差插值算法

‘壹’ 插值法公式

以下是我的个人观点：
首先你得分清楚插值和拟合这两个的区别，
拟合是指你做一条曲线或直线，使得你的数据点跟这条线的“误差”最小。注意，这个要求并不要求所有的数据点在我们的拟合曲线上。
插值是指你做一条曲线或直线完全经过这些点，就是说数据点一定都要在插值曲线上。

插值也有好多种：比如拉格朗日插值，分段插值，样条插值（样条插值要求你还要知道这些数据点的一阶导数）

我们知道两点确定一条直线（一次多项式），三点确定一条抛物线（二次多项式），试想一下有10个点是不是可以确定一个9次多项式（9次多项式里面还有一个常数项，就是10个未知数，我们有10个数据点，刚好可以求解）
（**）拉格朗日插值就是上面的这种插值。但是它就是把这些多项式系数重新表示了一下（就是不用去求上面所说的10个系数）。你求出这些系数后，只要将你想要的x的值往里一代，马上就得到你想要的函数值。但这种插值在头尾附近会出现一些不好的振荡现象（龙格现象）
（**）分段插值，还是按照上面的原则，比如说，我两个点两个点地确定一条直线（比如1，2点连起来，2，3点连起来），最后所有直线的集合（这时应当是一系列的折线）这个分段函数也是经过所有的数据点。当然你也可以三个点三个点地确定一条抛物线。用这一方面时，你要先确定你想要的x值在哪一个区间里，然后用这一区间的表达式来计算出函数值就可以了。本方法不会出现龙格现象
（***）样条插值，上面提到分段插值是一系列折线，折线使得不光滑，样条就是用其导数值，使得它们变光滑。

下面说计算方法吧！至于表达式，你如果理解了上面，你去找本“计算方法”或“数值计算”的书，上面都有表达式。应当不难。
另外你还可以借助于MATLAB这样的软件来计算。
比如你的原始数据是X,Y，你想要求y(x=5)的值
X=[2,6,10,14,18,22,26,30,34,38,41,42,45,49,53,57,61,65,69,73,77,81]; %自变量的值
Y=[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20,21,22]; %自变量相应的函数值
X0=5; %你想要的点的值
N=22; %这个是点的个数
Doc=2; %分段插值中你想用几个点插值
你可以用下面的语句得到y(x=5);
Y1=lagrange(X,Y,X0) %拉格朗日插值
Y2=interp1(X,Y,X0,'linear') %分段两点线性插值
Y2=interp1(X,Y,X0,'spline') %分段两点线性插值

可能说的不好，你如果想系统地学点，可能得看一下相关的书。

‘贰’ 财务管理中插值法怎么计算

插值法的原理及计算公式如下图，原理与相似三角形原理类似。看懂下图与公式，即使模糊或忘记了公式也可快速、准确地推导出来。

数学插值法称为“直线插入法”，原理是，如果a（I1，B1）和B（I2，B2）是两点，那么P（I，B）点在由上述两点确定的直线上。在工程中，I通常介于I1和I2之间，所以p介于a和B点之间，所以称为“线性插值”。

数学插值表明，P点反映的变量遵循ab线反映的线性关系。

上述公式很容易得到。A、 那么B和P是共线的

（b-b1）/（i-i1）=（b2-b1）/（i2-i1）=通过变换得到的直线斜率。

(2)差插值算法扩展阅读：

内插法在财务管理中应用广泛，如在货币时间价值计算中，计算利率i，计算年限n；在债券估值中，计算债券到期收益率；在项目投资决策指标中，计算内部收益率，中级和CPA教材中没有给出插值原理，下面是一个例子来说明插值在财务管理中的应用。

在内含报酬率中的计算

内插法是计算内部收益率的常用方法，内部收益率是指投资项目的净现值等于零时的折现率，通过计算内部收益率，可以判断项目是否可行，如果计算出的内部收益率高于必要的收益率，则该方案是可行的。

‘叁’ 会计科目中的插值法怎么计算

就是一个比例问题。
A对应的值是m， C对应的值是n，在A、C之间插一B，假设B对应的值是x, 则A、C的差比m、n的差就等于B、C的差比x、n的差，或A、C的差比m、n的差就等于B、A的差比x、m的差，还可以列出其他式子，A、C、m、n均是已知的，B、x两者中只要知道其中一个，就可以计算出另一个。

‘肆’ 什么是插值算法

插值法又称“内插法”，是利用函数f (x)在某区间中插入若干点的函数值，作出适当的特定函数，在这些点上取已知值，在区间的其他点上用这特定函数的值作为函数f (x)的近似值，这种方法称为插值法。如果这特定函数是多项式，就称它为插值多项式。
1、Lagrange插值：
Lagrange插值是n次多项式插值，其成功地用构造插值基函数的 方法解决了求n次多项式插值函数问题；
★基本思想将待求的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⑴确定其中的待定函数，从而求出插值多项式。

2、Newton插值：
Newton插值也是n次多项式插值，它提出另一种构造插值多项式的方法，与Lagrange插值相比，具有承袭性和易于变动节点的特点；
★基本思想将待求的n次插值多项式Pn（x）改写为具有承袭性的形式，然后利用插值条件⑴确定Pn（x）的待定系数，以求出所要的插值函数。

3、Hermite插值：
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.

4、分段插值：
插值多项式余项公式说明插值节点越多，误差越小，函数逐近越好，但后来人们发现，事实并非如此，例如：取被插函数，在[-5，5]上的n+1个等距节点：计算出f(xk）后得到Lagrange插值多项式Ln(x），考虑[-5,5]上的一点x=5-5/n，分别取n=2,6,10,14,18计算f(x),Ln(x）及对应的误差Rn(x），得下表
从表中可知，随节点个数n的增加，误差lRn(x)l不但没减小，反而不断的增大.这个例子最早是由Runge研究，后来人们把这种节点加密但误差增大的现象称为Runge现象.出现Runge现象的原因主要是当节点n较大时，对应
的是高次插值多项式，此差得积累"淹没"了增加节点减少的精度.Runge现象否定了用高次插值公式提高逼近精度的想法，本节的分段插值就是克服Runge现象引入的一种插值方法.
分段多项式插值的定义为
定义2: a=x0<x1<…<xn=b: 取[a,b]上n+1个节点 并给定在这些节点 上的函数值f(xR)=yR R=0,1，…，n
如果函数Φ（x）满足条件
i) Φ（x）在[a,b]上连续
ii) Φ（xr)=yR,R =0,1，…，n
iii) Φ（x)zai 每个小区间[xR,xR+1]是m次多项式，
R=0,1，…，n-1则称Φ（x）为f(x）在[a,b]上的分段m次插值多项式
实用中，常用次数不超过5的底次分段插值多项式，本节只介绍分段线性插值和分段三次Hermite插值，其中分段三次Hermite插值还额外要求分段插值函数Φ（x)
在节点上与被插值函数f(x）有相同的导数值，即
★基本思想将被插值函数f〔x〕的插值节点 由小到大 排序，然后每对相邻的两个节点为端点的区间上用m 次多项式去近似f〔x〕.
例题
例1 已知f（x）=ln（x）的函数表为：
试用线性插值和抛物线插值分别计算f（3.27）的近似值并估计相应的误差。
解：线性插值需要两个节点，内插比外插好因为3.27 （3.2，3.3），故选x0=3.2，x1=3.3，由n=1的lagrange插值公式，有
所以有，为保证内插对抛物线插值，选取三个节点为x0=3.2,x1=3.3,x2=3.4，由n=2的lagrange插值公式有
故有
所以线性插值计算ln3.27的误差估计为
故抛物线插值计算ln3.27的误差估计为：
显然抛物线插值比线性插值精确；

5、样条插值：
样条插值是一种改进的分段插值。
定义 若函数在区间〖a，b〗上给定节点a=x0<x1<；…<xn=b及其函数值yj，若函数S（x）满足
⒈ S（xj）=yj，j=0,1,2，…，n；
插值法主要用于道路桥梁，机械设计，电子信息工程等 很多工科领域的优化方法。

‘伍’ 行测中的插值法怎么找到合适的差值呢

其实，插值法就是找中间数的方法，也就是在两个数字之间插入一个数，当然是插个容易分辨大小值的数，故此叫插值法。

插值法主要有两种运用方式：

一、“比较型”插值法

在比较两个数大小时，直接比较相对困难，但这两个数中间明显插了一个可以进行参照比较并且易于计算的数，由此中间数可以迅速得出这两个数的大小关系。

如A与B的比较，若可以找到一个数C，使得A>C，而BB;若可以找到一个数C，使得AC，即可以判定A
举例—— 9/40、4/25、20/79、39/161中最大的数是()
A. 9/40

B. 4/25

C. 20/79

D. 39/161

【解析】 9/40<1/4，4/25<1/4，20/79>1/4，39/161<1/4，所以20/79最大，选D。

二、“计算型”插值法

在计算一个数值f的时候，选项给出两个较近的数A与B(A>B)

如果f>C，则可以得到f=B;如果f<C，则可以得到f=A

‘陆’ 一行在插值算法方面有哪些贡献

今天常用的牛顿插值公式，其不等间距的形式比等间距的形式要复杂得多。天算史界有一种流行的看法，认为在中国古代，唐朝天文学家、数学家一行在其《大衍历》中发明了二次不等间距插值法，且一行还有意识地应用了三次差内插法近似公式。因此，一行在插值法方面的贡献备受中外天算史研究者的关注。

中国古代非线性插值法，是刘焯在其《皇极历》（604年）中考虑到太阳运动不均匀性为计算太阳行度改正值时首创的。有关中国古代插值法的算理研究的新成果表明，刘焯二次等间距插值法的造术原理建立在源于《九章算术》描述匀变速运动的模型基础之上，认为太阳每日的运行速度之值构成一等差数列。换言之，所用数学方法就是构造一等差数列并求其前若干项和。

一行的插值法并没有人们所想象那样的推广意义。就插值算法本身，一行算法与刘焯算法实质完全相同。所不同的是，《皇极历》是在以平气为间隔的日躔表基础上插值。而《大衍历》是在以定气为间隔的日躔表上插值。

《太初历》以后，各历都以平分一回归年365.25日为24等份而得每节气长15.22日，这样规定的二十四气称为“常气”，或叫“平气”。张子信指出“日行春分后则迟，秋分后则速”，于是刘焯造《皇极历》时体会到二十四气皆应有“定日”，他说：“春、秋分定日去冬至各八十八日有奇，去夏至各九十三日有奇。”但刘焯并没有搞清楚太阳速度的加减和季节的关系，他的日躔表是把秋分定日后到春分定日前平均分为12段，每气14.54日；春分定日后到秋分定日前也平分为12段，每气15.45日。这显然不是“定气”。

一行认为，太阳在一回归年365.2444日中共行365.2444度，每气行15.2185度。冬至附近日行速度最急，故二气间所需运行时间最短，夏至附近日行速度最缓，故二气间的时间最长。

实际上，《大衍历》这里首先提出了平分黄道为24等份，以太阳实际走完每个等份的时间长度为各节气长度，这就是通常所称的“定气”概念。一行提出正确的定气概念以后，在计算太阳改正时自然就以定气为插值间隔。至于插值法本身则完全是沿用刘焯的方法。

值得一提的是，刘焯在日躔表中规定太阳视运动一年内的变化规律是：冬至最快，冬至后渐慢，到立春时开始加快，春分时又达到最快，冬至到春分这段时间内日速比平均速度快。春分后太阳视运动的速度突变为最慢，之后逐渐加快，到立夏时又开始减慢，夏至达到最慢。春分到夏至时段内比平均速度慢。夏至以后的变化情况以夏至处为镜面对称。

《大衍历》盈缩分一年内的变化趋势将盈缩分在冬至附近最大，以后逐渐变小，夏至时最小，之后又逐渐增大。这相当于把冬至作为太阳视运动的近日点，夏至为远日点。这种认识是正确的，而《皇极历》的规定是不符合实际的。

说一行有意识地应用了三次差内插法的近似公式，是指《大衍历》的月亮极黄纬算法和五星中心差改正算法中所用的插值法。当对中国古代历法中的插值法的构造原理有了深入的认识之后，研究者进一步通过将这两处插值法的有关术文与刘焯二次等间距插值法的术文进行对比研究，证明两者在实质上也是相同的。

人们之所以会认为《大衍历》使用了三次差插值法，是因为《大衍历》在上述两种算法的插值法中都引入了“中差”概念的缘故。

但实际上一行引入“中差”的原因在于，刘焯日躔表中的各气陟降率之差是相等的，而《大衍历》月亮极黄纬等数表相邻两栏的差一般不等。这种现象的出现，正是一行受命改历时作了大量天文观测的结果。若仍照搬《皇极历》的做法，就会出现同一点处有可能得到两个不同的值的现象，这就迫使一行必须在计算方法上进行一点细节上的调整。

一行作为科学家，在中国科技史上具有重要的地位，作为佛教高僧，一行传承胎藏和金刚两大部密法，在密宗史上的作用，不只系统组织密教的教义教规，也把两大部融合起来。集科学家与高僧于一身这个特殊身份本身，也说明佛法和科学技术在一定条件下的相融性。

‘柒’ 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。

(7)差插值算法扩展阅读：

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

‘捌’ 动态求差道内插算法实现

本算法需要输入两个SEG－Y格式的数据文件及倾角的最大变化范围，插值得到的道集以SEG－Y格 式保存。本方法能实现非规则道内插，可在两道间任意位置插入一道或多道，当数据中存在空间假频时，也可以正确地实现插值，从而满足时移地震处理时面元重置的需要。

动态求差插值的实现过程有下面几步：

1）输入两次采集的地震数据并读出位置坐标；

2）将位置坐标校正到同一绝对坐标系下；

3）调整数据的幅值，以提高求倾角的精度；

4）用一个资料的坐标为参考，对任一地震道，确定他在另一资料中的位置；

5）用动态求差法计算插值点两边的地震道倾角；

6）对倾角和振幅按距离作加权插值，得到一个插值道；

7）处理出现拉伸的采样点；

8）重复步骤3）～7）步可得到所有的插值道。

三维插值需要在纵向和横向分别做二维插值来实现。

‘玖’ 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

‘拾’ 插值法计算公式是什么

公式就是：Y=Y1+(Y2-Y1)×(X-X1)/(X2-X1)。

通俗地讲，线性内插法就是利用相似三角形的原理，来计算内插点的数据。

内插法又称插值法。根据未知函数f（x）在某区间内若干点的函数值，作出在该若干点的函数值与f（x）值相等的特定函数来近似原函数f（x），进而可用此特定函数算出该区间内其他各点的原函数f（x）的近似值，这种方法，称为内插法。

按特定函数的性质分，有线性内插、非线性内插等；按引数（自变量）个数分，有单内插、双内插和三内插等。

介绍：

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。

线性插值的几何意义即为概述图中利用过A点和B点的直线来近似表示原函数。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。