Multivariate Functional Approximations

New framework tracks topological features directly in continuous implicit models

研究人员开发了一个新框架，用于在连续隐式模型（如隐式神经网络表示（INRs）和多元函数逼近（MFAs））中直接跟踪拓扑特征。该方法避免了将数据重采样到离散网格上的需要，从而防止了离散化伪影，并实现了更平滑、更连贯的临界点轨迹。该框架被证明是通用的，可用于各种隐式表示，并支持围绕这些模型的新功能驱动的可视化工作流程。