内插英文解釋翻譯、内插的近義詞、反義詞、例句
英語翻譯:
【化】 interpolation
分詞翻譯:
内的英語翻譯:
inner; inside; within
【醫】 end-; endo-; ento-; in-; intra-
插的英語翻譯:
insert; interpose; thrust
專業解析
在漢英詞典視角下,“内插”(nèi chā)是一個具有特定專業含義的術語,主要應用于數學、工程學和計算機科學領域。其核心含義和英文對應如下:
一、核心定義
“内插”指在已知的、離散的數據點之間,依據某種規則或函數關系,估算或推算出未知中間值的過程。其标準英文對應詞為Interpolation。
例句:在曲線拟合中,我們使用内插法來估計兩個測量點之間的數值。/ In curve fitting, we use interpolation to estimate values between measured points.
二、專業應用場景
- 數學與數值分析:指構造一個函數(插值函數)使其精确通過所有給定數據點,并用于估算區間内新值的方法。常用算法包括線性插值、多項式插值(如拉格朗日插值、牛頓插值)和樣條插值。
- 工程與信號處理:在離散采樣信號中重建連續信號,或填補數據缺失值。例如,圖像處理中的像素插值(雙線性、雙三次插值)。
- 地理信息系統 (GIS):根據已知位置的數值(如高程、溫度)估算未采樣位置的值,生成連續表面模型(如數字高程模型内插)。
三、術語辨析
- 與外推 (Extrapolation) 的區别:内插(Interpolation)限定在已知數據點内部 的區間進行估算;而外推(Extrapolation)則是在已知數據範圍之外 進行預測,通常風險更高。
- 與拟合 (Fitting) 的區别:内插要求函數嚴格通過所有數據點;拟合則尋求函數整體上最佳逼近數據點,不要求精确通過每一點。
四、補充說明
- 誤差與局限性:内插結果的準确性依賴于數據分布密度、插值方法選擇及原始數據質量。不當的内插可能導緻“過拟合”或引入虛假信息。
- 相關術語:
- 插值函數 (Interpolant/Interpolating Function):用于執行内插操作的函數。
- 插值節點 (Interpolation Nodes):已知的數據點。
- 内插值 (Interpolated Value):通過内插得到的結果值。
權威參考來源:
- Cambridge Dictionary of Mathematics (ISBN: 9780521608787) - 定義與數學應用。
- Numerical Recipes: The Art of Scientific Computing (Press et al., ISBN: 9780521880688) - 插值算法原理與實現。
- Digital Image Processing (Rafael C. Gonzalez & Richard E. Woods, ISBN: 9780133356728) - 工程與圖像處理應用。
- Geographic Information Analysis (David O'Sullivan & David J. Unwin, ISBN: 9780470288573) - GIS 空間内插方法。
網絡擴展解釋
“内插”(Interpolation)是一個廣泛應用于數學、工程、計算機科學等領域的術語,指在已知數據點之間估計或構造新數據點的過程。以下是詳細解釋:
1. 定義
内插是從有限的離散數據點中,通過某種規則或函數,推導出這些點之間未知值的方法。與外推(Extrapolation,預測數據範圍外的值)不同,内插僅針對已知數據範圍内的位置進行估計。
2. 常見内插方法
-
線性内插:用直線連接相鄰數據點,計算兩點之間的值。公式為:
$$
y = y_0 + frac{(x - x_0)(y_1 - y_0)}{x_1 - x_0}
$$
適用于數據變化平緩的場景。
-
多項式内插(如拉格朗日、牛頓插值):用多項式函數拟合所有數據點,適合高階精度需求,但可能産生“龍格現象”(高次多項式震蕩)。
-
樣條内插:用分段低次多項式(如三次樣條)連接數據點,保證平滑性且避免震蕩,廣泛用于計算機圖形學。
-
最近鄰内插:直接取最近數據點的值,計算簡單但精度低,常用于圖像像素縮放。
3. 應用場景
- 圖像處理:放大圖像時通過内插補充像素(如雙線性、雙三次插值)。
- 信號處理:重建離散信號中的連續波形。
- 地理信息系統(GIS):根據離散高程點生成連續地形模型。
- 金融分析:填補缺失的時間序列數據。
4. 注意事項
- 數據分布:密集且均勻的數據點内插結果更可靠。
- 方法選擇:需權衡精度與計算複雜度(例如,樣條插值精度高但計算量大)。
- 誤差控制:高階方法可能對噪聲敏感,需結合數據特性選擇。
如果需要具體領域的示例或公式擴展,可以進一步說明!
分類
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