¿Cómo interpolar un valor en una lista de puntos?

Continuando con la interpolación de datos, vamos a ver cómo interpolar un valor en una lista de puntos que definen los valores conocidos entre los que quiero conocer, interpolando linealmente, el valor en un punto intermedio. Por ejemplo, si queremos saber el valor Y que corresponde una X igual a 4.75 en la siguiente tabla:

¿Cómo calcular los valores intermedios?

Para calcular estos valores necesitamos realizar una aproximación lo más fiel posible a la función que se representa en la tabla. Realizaremos una Interpolación Lineal. La interpolación lineal consiste en trazar una recta que pasa por dos puntos conocidos y = r (x) y calcular los valores intermedios según esta recta.

¿Qué es la interpolación?

La interpolación casi siempre nos dará un pequeño error respecto al valor real, pero siempre será menor que tomar el valor más próximo de los que figuran en la tabla. Siguiendo con el ejemplo anterior el dato que queremos calcular es calor específico y el dato conocido para interpolar es la temperatura:

¿Cuáles son los requisitos para la interpolación?

El único requisito de esta función es que las X y las Y que definen los dos puntos entre los que realizar la interpolación han de estar juntos, pues deben introducirse como un rango las X y como otro rango las Y. si nos gustan las ecuaciones: Adjunto un archivo con este ejemplo.

¿Cuál es la función de la interpolación?

La interpolación se puede usar para encontrar el valor de una función logarítmica o trigonométrica, o para hallar la presión de un gas o un volumen que corresponda a una temperatura dada, en el campo de la química.

¿Qué es la interpolación lineal?

La interpolación lineal, también simplemente llamada interpolación o “lerp” en el campo de la animación por computadora, es la habilidad para deducir un valor entre dos valores definidos claramente, ya sea en una tabla o en un gráfico lineal.

¿Cuáles son los diferentes métodos de interpolación?

Los diferentes métodos de interpolación desarrollados pueden dividirse en dos tipos fundamentales: Métodos globales , utilizan toda la muestra para estimar el valor en cada nuevo punto. Métodos locales , utilizan solo los puntos de muestreo más cercanos.