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<abstract abstract-type="short" xml:lang="en"><p><![CDATA[Abstract [25] Development of three-dimensional interpolation for scalar fields, which consists of generating information from some three Cartesian coordinates dependent variable in any point of space, in a defined volume, is introduced. This is achieved from a discrete set of data representing the value of the dependent variable at specific points in space. [26] A three-dimensional interpolation method is created based in obtaining the coordinates of all the neighbors of the point of interest, and assigning a relative weight to each of these points, as a function of the proximity to the place where a new value of the dependent variable is looked for. This procedure is represented as a flowchart, so that it can be implemented in any computer language. [27] The proposed method is implemented in a commercial software and it is simultaneously validated with results of an embedded function of Matlab software. The above mentioned function is detailed in depth to guarantee ease of use, establishing as well, the limitations and differences between the use of this function and the implementation of the proposed method. [28] It is found that the proposed method is highly reliable and that it has the capability of eventually being adapted to conditions where the information distribution in the space is irregular or there is not data within a structured measurement matrix.]]></p></abstract>
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