Thường phải nội suy; nghĩa là, ước tính giá trị của hàm đó cho một giá trị trung gian của biến độc lập … Một vài điểm dữ liệu từ hàm gốc có thể được nội suy để tạo ra một hàm đơn giản hơn mà vẫn khá gần với bản gốc.
Khi nào bạn nên nội suy?
Nội suy tuyến tính rất hữu ích khi tìm kiếm giá trị giữa các điểm dữ liệu đã choNó có thể được coi là "lấp đầy khoảng trống" của bảng dữ liệu. Chiến lược nội suy tuyến tính là sử dụng một đường thẳng để kết nối các điểm dữ liệu đã biết ở hai bên của điểm chưa biết.
Tại sao chúng ta nội suy dữ liệu?
Khi dữ liệu đồ họa chứa khoảng trống, nhưng dữ liệu có sẵn ở hai bên khoảng trống hoặc tại một vài điểm cụ thể trong khoảng trống, phép nội suy cho phép chúng tôi ước tính các giá trị trong khoảng trống.
Nội suy được sử dụng ở đâu?
Công dụng chính của phép nội suy là để giúp người dùng, họ là nhà khoa học, nhiếp ảnh gia, kỹ sư hoặc nhà toán học, xác định dữ liệu nào có thể tồn tại bên ngoài dữ liệu đã thu thập của họ. Bên ngoài lĩnh vực toán học, phép nội suy thường được sử dụng để chia tỷ lệ hình ảnh và chuyển đổi tốc độ lấy mẫu của tín hiệu kỹ thuật số.
Làm cách nào để biết thứ gì đó là nội suy hay ngoại suy?
Khi chúng ta dự đoán các giá trị nằm trong phạm vi điểm dữ liệu đã lấy, thìđược gọi là phép nội suy. Khi chúng tôi dự đoán giá trị cho các điểm nằm ngoài phạm vi dữ liệu được lấy, nó được gọi là ngoại suy.
