插值试算法
① 请列一下插值法的计算公式，并举个例子。
举个例子。
2008年1月1日甲公司购入乙公司当日发行的面值600 000元、期限3年、票面利率8%、每年年末付息且到期还本的债券作为可供出售金融资产核算，实际支付的购买价款为620 000元。
则甲公司2008年12月31日因该可供出售金融资产应确认的投资收益是（）元。（已知PVA（7%，3）＝2.2463，PVA（6%，3）＝2.673，PV（7%，3）＝0.8163，PV（6%,3）＝0.8396）
题目未给出实际利率，需要先计算出实际利率。600 000×PV（r，3）＋600 000×8%×PVA（r，3）＝620 000，采用内插法计算，得出r＝6.35%。甲公司2008年12月31日因该可供出售金融资产应确认的投资收益＝620 000×6.35%＝39 370（元）。
插值法计算过程如下：
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%时
600000*0.8396+600000*8%*2.673=503760+128304=632064
R=7%时
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%
注意上面的式子的数字顺序可以变的，但一定要对应。如可以为
（R-7%)/(7%-6%)=(620000-597603)/(597603-632064)也是可以的，当然还有其他的顺序。"
(1)插值试算法扩展阅读:
若函数f(x)在自变数x一些离散值所对应的函数值为已知，则可以作一个适当的特定函数p(x)，使得p(x)在这些离散值所取的函数值，就是f(x)的已知值。从而可以用p(x)来估计f(x)在这些离散值之间的自变数所对应的函数值，这种方法称为插值法。
如果只需要求出某一个x所对应的函数值，可以用“图解内插”。它利用实验数据提供要画的简单曲线的形状，然后调整它，使得尽量靠近这些点。
如果还要求出因变数p(x)的表达式，这就要用“表格内插”。通常把近似函数p(x)取为多项式(p(x)称为插值多项式)，最简单的是取p(x)为一次式，即线性插值法。
在表格内插时，使用差分法或待定系数法(此时可以利用拉格朗日公式)。在数学、天文学中，插值法都有广泛的应用。
② 线性插值法计算公式是什么
线性插值法计算公式：Y=Y1+(Y2-Y1)×(X-X1)/(X2-X1)。其中Y2>Y1，X2>X>X1。线性插值是指插值函数为一次多项式的插值方式，其在插值节点上的插值误差为零。线性插值相比其他插值方式，如抛物线插值，具有简单、方便的特点。线性插值可以用来近似代替原函数，也可以用来计算得到查表过程中表中没有的数值。
线性插值使用的原因
目前，线性插值算法使用比较广泛。在很多场合我们都可以使用线性插值。其中，最具代表性的使用方法是变量之间的对应关系没有明确的对应关系，无法使用公式来描述两个变量之间的对应关系，在这种情况下使用线性插值是比较好的解决办法。可以在变量的变化区间上取若干个离散的点，以及对应的输出值，然后将对应关系分成若干段，当计算某个输入对应的输出时，可以进行分段线性插值。
③ 克里金插值算法
根据项目对数据处理的要求，采用了优化的克里金插值算法，将等值线地化数据插值转换为格网数据，以便实现地化数据的三维显示（王家华等，1999）。其主要实现过程如下：
第一步，计算半变异图，用非线性最小二乘拟合半变异函数系数；
第二步，数据点进行四叉树存储；
第三步，对每一格网点搜索邻近数据点；
第四步，由待预测网格点和邻近数据点计算克里金算法中系数矩阵，及右端常数向量；
第五步，对矩阵进行LU分解，回代求解待预测点的预测值。
克里金插值算法主要包括半变异函数和邻近点搜索的计算，实现方法如下。
（1）半变异函数计算
半变异函数是地质统计学中区域化变量理论的基础。地质统计学主要完成2方面的任务：利用半变异函数生成半变异图来量化研究对象的空间结构；通过插值方法利用半变异图中拟合模型和研究对象周围的实测值来对未知值进行预测。
半变异函数是用来描述区域化变量结构性和随机性并存这一空间特征而提出的。在满足假设的条件下，随机函数z（x）和z（x+h）为某一物理参数测定值的一一对应的2组函数，h为每对数之间的距离。半变异函数γ（h）可用下式来计算：
γ（h）＝ 1/2E｛［z（x）-z（x +h）］2｝
4种基本的半变异函数模式（除了这4种基本模式以外，还有很多模式），包括：
1）线形模式（Linear Model）
浙江省农业地质环境GIS设计与实现
2）球面模式（Spherical Model）
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3）指数模式（Exponential Model）
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4）高斯模式（Gaussian Model）
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半变异函数γ（h）会随距离h增大而增大，并逐渐逼近一定值（C0 +C），称为基台值（Sill）；而逼近基台值所对应的距离，称为影响范围（Range），表示空间中两位置间的距离小于影响范围时，是空间相关性的。在线性和球面模式中，影响范围等于a；在指数和高斯模式中，影响范围则分别等于3a和
（2）邻近点搜索算法
由于矩阵LU分解求解方程的算法会随着矩阵维数的增加计算量增大，所以针对大量采样数据点时不能采用全部数据进行估计，必须采用插值点的临近点数据进行计算，即采用局部数据进行克里金算法进行计算。搜索邻近点可采用四叉树结构存储总数据，以提高搜索邻近点的速度。
对于选取邻近点的数目要有所限制，因该值的大小选择会影响插值的计算结果。若太大，则内插结果过于平滑；太小，则无法反映地表的变化；距离预测点较远的实测点可能与待估样点已经不存在自相关关系，也不能参与插值计算。采取以插值点为圆心，以R为半径的圆来确定取样的范围和参加计算的实测样点数目（如果存在各向异性，则可考虑划定一椭圆作为研究区域）。为了避免方向上的偏差，将圆平均地分为4个扇区，每个扇区内实测点数目在2～5之间，这样总共参与每个待估点预测的实测点数目平均达到8个。
区域内临近点的选择，存在着两种策略。
1）以邻近点的个数为基准。通常情况下，邻近点的个数以8～12个为宜，并且个数不能少于2个。此时计算出来的图像较为光滑。
2）以邻近点的半径尺度为基准。通常情况下，选择5～10 倍栅格间距的距离为宜。此时必须定义选择邻近点的最小和最大个数，当在一定半径内查找的邻近点个数小于最小个数时，应扩大搜索半径，使之达到最小查找个数；反之在一定半径内查找的邻近点个数大于最大个数时，应缩小搜索半径，使之小于最大查找个数。通常情况下最大最小个数分别可以定为20和4。
克里金算法的优点在于它基于一些可被验证的统计假设。根据这些假设，克里金算法产生的栅格节点估计量是最佳的，所有的估计量都依赖于可获得的观测值，并且平均误差最小。克里金算法提供了方差误差分析的表达式，可以表明每一个栅格节点的估计精度。
④ 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
⑤ 插值法的计算
这道大概是会计的一道题目。
插值法又叫做试误法，就是用多个数代入求值，然后列方程计算。
给你讲个方法：比如先在方程中代入10%、11%、9%，求出方程右边的数值，找出两个数值是一个大于1000，一个小于1000，及其所对应的R
然后联立方程式，（假设10%对应990，9%对应1100），那么所求的R就在10%-9%之间，
方程式：（10%-R）/(10%-11%)=(990-1000)/(990-1100),求出R
⑥ 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)插值试算法扩展阅读：
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
⑦ 插值法怎么算
要查表，我手边没有表，而且已经学过很多年了，只随便说个数字，举例说明：先假定r=4%，查表计算出数值=900
再假定r=5%，查表计算出数值=1100
然后计算(1100-900)/(5%-4%)=(1000-900)/(r-4%)
200(r-4%)=1
r=4.5%
如果你第一次选取是数值是3%，计算出数值=800，第二次选取4%，计算=900，都低于1000，那么就要继续试5%，6%……直到计算结果一个小于1000，另一个大于1000，而且与1000越接近，差值法计算出r越准确，如果选项一个1%，一个20%，查表后得出数值，确实也能计算，但不会很准
⑧ 常见图像插值算法只有3种么
电脑摄像头最高只有130万像素的，800万是通过软件修改的。
何为数码插值(软件插值)
插值(Interpolation)，有时也称为“重置样本”，是在不生成像素的情况下增加图像像素大小的一种方法，在周围像素色彩的基础上用数学公式计算丢失像素的色彩。简单地说，插值是根据中心像素点的颜色参数模拟出周边像素值的方法，是数码相机特有的放大数码照片的软件手段。
一、认识插值的算法
“插值”最初是电脑术语，后来引用到数码图像上来。图像放大时，像素也相应地增加，但这些增加的像素从何而来？这时插值就派上用场了。插值就是在不生成像素的情况下增加图像像素大小的一种方法，在周围像素色彩的基础上用数学公式计算丢失像素的色彩(也有些相机使用插值，人为地增加图像的分辨率)。所以在放大图像时，图像看上去会比较平滑、干净。但必须注意的是插值并不能增加图像信息。以图1为原图(见图1)，以下是经过不同插值算法处理的图片。
1.最近像素插值算法
最近像素插值算法(Nearest Neighbour Interpolation)是最简单的一种插值算法，当图片放大时，缺少的像素通过直接使用与之最接近的原有像素的颜色生成，也就是说照搬旁边的像素，这样做的结果是产生了明显可见的锯齿(见图2)。
2.双线性插值算法
双线性插值算法(Bilinear Interpolation)输出的图像的每个像素都是原图中四个像素(2×2)运算的结果，这种算法极大程度上消除了锯齿现象(见图3)。 3.双三次插值算法
双三次插值算法(Bicubic Interpolation)是上一种算法的改进算法，它输出图像的每个像素都是原图16个像素(4×4)运算的结果(见图4)。这种算法是一种很常见的算法，普遍用在图像编辑软件、打印机驱动和数码相机上。 4.分形算法
分形算法(Fractal Interpolation)是Altamira Group提出的一种算法，这种算法得到的图像跟其他算法相比更清晰、更锐利(见图5)。
现在有许多数码相机厂商将插值算法用在了数码相机上，并将通过算法得到的分辨率值大肆宣传，固然他们的算法比双三次插值算法等算法先进很多，但是事实是图像的细节不是凭空造出来的。因为插值分辨率是数码相机通过自身的内置软件来增加图像的像素，从而达到增大分辨率的效果。
二、插值的影响
使用数码变焦拍出来的照片不清晰，这是数码变焦最遭人垢病的地方，事实上，这只是一种片面的说法。
数码变焦对照片清晰度的影响有多大，取决于数码相机在变焦时，CCD是否进行了插值运算。在使用高像素的情况下，如果采用数码变焦进行拍摄，则此时CCD并不会有任何插值运算，数码变焦对最终得到的数码照片的清晰度的影响将会因此而变得极其有限。举个例子，一台CCD像素为520万、最大分辨率为2560×1920的数码相机，如果采用2×的数码变焦来进行拍摄的话，那么成像过程中只会有一半CCD在工作。换句话说，数码相机并不会使用类似“在一个像素点周围添加八个像素点”的插值算法进行成像，而是通过降低分辨率的方法，即1280×960这个分辨率指标来进行成像。对于一般的数码照片来说，1280×960这个分辨率指标已经足够优秀了，它与2560×1920分辨率的差别将会因为没有插值运算的参与而变得可以接受。不过这种现象只限于某些比较高级的数码相机，对于那些千元以下的定焦数码相机来说，使用数码变焦就意味着必然的插值运算，牺牲分辨率的后果使得照片拍摄者只能有两个选择:要么得到一张模糊不清的“全尺寸”照片、要么得到一张质量可以保证但分辨率只有类似320×240这样的“迷你”照片。
⑨ 会计考试中的插值法是怎么回事
插值法，就是把一个一个值往里面插，试着来，看哪个是正确的，说白了就是试算法，但是有一定技巧，一般实际利率和票面利率会给一个，实际支付款与面值都会给，这时候看实际支付价款比面值低还是高，比如给了票面利率，求实际利率，要是实际支付比面值高，说明是溢价发行，那么实际利率肯定比票面利率低，那么插值的时候就找比票面利率低的往里试，能省一半时间。
比如1000块买了面值1250的5年期债券，票面利率4.72%，那么假设实际利率r，我们列出等式（括号后面的-1-2-3-4-5是次方，不是减一。。。）：
59*（1+r）-1+59*（1+r）-2+59*（1+r）-3+59*（1+r）-4+（59+1250）*（1+r）-5=1000，然后用插值法带，试试那个是就行了。
⑩ 插值法计算公式
将你假设的数字代入，得到方程
（69.65-▲Z）/（250-291）=（▲Z-69）/(291-300)
等式变换，化简，得到（▲Z-69）*41=9*（69.65-▲Z）
所以解得▲Z=69.117