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Llamamos a esta función, función de interpolación y en esa clase revisaremos diferentes métodos para generarla. 4.2. Interpolación Polinomial# Este método consiste en determinar una único polinomio de interpolación que pase por todos los puntos tabulados.
El método de interpolación es un método científico lógico que consiste en determinar cada una de las variables en las formas en las que se pueden reproducir y cómo afectan al resultado. Pero no sólo basándose en su relación estadística sino también en su causalidad.
La interpolación es una técnica poderosa que nos permite estimar valores desconocidos en función de datos conocidos. Existen diferentes métodos de interpolación, como la interpolación lineal, la interpolación polinómica y la interpolación por splines, cada uno con sus propias ventajas y desventajas.
Obtenga información sobre la interpolación, un proceso utilizado para estimar puntos de datos faltantes entre dos conjuntos de datos conocidos. Descubra diferentes métodos para interpolar datos, incluidos lineal, polinómico, spline, vecino más cercano, por partes, wavelet, función de base radial e interpolación de redes neuronales.
La interpolación polinómica es la más básica de los algoritmos de interpolación e incluye algunas de las formas de interpolación más utilizadas: la interpolación lineal, la interpolación por medio de spline o la interpolación polinómica de Hermite.
Interpolación. Dados n +1 puntos en R2: (x 0,y0),(x1,y1),...,(x n,y n), con y. i = f(x i) (siendo f(x) no necesariamente conocida) en los cuales xo,x 1,...,x n son números distintos que se distribuyen en el intervalo [x o,x n]. se quiere encontrar un polinomio pn(x) de grado ≤ n tal que: pn(x k)=y k, k=0,1,...,n.
Interpolación lineal por tramos. Aquí, utilizamos polinomios lineales. Esta es la interpolación predeterminada que normalmente se usa al trazar datos. Supongamos que la función de interpolación es \(y=g(x)\), y como antes, hay \(n+1\) puntos para interpolar.
