Interpolação anisotrópica é uma técnica não paramétrica de suavização de dados em espaços multidimensionais, baseada em janelas de Parzen, adaptativas às direções preferenciais com que os dados se distribuem. Nas técnicas lineares de detecção de anisotropia, as métricas são definidas como formas bilineares, cujos tensores métricos são inferidos da maneira com que os dados se distribuem localmente. O mais famoso desses tensores é o tensor de covariância, cujos autovalores/autovetores estatisticamente significantes são determinados pela análise de componentes principais.

As principais aplicações das técnicas que serão discutidas neste seminário estão relacionadas a processamento de imagem, reconhecimento de padrões e computação gráfica. Contudo, algoritmos eficientes de determinação de janelas anisotrópicas podem ser a grande solução para problemas de multi-resolução em simulações de hidrodinâmica com partículas suavizadas (smoothed particle hydrodynamics, SPH), como já discutidos por alguns autores de SPH nos anos noventa. Como conclusão à necessidade de se realizar simulações com núcleos anisotrópicos em SPH, temos que a grande maioria das dificuldades operacionais desta disciplina são casos de estudo da geometria computacional e das técnicas de classificação de padrões.