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插值法
对于某个区间连续函数,我们只知道一些点的函数值,或者函数有表达式但是计算过于复杂。用于求解其他点或者求解表达式,通过拟合近似代替原函数的方法,通常使用插值法。

内插
内插是指在已知数据点所构成的区间内部,估计未知点的值。相对可靠和准确。因为未知点被已知点所包围,插值函数或模型在这个区间内有数据支撑,结果通常更可信。

外插
外插是指在已知数据点所构成的区间外部,估计未知点的值。它通常被称为预测。非常不可靠且风险高。因为没有任何已知数据来约束模型在区间外的行为,模型可能会做出完全错误的预测。外插的距离越远,不确定性就越大,结果通常极不可信。

满足差值条件的不超过n次的插值多项式是存在且唯一的。(插值n次)

拉格朗日差值

对于一组给定的点,拉格朗日插值法总能给出一个函数穿过这些点。
面面俱到是优点,但也是缺点,因为如果有离群点会严重影响拟合效果,这也意味着预处理对噪音的去除很重要

线性插值

一次插值多项式:需要两个点

抛物差值

二次插值多项式:需要三个点
求解基函数
在这里插入图片描述在这里插入图片描述
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多次插值

对于n+1个点的插值,需要插值n次,即n次多项式
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插值余项与误差估计

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均差与牛顿插值

埃尔米特插值

分段低次插值

三次样条插值

http://www.dtcms.com/a/528910.html

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