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Datos de muestra cuadriparados y dispersos

La interpolación es un método para estimar el valor en una ubicación de consulta que se encuentra dentro del dominio de un conjunto de puntos de datos de ejemplo. Un conjunto de datos de ejemplo definido por las ubicaciones y los valores correspondientes se pueden interpolar para producir una función de la form = ().XVVFX Esta función se puede utilizar para evaluar un punto de consulta, para dar = ().XqVqFXq Se trata de una función de un solo valor; para cualquier consulta dentro del dominio de la misma producirá un valor único.XqXVq Se supone que los datos de ejemplo respetan esta propiedad para producir una interpolación satisfactoria. Otra característica interesante es que la función de interpolación pasa a través de los puntos de datos. Esta es una distinción importante entre la interpolación y el empalme de curva/superficie. En el ajuste, la función no pasa necesariamente a través de los puntos de datos de muestra.

El cálculo del valor se basa generalmente en los puntos de datos en la vecindad del punto de consulta.VqXq Existen numerosos enfoques para realizar la interpolación. En la interpolación se clasifica en dos categorías dependiendo de la estructura de los datos de la muestra.MATLAB® Los datos de muestra se pueden ordenar en una cuadrícula alineada con el eje o pueden estar dispersos. En el caso de una distribución cuadricoada de puntos de muestra, puede aprovechar la estructura organizada de los datos para encontrar eficazmente los puntos de muestra en la vecindad de la consulta. La interpolación de datos dispersos, por otro lado, requiere una triangulación de los puntos de datos, y esto introduce un nivel adicional de cálculo.

Los dos enfoques de interpolación se cubren en las siguientes secciones: