Bieži vien ir nepieciešams interpolēt; tas ir, novērtējiet šīs funkcijas vērtību neatkarīgā mainīgā starpvērtībai … Dažus datu punktus no sākotnējās funkcijas var interpolēt, lai iegūtu vienkāršāku funkciju, kas joprojām ir diezgan tuvu oriģināls.
Kad vajadzētu interpolēt?
Lineārā interpolācija ir noderīga meklējot vērtību starp dotajiem datu punktiem To var uzskatīt par datu tabulas “nepilnību aizpildīšanu”. Lineārās interpolācijas stratēģija ir izmantot taisnu līniju, lai savienotu zināmos datu punktus abās nezināmā punkta pusēs.
Kāpēc mēs interpolējam datus?
Ja grafiskajos datos ir atstarpe, bet dati ir pieejami abās atstarpes pusēs vai dažos konkrētos spraugas punktos, interpolācija ļauj mums novērtēt vērtības spraugā.
Kur tiek izmantota interpolācija?
Interpolācijas primārais lietojums ir lai palīdzētu lietotājiem neatkarīgi no tā, vai tie ir zinātnieki, fotogrāfi, inženieri vai matemātiķi, noteikt, kādi dati varētu pastāvēt ārpus viņu savāktajiem datiem. Ārpus matemātikas jomas interpolāciju bieži izmanto, lai mērogotu attēlus un pārveidotu digitālo signālu paraugu ņemšanas ātrumu.
Kā zināt, vai kaut kas ir interpolācija vai ekstrapolācija?
Kad mēs prognozējam vērtības, kas ietilpst ņemto datu punktu diapazonā, to sauc par interpolāciju. Ja mēs prognozējam vērtības punktiem ārpus iegūto datu diapazona, to sauc par ekstrapolāciju.
