Interpolación


En el campo matemático del análisis numérico , la interpolación es un tipo de estimación , un método para construir (encontrar) nuevos puntos de datos basados ​​en el rango de un conjunto discreto de puntos de datos conocidos. [1] [2]

En ingeniería y ciencia , a menudo se tienen varios puntos de datos, obtenidos por muestreo o experimentación , que representan los valores de una función para un número limitado de valores de la variable independiente . A menudo se requiere interpolar ; es decir, estimar el valor de esa función para un valor intermedio de la variable independiente.

Un problema estrechamente relacionado es la aproximación de una función complicada por una función simple. Suponga que se conoce la fórmula para alguna función dada, pero es demasiado complicada para evaluarla de manera eficiente. Se pueden interpolar algunos puntos de datos de la función original para producir una función más simple que todavía está bastante cerca de la original. La ganancia resultante en simplicidad puede superar la pérdida por error de interpolación y ofrecer un mejor rendimiento en el proceso de cálculo.

Esta tabla da algunos valores de una función desconocida .

La interpolación proporciona un medio para estimar la función en puntos intermedios, como .

Describimos algunos métodos de interpolación, que se diferencian en propiedades tales como: precisión, costo, número de puntos de datos necesarios y suavidad de la función interpolante resultante .


Interpolación de un conjunto finito de puntos en un epitrocoide . Los puntos en rojo están conectados por curvas spline interpoladas azules que se deducen solo de los puntos rojos. Las curvas interpoladas tienen fórmulas polinomiales mucho más simples que las de la curva epitrocoide original.
Trace los puntos de datos como se indica en la tabla.
Interpolación constante por partes o interpolación del vecino más cercano .
Gráfico de los datos con interpolación lineal superpuesta
Gráfico de los datos con interpolación polinomial aplicada
Gráfico de los datos con interpolación spline aplicada
Comparación de algunas interpolaciones unidimensionales y bidimensionales.
Los puntos negros y rojos / amarillos / verdes / azules corresponden al punto interpolado y a las muestras vecinas, respectivamente.
Sus alturas sobre el suelo corresponden a sus valores.