内插英文解释翻译、内插的近义词、反义词、例句
英语翻译:
【化】 interpolation
分词翻译:
内的英语翻译:
inner; inside; within
【医】 end-; endo-; ento-; in-; intra-
插的英语翻译:
insert; interpose; thrust
专业解析
在汉英词典视角下,“内插”(nèi chā)是一个具有特定专业含义的术语,主要应用于数学、工程学和计算机科学领域。其核心含义和英文对应如下:
一、核心定义
“内插”指在已知的、离散的数据点之间,依据某种规则或函数关系,估算或推算出未知中间值的过程。其标准英文对应词为Interpolation。
例句:在曲线拟合中,我们使用内插法来估计两个测量点之间的数值。/ In curve fitting, we use interpolation to estimate values between measured points.
二、专业应用场景
- 数学与数值分析:指构造一个函数(插值函数)使其精确通过所有给定数据点,并用于估算区间内新值的方法。常用算法包括线性插值、多项式插值(如拉格朗日插值、牛顿插值)和样条插值。
- 工程与信号处理:在离散采样信号中重建连续信号,或填补数据缺失值。例如,图像处理中的像素插值(双线性、双三次插值)。
- 地理信息系统 (GIS):根据已知位置的数值(如高程、温度)估算未采样位置的值,生成连续表面模型(如数字高程模型内插)。
三、术语辨析
- 与外推 (Extrapolation) 的区别:内插(Interpolation)限定在已知数据点内部 的区间进行估算;而外推(Extrapolation)则是在已知数据范围之外 进行预测,通常风险更高。
- 与拟合 (Fitting) 的区别:内插要求函数严格通过所有数据点;拟合则寻求函数整体上最佳逼近数据点,不要求精确通过每一点。
四、补充说明
- 误差与局限性:内插结果的准确性依赖于数据分布密度、插值方法选择及原始数据质量。不当的内插可能导致“过拟合”或引入虚假信息。
- 相关术语:
- 插值函数 (Interpolant/Interpolating Function):用于执行内插操作的函数。
- 插值节点 (Interpolation Nodes):已知的数据点。
- 内插值 (Interpolated Value):通过内插得到的结果值。
权威参考来源:
- Cambridge Dictionary of Mathematics (ISBN: 9780521608787) - 定义与数学应用。
- Numerical Recipes: The Art of Scientific Computing (Press et al., ISBN: 9780521880688) - 插值算法原理与实现。
- Digital Image Processing (Rafael C. Gonzalez & Richard E. Woods, ISBN: 9780133356728) - 工程与图像处理应用。
- Geographic Information Analysis (David O'Sullivan & David J. Unwin, ISBN: 9780470288573) - GIS 空间内插方法。
网络扩展解释
“内插”(Interpolation)是一个广泛应用于数学、工程、计算机科学等领域的术语,指在已知数据点之间估计或构造新数据点的过程。以下是详细解释:
1. 定义
内插是从有限的离散数据点中,通过某种规则或函数,推导出这些点之间未知值的方法。与外推(Extrapolation,预测数据范围外的值)不同,内插仅针对已知数据范围内的位置进行估计。
2. 常见内插方法
-
线性内插:用直线连接相邻数据点,计算两点之间的值。公式为:
$$
y = y_0 + frac{(x - x_0)(y_1 - y_0)}{x_1 - x_0}
$$
适用于数据变化平缓的场景。
-
多项式内插(如拉格朗日、牛顿插值):用多项式函数拟合所有数据点,适合高阶精度需求,但可能产生“龙格现象”(高次多项式震荡)。
-
样条内插:用分段低次多项式(如三次样条)连接数据点,保证平滑性且避免震荡,广泛用于计算机图形学。
-
最近邻内插:直接取最近数据点的值,计算简单但精度低,常用于图像像素缩放。
3. 应用场景
- 图像处理:放大图像时通过内插补充像素(如双线性、双三次插值)。
- 信号处理:重建离散信号中的连续波形。
- 地理信息系统(GIS):根据离散高程点生成连续地形模型。
- 金融分析:填补缺失的时间序列数据。
4. 注意事项
- 数据分布:密集且均匀的数据点内插结果更可靠。
- 方法选择:需权衡精度与计算复杂度(例如,样条插值精度高但计算量大)。
- 误差控制:高阶方法可能对噪声敏感,需结合数据特性选择。
如果需要具体领域的示例或公式扩展,可以进一步说明!
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