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Orientación Universidad
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Interpolación mediante Sp line, Exámenes de Métodos Numéricos

Los conceptos de interpolación lineal, cuadrática y de Lagrange, y su aplicación en la determinación de una función que pase exactamente por unos puntos dados. Se explica cómo la interpolación lineal se utiliza en infografía para crear transiciones más suaves entre dos imágenes. Además, se menciona que la interpolación de segundo orden es más precisa que la de primer orden, pero requiere un punto más para llevarla a cabo.

Tipo: Exámenes

2021/2022

A la venta desde 28/04/2023

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Universidad Politécnica de Apodaca
I N T E R P O L A C I Ó N M E D I A N T E S P L I N E
Matemáticas Superiores con Métodos Numéricos
Segundo Parcial
Iván Dimitri Romero González
31A IA
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Universidad Politécnica de Apodaca

I N T E R P O L A C I Ó N M E D I A N T E S P L I N E

Matemáticas Superiores con Métodos Numéricos

Segundo Parcial

Iván Dimitri Romero González

31A IA

Es el proceso de determinar una función que tome exactamente los valores dados para los valores adecuados de la variable independiente, es decir que pase exactamente por unos puntos dados. Interpolación La interpolación lineal es un método matemático que puede utilizarse para estimar valores que se encuentran entre dos valores conocidos. Esta técnica se utiliza a menudo en infografía para crear transiciones más suaves entre dos imágenes. Interpolación lineal Interpolación cuadrática La interpolación cuadrática consiste en hacer la interpolación con un polinomio de segundo grado en vez de un polinomio de grado 1. Por tanto, en este caso se utiliza una función cuadrática o parábola. En general, la interpolación de segundo orden es más precisa que la de primer orden, ya que es de mayor grado. Por contra, se necesita un punto más para poder llevar a cabo la interpolación. Interpolación de Lagrange 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. Si la función a aproximar es suave, aún fuera de los valores dados o conocidos, el polinomio toma valores cercanos a los de la función de interés, sobre todo si dichos valores están comprendidos entre los puntos dados.