插值試演算法
① 請列一下插值法的計算公式，並舉個例子。
舉個例子。
2008年1月1日甲公司購入乙公司當日發行的面值600 000元、期限3年、票面利率8%、每年年末付息且到期還本的債券作為可供出售金融資產核算，實際支付的購買價款為620 000元。
則甲公司2008年12月31日因該可供出售金融資產應確認的投資收益是（）元。（已知PVA（7%，3）＝2.2463，PVA（6%，3）＝2.673，PV（7%，3）＝0.8163，PV（6%,3）＝0.8396）
題目未給出實際利率，需要先計算出實際利率。600 000×PV（r，3）＋600 000×8%×PVA（r，3）＝620 000，採用內插法計算，得出r＝6.35%。甲公司2008年12月31日因該可供出售金融資產應確認的投資收益＝620 000×6.35%＝39 370（元）。
插值法計算過程如下：
已知PVA（7%，3）＝2.2463，PVA（6%，3）＝2.673，PV（7%，3）＝0.8163，PV（6%,3）＝0.8396）
600 000×PV（r，3）＋600 000×8%×PVA（r，3）＝620 000
R=6%時
600000*0.8396+600000*8%*2.673=503760+128304=632064
R=7%時
600000*0.8163+600000*8%*2.2463=489780+107823=597603
6% 632064
r 620000
7% 597603
（6%-7%）/（6%-R）=（632064-597603）/（632064-620000）
解得R=6.35%
注意上面的式子的數字順序可以變的，但一定要對應。如可以為
（R-7%)/(7%-6%)=(620000-597603)/(597603-632064)也是可以的，當然還有其他的順序。"
(1)插值試演算法擴展閱讀:
若函數f(x)在自變數x一些離散值所對應的函數值為已知，則可以作一個適當的特定函數p(x)，使得p(x)在這些離散值所取的函數值，就是f(x)的已知值。從而可以用p(x)來估計f(x)在這些離散值之間的自變數所對應的函數值，這種方法稱為插值法。
如果只需要求出某一個x所對應的函數值，可以用「圖解內插」。它利用實驗數據提供要畫的簡單曲線的形狀，然後調整它，使得盡量靠近這些點。
如果還要求出因變數p(x)的表達式，這就要用「表格內插」。通常把近似函數p(x)取為多項式(p(x)稱為插值多項式)，最簡單的是取p(x)為一次式，即線性插值法。
在表格內插時，使用差分法或待定系數法(此時可以利用拉格朗日公式)。在數學、天文學中，插值法都有廣泛的應用。
② 線性插值法計算公式是什麼
線性插值法計算公式：Y=Y1+(Y2-Y1)×(X-X1)/(X2-X1)。其中Y2>Y1，X2>X>X1。線性插值是指插值函數為一次多項式的插值方式，其在插值節點上的插值誤差為零。線性插值相比其他插值方式，如拋物線插值，具有簡單、方便的特點。線性插值可以用來近似代替原函數，也可以用來計算得到查表過程中表中沒有的數值。
線性插值使用的原因
目前，線性插值演算法使用比較廣泛。在很多場合我們都可以使用線性插值。其中，最具代表性的使用方法是變數之間的對應關系沒有明確的對應關系，無法使用公式來描述兩個變數之間的對應關系，在這種情況下使用線性插值是比較好的解決辦法。可以在變數的變化區間上取若干個離散的點，以及對應的輸出值，然後將對應關系分成若干段，當計算某個輸入對應的輸出時，可以進行分段線性插值。
③ 克里金插值演算法
根據項目對數據處理的要求，採用了優化的克里金插值演算法，將等值線地化數據插值轉換為格網數據，以便實現地化數據的三維顯示（王家華等，1999）。其主要實現過程如下：
第一步，計算半變異圖，用非線性最小二乘擬合半變異函數系數；
第二步，數據點進行四叉樹存儲；
第三步，對每一格網點搜索鄰近數據點；
第四步，由待預測網格點和鄰近數據點計算克里金演算法中系數矩陣，及右端常數向量；
第五步，對矩陣進行LU分解，回代求解待預測點的預測值。
克里金插值演算法主要包括半變異函數和鄰近點搜索的計算，實現方法如下。
（1）半變異函數計算
半變異函數是地質統計學中區域化變數理論的基礎。地質統計學主要完成2方面的任務：利用半變異函數生成半變異圖來量化研究對象的空間結構；通過插值方法利用半變異圖中擬合模型和研究對象周圍的實測值來對未知值進行預測。
半變異函數是用來描述區域化變數結構性和隨機性並存這一空間特徵而提出的。在滿足假設的條件下，隨機函數z（x）和z（x+h）為某一物理參數測定值的一一對應的2組函數，h為每對數之間的距離。半變異函數γ（h）可用下式來計算：
γ（h）＝ 1/2E｛［z（x）-z（x +h）］2｝
4種基本的半變異函數模式（除了這4種基本模式以外，還有很多模式），包括：
1）線形模式（Linear Model）
浙江省農業地質環境GIS設計與實現
2）球面模式（Spherical Model）
浙江省農業地質環境GIS設計與實現
3）指數模式（Exponential Model）
浙江省農業地質環境GIS設計與實現
4）高斯模式（Gaussian Model）
浙江省農業地質環境GIS設計與實現
半變異函數γ（h）會隨距離h增大而增大，並逐漸逼近一定值（C0 +C），稱為基台值（Sill）；而逼近基台值所對應的距離，稱為影響范圍（Range），表示空間中兩位置間的距離小於影響范圍時，是空間相關性的。在線性和球面模式中，影響范圍等於a；在指數和高斯模式中，影響范圍則分別等於3a和
（2）鄰近點搜索演算法
由於矩陣LU分解求解方程的演算法會隨著矩陣維數的增加計算量增大，所以針對大量采樣數據點時不能採用全部數據進行估計，必須採用插值點的臨近點數據進行計算，即採用局部數據進行克里金演算法進行計算。搜索鄰近點可採用四叉樹結構存儲總數據，以提高搜索鄰近點的速度。
對於選取鄰近點的數目要有所限制，因該值的大小選擇會影響插值的計算結果。若太大，則內插結果過於平滑；太小，則無法反映地表的變化；距離預測點較遠的實測點可能與待估樣點已經不存在自相關關系，也不能參與插值計算。採取以插值點為圓心，以R為半徑的圓來確定取樣的范圍和參加計算的實測樣點數目（如果存在各向異性，則可考慮劃定一橢圓作為研究區域）。為了避免方向上的偏差，將圓平均地分為4個扇區，每個扇區內實測點數目在2～5之間，這樣總共參與每個待估點預測的實測點數目平均達到8個。
區域內臨近點的選擇，存在著兩種策略。
1）以鄰近點的個數為基準。通常情況下，鄰近點的個數以8～12個為宜，並且個數不能少於2個。此時計算出來的圖像較為光滑。
2）以鄰近點的半徑尺度為基準。通常情況下，選擇5～10 倍柵格間距的距離為宜。此時必須定義選擇鄰近點的最小和最大個數，當在一定半徑內查找的鄰近點個數小於最小個數時，應擴大搜索半徑，使之達到最小查找個數；反之在一定半徑內查找的鄰近點個數大於最大個數時，應縮小搜索半徑，使之小於最大查找個數。通常情況下最大最小個數分別可以定為20和4。
克里金演算法的優點在於它基於一些可被驗證的統計假設。根據這些假設，克里金演算法產生的柵格節點估計量是最佳的，所有的估計量都依賴於可獲得的觀測值，並且平均誤差最小。克里金演算法提供了方差誤差分析的表達式，可以表明每一個柵格節點的估計精度。
④ 常用的數學插值方法都有哪些
1、蒙特卡羅演算法（該演算法又稱隨機性模擬演算法,是通過計算機模擬來解決問題的算 法,同時可以通過模擬可以來檢驗自己模型的正確性,是比賽時必用的方法） 2、數據擬合、參數估計、插值等數據處理演算法
⑤ 插值法的計算
這道大概是會計的一道題目。
插值法又叫做試誤法，就是用多個數代入求值，然後列方程計算。
給你講個方法：比如先在方程中代入10%、11%、9%，求出方程右邊的數值，找出兩個數值是一個大於1000，一個小於1000，及其所對應的R
然後聯立方程式，（假設10%對應990，9%對應1100），那麼所求的R就在10%-9%之間，
方程式：（10%-R）/(10%-11%)=(990-1000)/(990-1100),求出R
⑥ 插值法的原理是什麼，怎麼計算
「插值法」的原理是根據比例關系建立一個方程，然後，解方程計算得出所要求的數據，
計算舉例：假設與A1對應的數據是B1，與A2對應的數據是B2，現在已知與A對應的數據是B，A介於A1和A2之間，則可以按照（A1-A)/(A1-A2)=(B1-B)/(B1-B2)計算得出A的數值，其中A1、A2、B1、B2、B都是已知數據。
(6)插值試演算法擴展閱讀：
Hermite插值是利用未知函數f(x)在插值節點上的函數值及導數值來構造插值多項式的，其提法為：給定n+1個互異的節點x0,x1，……,xn上的函數值和導數值求一個2n+1次多項式H2n+1(x)滿足插值條件：
H2n+1(xk)=yk
H'2n+1(xk)=y'k k=0,1,2，……，n ⒀
如上求出的H2n+1(x）稱為2n+1次Hermite插值函數，它與被插函數一般有更好的密合度。
★基本思想
利用Lagrange插值函數的構造方法，先設定函數形式，再利用插值條件⒀求出插值函數。
參考資料：插值法_網路
⑦ 插值法怎麼算
要查表，我手邊沒有表，而且已經學過很多年了，只隨便說個數字，舉例說明：先假定r=4%，查表計算出數值=900
再假定r=5%，查表計算出數值=1100
然後計算(1100-900)/(5%-4%)=(1000-900)/(r-4%)
200(r-4%)=1
r=4.5%
如果你第一次選取是數值是3%，計算出數值=800，第二次選取4%，計算=900，都低於1000，那麼就要繼續試5%，6%……直到計算結果一個小於1000，另一個大於1000，而且與1000越接近，差值法計算出r越准確，如果選項一個1%，一個20%，查表後得出數值，確實也能計算，但不會很准
⑧ 常見圖像插值演算法只有3種么
電腦攝像頭最高只有130萬像素的，800萬是通過軟體修改的。
何為數碼插值(軟體插值)
插值(Interpolation)，有時也稱為「重置樣本」，是在不生成像素的情況下增加圖像像素大小的一種方法，在周圍像素色彩的基礎上用數學公式計算丟失像素的色彩。簡單地說，插值是根據中心像素點的顏色參數模擬出周邊像素值的方法，是數碼相機特有的放大數碼照片的軟體手段。
一、認識插值的演算法
「插值」最初是電腦術語，後來引用到數碼圖像上來。圖像放大時，像素也相應地增加，但這些增加的像素從何而來？這時插值就派上用場了。插值就是在不生成像素的情況下增加圖像像素大小的一種方法，在周圍像素色彩的基礎上用數學公式計算丟失像素的色彩(也有些相機使用插值，人為地增加圖像的解析度)。所以在放大圖像時，圖像看上去會比較平滑、干凈。但必須注意的是插值並不能增加圖像信息。以圖1為原圖(見圖1)，以下是經過不同插值演算法處理的圖片。
1.最近像素插值演算法
最近像素插值演算法(Nearest Neighbour Interpolation)是最簡單的一種插值演算法，當圖片放大時，缺少的像素通過直接使用與之最接近的原有像素的顏色生成，也就是說照搬旁邊的像素，這樣做的結果是產生了明顯可見的鋸齒(見圖2)。
2.雙線性插值演算法
雙線性插值演算法(Bilinear Interpolation)輸出的圖像的每個像素都是原圖中四個像素(2×2)運算的結果，這種演算法極大程度上消除了鋸齒現象(見圖3)。 3.雙三次插值演算法
雙三次插值演算法(Bicubic Interpolation)是上一種演算法的改進演算法，它輸出圖像的每個像素都是原圖16個像素(4×4)運算的結果(見圖4)。這種演算法是一種很常見的演算法，普遍用在圖像編輯軟體、列印機驅動和數碼相機上。 4.分形演算法
分形演算法(Fractal Interpolation)是Altamira Group提出的一種演算法，這種演算法得到的圖像跟其他演算法相比更清晰、更銳利(見圖5)。
現在有許多數碼相機廠商將插值演算法用在了數碼相機上，並將通過演算法得到的解析度值大肆宣傳，固然他們的演算法比雙三次插值演算法等演算法先進很多，但是事實是圖像的細節不是憑空造出來的。因為插值解析度是數碼相機通過自身的內置軟體來增加圖像的像素，從而達到增大解析度的效果。
二、插值的影響
使用數碼變焦拍出來的照片不清晰，這是數碼變焦最遭人垢病的地方，事實上，這只是一種片面的說法。
數碼變焦對照片清晰度的影響有多大，取決於數碼相機在變焦時，CCD是否進行了插值運算。在使用高像素的情況下，如果採用數碼變焦進行拍攝，則此時CCD並不會有任何插值運算，數碼變焦對最終得到的數碼照片的清晰度的影響將會因此而變得極其有限。舉個例子，一台CCD像素為520萬、最大解析度為2560×1920的數碼相機，如果採用2×的數碼變焦來進行拍攝的話，那麼成像過程中只會有一半CCD在工作。換句話說，數碼相機並不會使用類似「在一個像素點周圍添加八個像素點」的插值演算法進行成像，而是通過降低解析度的方法，即1280×960這個解析度指標來進行成像。對於一般的數碼照片來說，1280×960這個解析度指標已經足夠優秀了，它與2560×1920解析度的差別將會因為沒有插值運算的參與而變得可以接受。不過這種現象只限於某些比較高級的數碼相機，對於那些千元以下的定焦數碼相機來說，使用數碼變焦就意味著必然的插值運算，犧牲解析度的後果使得照片拍攝者只能有兩個選擇:要麼得到一張模糊不清的「全尺寸」照片、要麼得到一張質量可以保證但解析度只有類似320×240這樣的「迷你」照片。
⑨ 會計考試中的插值法是怎麼回事
插值法，就是把一個一個值往裡面插，試著來，看哪個是正確的，說白了就是試演算法，但是有一定技巧，一般實際利率和票面利率會給一個，實際支付款與面值都會給，這時候看實際支付價款比面值低還是高，比如給了票面利率，求實際利率，要是實際支付比面值高，說明是溢價發行，那麼實際利率肯定比票面利率低，那麼插值的時候就找比票面利率低的往裡試，能省一半時間。
比如1000塊買了面值1250的5年期債券，票面利率4.72%，那麼假設實際利率r，我們列出等式（括弧後面的-1-2-3-4-5是次方，不是減一。。。）：
59*（1+r）-1+59*（1+r）-2+59*（1+r）-3+59*（1+r）-4+（59+1250）*（1+r）-5=1000，然後用插值法帶，試試那個是就行了。
⑩ 插值法計算公式
將你假設的數字代入，得到方程
（69.65-▲Z）/（250-291）=（▲Z-69）/(291-300)
等式變換，化簡，得到（▲Z-69）*41=9*（69.65-▲Z）
所以解得▲Z=69.117