插值:修订间差异

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{{Refimprove|time=2018-03-30}}[[File:Splined epitrochoid.svg|300px|缩略图|一组离散数据点在一个外延的插值。曲线中实际已知数据点是红色的;连接它们的蓝色曲线即为插值。]]
[[File:Splined epitrochoid.svg|300px|缩略图|一组离散数据点在一个外延的插值。曲线中实际已知数据点是红色的;连接它们的蓝色曲线即为插值。]]


在[[数学]]的[[数值分析]]领域中,'''内插'''或称'''插值'''({{lang-en|interpolation}})是一种通过已知的、[[离散]]的[[数据]]点,在范围内推求新数据点的过程或方法。求解[[科学]]和[[工程]]的问题时,通常有许多数据点藉由[[采样]]、[[实验]]等方法获得,这些数据可能代表了有限个数值函数,其中自变量的值。而根据这些数据,我们往往希望得到一个[[连续]]的[[函数]](也就是[[曲线]]);或者更密集的[[差分|离散方程]]与已知数据互相吻合,这个过程叫做[[拟合]]。
在[[数学]]的[[数值分析]]领域中,'''内插'''或称'''插值'''({{lang-en|interpolation}})是一种通过已知的、[[离散]]的[[数据]]点,在范围内推求新数据点的过程或方法。求解[[科学]]和[[工程]]的问题时,通常有许多数据点藉由[[采样]]、[[实验]]等方法获得,这些数据可能代表了有限个数值函数,其中自变量的值。而根据这些数据,我们往往希望得到一个[[连续]]的[[函数]](也就是[[曲线]]);或者更密集的[[差分|离散方程]]与已知数据互相吻合,这个过程叫做[[拟合]]。