你想弄懂什么？

在二元公式中，插值要求拟合函数在每个给定数据点上与测量值完全匹配，表示为 $z_i = F(x_i, y_i)$。逼近通过允许偏差或误差项 $e(x_i, y_i)$ 来放宽这种精确拟合，表示为 $z_i = F(x_i, y_i) + e(x_i, y_i)$。

适用条件：给定 m 个点 $(x_i, y_i, z_i)$，其中 $i=1,m$。；寻找一个函数 $F(x,y)$。；插值要求在样本点上完全匹配。；逼近允许存在误差项 $e(x_i, y_i)$。

在二元公式中，插值要求拟合函数在每个给定数据点上与测量值完全匹配，表示为 $z_i = F(x_i, y_i)$。逼近通过允许偏差或误差项 $e(x_i, y_i)$ 来放宽这种精确拟合，表示为 $z_i = F(x_i, y_i) + e(x_i, y_i)$。

适用条件：给定 m 个点 $(x_i, y_i, z_i)$，其中 $i=1,m$。；寻找一个函数 $F(x,y)$。；插值要求在样本点上完全匹配。；逼近允许存在误差项 $e(x_i, y_i)$。

二元插值是根据在二维点上测量的值寻找曲面表示的过程。其主要应用包括将散点、剖面或等值线转换为栅格格式，计算更密集或更平滑的不规则三角网（TIN），以及将连续数据栅格（如高程）重采样到更高的分辨率。

适用条件：输入值是在二维点上测量的。；输出是曲面表示、栅格或更密集/平滑的 TIN。

二元插值是根据在二维点上测量的值寻找曲面表示的过程。其主要应用包括将散点、剖面或等值线转换为栅格格式，计算更密集或更平滑的不规则三角网（TIN），以及将连续数据栅格（如高程）重采样到更高的分辨率。

适用条件：输入值是在二维点上测量的。；输出是曲面表示、栅格或更密集/平滑的 TIN。

在“时间中的表面点”可视化中，垂直轴代表时间上的分布，而不是实际的三维物理位置或深度。每个点仍然有 x, y 的水平位置，但绘制的垂直范围编码了流逝的时间，正如对应于 250 天和大约 500 天的长度所示。

适用条件：可视化是标记为“时间中的表面点”的左侧面板。；数据代表随时间变化的地下水测量值。

在“时间中的表面点”可视化中，垂直轴代表时间上的分布，而不是实际的三维物理位置或深度。每个点仍然有 x, y 的水平位置，但绘制的垂直范围编码了流逝的时间，正如对应于 250 天和大约 500 天的长度所示。

适用条件：可视化是标记为“时间中的表面点”的左侧面板。；数据代表随时间变化的地下水测量值。