常用的插值方法

❶ 最简单的内插法公式

（b-b1）/（i-i1）=（b2-b1）/（i2-i1）=直线斜率，变换即得所求。

内插法即直线插入法。其原理是若A（i1，b1），B（i2，b2）为两点，则点P（i，b）在上述两点确定的直线上。而工程上常用的为i在i1，i2之间，从而P在点A、B之间，故称直线内插法。

内插法说明点P反映的变量遵循直线AB反映的线性关系，上述公式易得。A、B、P三点共线，则（b-b1）/（i-i1）=（b2-b1）/（i2-i1）=直线斜率，变换即得所求。

(1)常用的插值方法扩展阅读：

注意事项：

插值法的原理是根据等比关系建立一个方程，然后解方程计算得出所要求的数据。

折现率越大，现值越小，折现率越小，现值越大。

当计算的数值小于0（给定的值）时，应该使用小的折现率再试，相反当计算的数值小大于0（给定的值）时，应该使用大的折现率再试。

❷ 如何提高插值精度，为什么最常用的插值方法都是线性插值或者抛物线插值

线性插值算法比较简单且稳定。现在比较先进的是样条插值，精度最高！

❸ 什么是插值法

插值法是函数逼近的重要方法之一, 它是求近似函数的一种方法，有着广泛的应用。

插值法有很多种,其中以拉格朗日(Lagrange)插值和牛顿(Newton)插值为代表的多项式插值最有特点,常用的插值还有Hermite插值,分段插值和样条插值等。这里只给出Lagrange插值、Newton插值 、分段线性插值和样条插值的构造过程及程序。

1．Lagrange插值

Lagrange插值是将待求的n次多项式插值函数Pn(x)改写成另一种表示方式，再利用插值条件确定其中的待定插值基函数，从而求出插值多项式。Lagrange插值是多项式插值，它成功地用构造插值基函数的方法解决了求多项式插值函数出现的病态问题。

❹ 插值方法研究

地层面的拟合是多源地质建模中最为重要的步骤。无论是通过Delaunay细分方法增加节点还是通过网格分级增加的节点，都需要进一步求取其高程值。因此，必须借助插值方法来对有限的数据点信息所形成的初始地层面进行精确、光滑处理。插值是指在根据已知的数据计算未知值的过程，结果是形成一个连续分布的数据场(Spragueetal.，2005)。目前存在的插值方法众多，但适合三维数据场表达的插值方法还是比较有限的(胡小红等，2007)，常用的有距离加权反比法(Inverse-Distance Weighting，IDW)和普通Kriging法，其中距离加权反比法属于一种确定性差值方法，Lu et al.(2008)对该方法进行扩展，根据样本的数量和分布密度特征，使其能够根据样本的特征来确定其参数的取值；而Kriging法属于一种不确定性差值方法，Jessell(2001)对其进行了深入研究，基于该方法提出一种势场(potential-field)的插值方法，能够处理存在断层的不连续数据场。这里，仅对这两种方法进行讨论。

5.3.3.1 距离加权反比法

距离反比加权法是最常用的地质数据插值方法之一。它首先由气象学家及地质学工作者提出，后由D.Shepard进行改进，故该方法被称为Shepard方法。

距离反比加权法的基本思想是将插值函数f(P)定义为各数据点函数f_k的加权平均，它认为与待插值点距离最近的若干个已知采样点对待插值点的值贡献最大，其贡献与距离的某次幂成反比。

距离反比加权法的基本原理可用下式表示：

数字地下空间与工程三维地质建模及应用研究

式中：f(P)是待插值点P的估计值；f_i是第i(i=1，…，n)个已知采样点P_i的样本值；d_i是第i个样本点P_i与待插值点P的广义距离；v是距离的幂，它显着影响内插的结果，它的选择标准是最小平均绝对误差。相关研究结果表明，幂越高，内插结果越具有平滑的效果(Lu et al.，2008)。在幂指数为2时，不仅能得出较满意的内插结果，而且具有容易计算的优点。在实际应用中，一般用距离平方反比法来求待估算值。

传统的距离反比加权法是非常简单和自然的，但应用于实际的地质特征插值时，却存在以下明显的缺陷：

(1)当数据点的数目非常庞大时，f(P)的计算量将变得十分巨大，计算量的庞大甚至可能导致该方法变得无法实现。

(2)该方法只考虑了从P_i到P的距离，而没有考虑其方向。事实上，只考虑距离的大小是不充分的，有的已知离散点虽然距离待插值点较近，但它对待插值点的影响可能会被其他点屏蔽掉。

(3)在已知采样点P_i的邻域内，由于d_i≈0计算的误差将变得非常敏感，尤其是当两个项形式占优而又符号相反时，计算的误差更是如此。

因此，在实际应用时，必须对传统的距离反比加权法加以改进。考虑到地质特征数据的空间相关性，对距离反比加权法可附加地质体结构和影响距离两个限制条件，以提高空间几何或属性数据插值的合理性和精度。具体改进如下：

(1)地质体几何结构限制条件。在空间特征插值过程中，在选择影响待估计值的原始样本数据时只选取同一地层岩性地质内的样本；不是同一地层岩性地质体内的样本，即便距离很近，也不采用。即按照地质构造划分空间单元，并只在同一地层岩性地质体内选取样本点。

(2)邻近样本点的选择条件。选择待插值点的邻近点时，可考虑三个原则：一是距离原则，即根据地质属性数据的特征给出一距离r，在该距离之外的样本点对待插值点的估算无影响；二是点数原则，即给定一数据m，以距离待插值点最近m个样本点进行估算；三是利用Voronoi图求取待插值点的邻近点。

(3)建立数据点索引表，提高待插值点周围样本点的搜索效率，从而大大减少大数据量队的计算量。

5.3.3.2 普通Kriging插值方法

设研究区域为A，区域化变量(即欲研究的物理属性变量)为 {Z(x)∈A}，x表示空间位置。Z(x)在采样点x_i(i=1，2，…，n)处的属性值(或称为区域化变量的一次实现)为Z(x_i)(i=1，2，…，n)，则根据普通Kriging插值原理，未采样点x₀处的属性值Z(x₀)估计值是n个已知采样点属性值的加权和，即：

数字地下空间与工程三维地质建模及应用研究

其中，λi(i=1，2，…，n)为待求权系数。

假设区域化变量Z(x)在整个研究区域内满足二阶平稳假设：

(1)Z(x)的数学期望存在且等于常数：E[Z(x)]=m(常数)。

(2)Z(x)的协方差Cov(x_i，x_j)存在且只与两点之间的相对位置有关。或满足本征假设：

(3)E[Z(x_i)-Z(x_j)]=0。

(4)增量的方差存在且平稳：Var[Z(x_i)-Z(x_j)]=E[Z(x_i)-Z(x_j)]²。

依据无偏性要求：E[Z^*(x₀)]=E[Z(x₀)]。

推导可得：

。

在无偏条件下使估计方差达到最小，即：

min{ Var[Z^*(x₀)-2μ(

(λ_i-1))}，其中μ为拉格朗日乘子。

可求得求解权系数λii(=1，2，…，n)的方程组：

数字地下空间与工程三维地质建模及应用研究

求出诸权系数λii(=1，2，…，n)后，就可以求出采样点x₀处的属性值Z^*(x₀)。

上述求解权系数λii(=1，2，…，n)的方程组中协方差Cov(x_i，x_j)若用变异函数γ(x_i，x_j)表示时，形式为：

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变异函数的定义为：

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由Kringing插值所得到的方差为：

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或

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A.Kringing插值法中的变异函数

变异函数是Kringing插值法插值的基础。插值中需要首先确定所研究的区域化变量的变异函数。假设研究的区域为A，区域A中有一区域化变量Z(x)，它在位置x_i(i=1，2，…，N)上的一次采样为Z(x_i)(i=1，2，…，N)，则Z(x)的变异函数的定义为：

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一个空间变量的空间变异性是指这个变量在空间中如何随着位置的不同而变化的性质。变异函数通过其自身的结构及其各项参数从不同的角度反映空间变异性，确定变异函数的过程就是一个对空间变异性进行结构分析的过程。

设h是一个模为r=|h|，方向为a的向量，如果存在着被向量h所隔开的N_h对观测数据点，则在a方向上相应于向量h的实验变异函数γ^*(h)可表示为如下形式：

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其中，z(x_i+h)和z(x_i)分别位于点x_i+h和x_i(i=1，2，…，N_h)上的观测数据。

B.变异函数理论模型

当获取实验变异函数值后，需要先选择变异函数理论模型，然后对所选择的变异函数理论模型进行参数拟合，这一过程被称为“结构分析”。

变异函数理论模型参数一般包括：变程(range，一般用a表示)、基台(sill，一般用C(0)表示)、拱高(一般用C表示)、块金常数(Nugget，一般用C₀表示)，如图5.9所示。

图5.9 理论变差函数

变程a表示了从空间相关性状态(|h|＜a)向不存在相关性状态(|h|＞a)转变的分界线；变异函数在原点处的间断性称为块金效应，相应的常数C₀=

(h)称为块金常数；基台C(0)具有协方差函数：C(h)=C(0)-γ(h)的二阶平稳区域化变量Z(x)的先验方差：Var{Z(x)}=C(0)=γ(h)；拱高C为变异函数中基台C(0)与块金常数C₀之差：C=C(0)-C₀。

C.变异函数理论模型分类

变异函数理论模型一般分为有基台值和无基台值两大类。有基台值的变异函数理论模型包括球状模型、指数模型、高斯模型等(图5.10)。最常用的是球状模型。球状模型公式为：

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图5.10 变异函数中的球状模型、指数模型、高斯模型

D.变异函数对空间变异性结构的反映

变异函数作为定量描述空间变异性的一种统计学工具，通过其自身的结构及其各项参数，从不同角度反映了空间变异性结构。利用变异函数可以对空间变量的连续性、相关性、变量的影响范围、尺度效应、原点处的间断性、各向异性等要素进行描述。

E.变异函数理论模型参数拟合

变异函数理论模型参数拟合就是利用原始采样点数据或实验变异函数取值对所选定的理论模型参数以特定的方法进行估计。拟合方法一般采用手工拟合法。

手工拟合就是依据实验变异函数的取值，一方面通过观察实验变异函数图；另一方面对所研究的区域化变量进行必要的分析，采用肉眼观察来确定变异函数模型参数，并对参数反复进行交叉验证，最终确定模型参数。其拟合的大致过程如下：

(1)首先对所研究的区域化变量进行必要的结构、背景等方面的分析，结合专家经验，确定变异函数理论模型。

(2)利用实验变异函数散点图确定变异函数参数中的块金常数、基台值、变程、各向异性角度以及各向异性比值。

(3)交叉验证。

❺ 插值方法有哪些详细介绍下吧…谢谢！

1一维插值（即你所插值的函数是一维的）
线性插值
多项式插值
牛顿插值
三次样条插值
邻近法插值
上述插值方式都是时域插值方式
频域插值方式
sinc插值
小波插值

❻ 插值法的原理是什么，怎么计算

“插值法”的原理是根据比例关系建立一个方程，然后，解方程计算得出所要求的数据，

计算举例：假设与A1对应的数据是B1，与A2对应的数据是B2，现在已知与A对应的数据是B，A介于A1和A2之间，则可以按照（A1-A)/(A1-A2)=(B1-B)/(B1-B2)计算得出A的数值，其中A1、A2、B1、B2、B都是已知数据。

(6)常用的插值方法扩展阅读：

Hermite插值是利用未知函数f(x)在插值节点上的函数值及导数值来构造插值多项式的，其提法为：给定n+1个互异的节点x0,x1，……,xn上的函数值和导数值求一个2n+1次多项式H2n+1(x)满足插值条件：

H2n+1(xk)=yk

H'2n+1(xk)=y'k k=0,1,2，……，n ⒀

如上求出的H2n+1(x）称为2n+1次Hermite插值函数，它与被插函数一般有更好的密合度。

★基本思想

利用Lagrange插值函数的构造方法，先设定函数形式，再利用插值条件⒀求出插值函数。

参考资料：插值法_网络

❼ 什么是插值法

此题目,在中级会计实务与注册会计会计书上都多次提到过!现行会计法规下,多用到了"现金流量现值"概念,前四期的现金流量入为每期59,最后一期连本一起为(1000+59)

这是一个求未来现金流量现值的问题

59（1＋r）^-1 +59(1+r)^-2 +59(1+r)^-3 +59(1+r)^-4 +(59+1250)(1+r)^-5 = 1000

59*(P/A,I,5)+1250*(P/F,I,5)=1000

第一个(P/A,I,5)是年金现值系数

第二个(P/F,I,5)是复利现值系数

一般是通过插值测出来

比如:设I=9%会得一个答案A,大于1000;设I=11%会得另一个答案B,小于1000

则会有 (1000-A)/(B-A)=(X-9%)/(11%-9%)

解方程可得X,即为所求的10%

至于P/A和P/F,这个是普通年金现值系数与复利现值系数,在财务管理书后面查表可得.

普通年金现值：是指为在每期期末取得相等金额的款项，现在需要投入的金额。计算公式为：P=A×[1-（1+i）^-n]/i，公式中的[1-（1+i）^-n]/i称为年金现值系数，可以用（P/A，i，n）表示也就是P=A×（P/A，i，n）

复利的现值（P）=F×（1+i）^-n，也可以写为（P/F，i，n）

请参看我的原回复:

http://..com/question/24991328.html?si=2

❽ 常用的数学插值方法都有哪些

1、蒙特卡罗算法（该算法又称随机性模拟算法,是通过计算机仿真来解决问题的算 法,同时可以通过模拟可以来检验自己模型的正确性,是比赛时必用的方法） 2、数据拟合、参数估计、插值等数据处理算法

❾ 数据点非常多的时候一般用什么插值方法呢

一般都是采用线性插值法，最简单，速度也快

❿ 工程常用算法作业 插值方法 C语言

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