मैं एक 3D संरचित ग्रिड पर बहु-प्रजातियों, संपीड़ित नवियर-स्टोक्स समीकरणों को हल करता हूं। मैंने दिए गए ग्रिड पर एक समाधान प्राप्त किया है (चलो एक अपेक्षाकृत मोटे कहें)। मैं चाहता हूं कि अब मैं अपने ग्रिड को परिष्कृत करूं और अपने सिमुलेशन को फिर से शुरू करने से पहले अपने नए ग्रिड पर अपने पिछले समाधान को प्रक्षेपित करूं। वर्तमान में, हमारे पास एक प्रक्षेप उपकरण है जो 2 ग्रिड के kd ट्री बनाता है और फिर नए ग्रिड पर मूल्यों की गणना करने के लिए 2 अलग-अलग तरीकों का उपयोग कर सकता है:
- सरल औसत
- उलटा-दूरी-भारित (IDW)
- कम से कम वर्ग (एमएलएस)
मैं सटीकता पर ध्यान केंद्रित करना चाहता हूं क्योंकि चूंकि मैं बड़े ग्रेडिएंट्स से निपटता हूं, इसलिए उन्हें सही तरीके से कैप्चर नहीं करने पर वे तरंगें पैदा करेंगे जब मैं अपनी गणना को पुनरारंभ करता हूं। मैंने पहले सरल औसत की कोशिश की, लेकिन सटीकता पर्याप्त अच्छी नहीं थी।
मुझे लगा कि आदेश 2 के बहुपद के साथ MLS विधि मुझे उचित परिणाम देगी क्योंकि यह गैर-दोलन माना जाता है। हालाँकि, जब मैं अपने प्रक्षेपित क्षेत्र को देखता हूं, तो मुझे स्थानीय मिनीमा / मैक्सिमा दिखाई देती है जो मेरे प्रारंभिक क्षेत्र के मूल्यों की देखरेख करती है। क्या इसका मतलब है कि इस कार्यक्रम में एमएलएस का कार्यान्वयन सही नहीं है? क्या मुझे अपने स्टैंसिल के आकार और बहुपद के क्रम से सावधान रहना चाहिए? आप किस अन्य विधि की सिफारिश करेंगे?
अग्रिम में धन्यवाद !