ხშირად საჭიროა ინტერპოლაცია; ანუ, შეაფასეთ ამ ფუნქციის მნიშვნელობა დამოუკიდებელი ცვლადის შუალედური მნიშვნელობისთვის… ორიგინალური ფუნქციიდან რამდენიმე მონაცემთა წერტილი შეიძლება იყოს ინტერპოლირებული უფრო მარტივი ფუნქციის შესაქმნელად, რომელიც ჯერ კიდევ საკმაოდ ახლოს არის ორიგინალი.
როდის უნდა მოხდეს ინტერპოლაცია?
წრფივი ინტერპოლაცია სასარგებლოა როდესაც ეძებთ მნიშვნელობა მოცემულ მონაცემებს შორის შეიძლება ჩაითვალოს მონაცემთა ცხრილის „ნაკლოვანებების შევსებად“. ხაზოვანი ინტერპოლაციის სტრატეგია არის სწორი ხაზის გამოყენება უცნობი წერტილის ორივე მხარეს ცნობილი მონაცემთა წერტილების დასაკავშირებლად.
რატომ ვაკეთებთ მონაცემთა ინტერპოლაციას?
როდესაც გრაფიკული მონაცემები შეიცავს უფსკრული, მაგრამ მონაცემები ხელმისაწვდომია უფსკრულის ორივე მხარეს ან უფსკრულის რამდენიმე კონკრეტულ წერტილში, ინტერპოლაცია საშუალებას გვაძლევს შევაფასოთ მნიშვნელობები უფსკრულის ფარგლებში.
სად გამოიყენება ინტერპოლაცია?
ინტერპოლაციის პირველადი გამოყენება არის , რათა დაეხმაროს მომხმარებლებს, იქნება ეს მეცნიერები, ფოტოგრაფები, ინჟინრები თუ მათემატიკოსები, განსაზღვრონ რა მონაცემები შეიძლება არსებობდეს მათი შეგროვებული მონაცემების მიღმა. მათემატიკის დომენის მიღმა, ინტერპოლაცია ხშირად გამოიყენება სურათების მასშტაბის და ციფრული სიგნალების შერჩევის სიჩქარის გადასაყვანად.
როგორ იცით, არის რამე ინტერპოლაცია თუ ექსტრაპოლაცია?
როდესაც ჩვენ ვიწინასწარმეტყველებთ მნიშვნელობებს, რომლებიც ხვდება აღებული მონაცემთა წერტილების დიაპაზონში, მას ეწოდება ინტერპოლაცია. როდესაც ჩვენ ვიწინასწარმეტყველებთ მნიშვნელობებს წერტილებისთვის აღებული მონაცემების დიაპაზონის მიღმა, ამას ექსტრაპოლაცია ეწოდება.
