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Interpolation

Interpolation
对应 x 值 ，，... ，构造函数值 的插值.
Interpolation
对应 x 值 ，构造函数值 的插值.
Interpolation
构造多维数据的插值.
Interpolation
构造一个插值，它产生导数以及函数值.
Interpolation
在点 x 求一个数据的插值.
更多信息
  • Interpolation[data] 返回的插值函数是为了与每个点处 data 一致.
  • 函数值 可以是实数、复数或任何符号表达式.
  • 可以是列表或任何维的数组.
  • 函数参数 、 等必须是实数.
  • 数据内不同的元素有不同数量的指定导数.
  • 对于多维数据，n 阶导数可以作为一个对应 D 的结构的张量给出.
  • 未被明确指定的偏导数可以以 Automatic 给出.
  • Interpolation 通过在连续数据点间拟合多项式曲线使用.
  • Interpolation 允许任何导数以 Automatic 给出，在这些情况下，它会尽量填写从其它导数或函数指获得的信息.
  • Interpolation 支持 Method 选项. 对样条插值，可能的设置包括 ，对 Hermite 插值，可能的设置包括 .
范例关闭所有单元
例   (2)
构建一个插值数据的近似函数：
应用函数，求插值：
绘制插值函数：
和原数据的比较：
即刻找出插值数值：
构建一个插值数据的近似函数：
In[1]:=
Click for copyable input
Out[1]=
应用函数，求插值：
In[2]:=
Click for copyable input
Out[2]=
绘制插值函数：
In[3]:=
Click for copyable input
Out[3]=
和原数据的比较：
In[4]:=
Click for copyable input
Out[4]=
 
即刻找出插值数值：
In[1]:=
Click for copyable input
Out[1]=
范围   (3)
在任何 x 值之间点的插值：
创建 Table 的数据：
形成插值：
绘制插值函数：
创建一个多维数据列表：
创建一个近似插值函数：
绘制插值函数：
推广和延伸   (3)
创建包含每个点导数的数据：
构建一个插值：
绘制插值：
创建一个二维数据，它包括在每个点的梯度向量：
比较不包含梯度的数据：
也包含第二个导数的张量：
选项   (5)
制作一个零次插值：
制作一个线性插值：
制作一个二次插值：
对随机数据，比较样条插值和分段 Hermite 插值：
曲线呈现接近，但样条插值有连续的导数：
生成一个周期重复的插值函数：
应用   (2)
随机数据的插值：
求最大公约数的连续插值：
属性和关系   (2)
插值函数通常经过所有数据点：
求一个插值函数的积分：
绘制插值函数和它的积分：
可能存在的问题   (3)
插补法会超出原始数据：
次数的默认选择，在每个方向至少需要 4 个点：
对较低次数，需要更少的点：
插值函数通常是连续的，但可能不是可微的：
巧妙范例   (1)
素数序列的插值：
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