Approximation gestreuter Daten

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.

Autorentext

Christian Degenkolb, B.Sc.: Studium des Bachelor of Science Network Computing an der Technischen Universität Bergakademie Freiberg, aktuell Aufbaustudium Master of Science Network Computing ebenda

Klappentext

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.