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En análisis numérico, la interpolación polinómica (o polinomial) es una técnica de interpolación de un conjunto de datos o de una función por un polinomio. Es decir, dado cierto número de puntos obtenidos por muestreo o a partir de un experimento se pretende encontrar un polinomio que pase por todos los puntos.
Interpolación polinómica: definición. Dados n + 1 puntos ( x k, f k) con k ∈ { 0, 1, …, n } y x k ≠ x i si i ≠ k, llamamos interpolación polinómica a determinar un polinomio de grado menor o igual que n tal que p ( x k) = f k para todo k. Este polinomio siempre existe y es único.
10 de may. de 2024 · La interpolación polinómica es un proceso matemático utilizado para predecir nuevos puntos de datos dentro del rango de un conjunto de puntos de datos conocidos. ¿Te parece complicado? Pensemos en ello como un método para «rellenar los huecos».
Polinomio interpolante. Problema Tenemos una serie de puntos \((x_0,y_0),(x_1,y_1),\ldots,(x_n,y_n)\) y queremos encontrar un polinomio que pase por todos ellos. Por ejemplo, si tenemos el conjunto de puntos: \[C=\{(2,2),(3,6),(4,5),(5,5),(6,6)\}\] Dibujamos los puntos: x=[2,3,4,5,6]; y=[2,6,5,5,6]; plot(x,y, '.', 'markersize',20)
5 de ene. de 2021 · La interpolación de Lagrange es un método numérico de aproximación de funciones, el cual hace uso de un polinomio que pasa por ciertos puntos conocidos de la función que se pretende aproximar.
En el campo matemático del análisis numérico, la interpolación es un tipo de estimación, un método para construir (encontrar) nuevos puntos de datos basados en el rango de un conjunto discreto de puntos de datos conocidos.
La interpolación es una técnica poderosa que nos permite estimar valores desconocidos en función de datos conocidos. Existen diferentes métodos de interpolación, como la interpolación lineal, la interpolación polinómica y la interpolación por splines, cada uno con sus propias ventajas y desventajas.
