von zwei- und dreidimensionalen Daten. Anhand von Beispielen wird der Algorithmus erklärt und skizziert.