이 페이지에서는 함수를 보간한다는 것이 무엇을 의미하는지 배우게 됩니다. 구체적으로 선형 보간과 2차 보간을 설명합니다. 또한 여러 예제를 볼 수 있으므로 함수가 어떻게 보간되는지에 대해 의심의 여지가 없습니다.
함수 보간이란 무엇입니까?
보간의 정의는 다음과 같습니다.
수학에서 보간은 끝점이 알려진 구간의 한 지점에서 함수가 취하는 값을 근사화하는 데 사용되는 절차입니다.
보간과 외삽의 차이점은 무엇입니까?
보간과 외삽은 둘 다 알려진 두 지점의 한 지점에서 함수 값을 추정하는 것과 관련되므로 매우 유사한 의미를 갖습니다.
그러나 보간법은 알려진 두 점에 의해 형성된 간격에 위치한 점의 근사치를 만드는 것으로 구성됩니다. 대신, 외삽한다는 것은 알려진 두 점이 구성되는 간격 외부의 점에서 함수 값을 추정하는 것을 의미합니다.

위 그래프에서 볼 수 있듯이 알려진 점은 (2,3)과 (6,5)입니다. 이 경우 알려진 점 사이에 있기 때문에 x=4로 보간하고 싶고, 알려진 간격 밖에 있기 때문에 x=8로 외삽하려고 합니다.
분명히 보간된 값은 외삽된 값보다 훨씬 더 신뢰할 수 있습니다. 왜냐하면 외삽에서는 함수가 유사한 경로를 따른다고 가정하기 때문입니다. 그러나 함수의 기울기가 알려진 구간의 범위를 벗어나서 추정이 잘못될 가능성이 있습니다.
선형 보간
선형 보간은 뉴턴 다항식 보간의 특별한 경우입니다. 이 경우 1차 다항식, 즉 선형 또는 아핀 함수를 사용하여 한 점에서의 함수 값을 추측합니다.
두 가지 알려진 점을 고려하면,
그리고
, 선형 보간을 수행하는 공식은 다음과 같습니다.
금
그리고
보간된 점의 좌표입니다.
우리는 이 공식이 선의 점-기울기 방정식과 일치함을 확인할 수 있습니다.
선형 보간의 예
다음으로 선형 보간의 개념 이해를 마무리하기 위한 예제로 문제를 살펴보겠습니다.
- 공장에서는 4시간에 2개의 품목이 생산되고, 8시간에 10개의 품목이 생산됩니다. 생산된 품목의 수가 작업 시간과 선형 관계에 있다면 5시간 동안 몇 개의 품목이 생산됩니까?
먼저, 작업한 시간과 생산된 품목을 연결하는 선형 함수를 정의해야 합니다. 이 경우 X는 근무 시간, Y는 제조된 품목이 됩니다. 작업한 시간에 따라 더 많거나 더 적은 품목이 생산되기 때문입니다. 즉, 생산은 시간에 따라 달라지는 것이지 그 반대는 아닙니다.
이 명령문을 통해 함수가 점 (4,2)와 (8,10)을 통과한다는 것을 알 수 있습니다. 따라서 해당 지점에 보간하려면 공식을 적용하는 것으로 충분합니다.
점의 값을 방정식으로 대체합니다.
그리고 우리는 다음 작업을 수행합니다.
즉 5시간이면 4개의 아이템이 생산됩니다.
2차 보간
2차 보간에는 1차 다항식 대신 2차 다항식으로 보간하는 작업이 포함됩니다. 따라서 이 경우 2차 또는 포물선 함수가 사용됩니다.
일반적으로 2차 보간은 1차 보간보다 차수가 높기 때문에 더 정확합니다. 반대로 보간을 수행하려면 한 점이 더 필요합니다.
수학자 라그랑주는 n차 보간 함수를 찾는 공식을 개발했습니다. 2차 경우의 경우 라그랑주 보간 다항식은 다음과 같습니다.
알려진 지점
,
그리고
가로좌표에서 함수의 값을 찾는 데 사용됩니다.
그러나 실제로는 라그랑주 보간법을 일반적으로 사용하지 않고, 관찰된 3개의 점으로부터 2차 함수를 계산한 후 함수에 보간할 점을 평가한다. 다음은 이것이 어떻게 수행되는지 확인하기 위한 해결된 연습입니다.
2차 보간 예
- 점 (0,1), (1,0) 및 (3,4)를 통과하는 2차 함수를 결정한 후 다음 값을 보간합니다.
이차 함수는 2차 다항식이므로 보간 함수는 다음과 같습니다.
따라서 계수를 계산해야 합니다.
,
그리고
. 이를 위해 알려진 점의 좌표를 함수로 대체합니다.
이제 방정식 시스템을 해결합니다.
우리는 이미 그 가치를 알고 있습니다.
, 따라서 우리는 대체 방법으로 시스템을 풀 수 있습니다: 우리는 알려지지 않은 것을 지웁니다
두 번째 방정식에서 마지막 방정식에 있는 표현식을 대체합니다.
우리는 미지의 것을 발견합니다
마지막 방정식에서:
그리고 그 가치를 찾아보세요
시스템의 두 번째 방정식을 사용하면 다음과 같습니다.
따라서 이차 함수는 다음과 같습니다.
마지막으로 가로좌표를 보간합니다.
이 시점에서 함수의 값을 계산하려면 다음을 수행하십시오.
보간 응용 프로그램
비록 그렇게 보이지 않을 수도 있지만, 보간법은 수학과 통계학에서 매우 유용합니다. 예를 들어, 함수의 값을 예측하는 데 사용됩니다. 일련의 수집된 데이터에서 회귀선이 계산되고 이를 사용하여 각 지점에서 함수의 가치에 대한 대략적인 값을 얻을 수 있습니다.
함수 보간은 우리가 본 것처럼 수동으로 수행할 수도 있고 Excel이나 MATLAB과 같은 컴퓨터 프로그램을 사용하여 수행할 수도 있습니다. 분명히 컴퓨터를 사용하여 이 작업을 수행하는 것이 훨씬 더 편안하고 빠릅니다.
한편, 계산을 단순화하기 위해 보간법도 사용됩니다. 매우 긴 함수로 복잡한 계산을 수행해야 하는 일부 소프트웨어 프로그램이 있으므로 연산을 단순화하기 위해 이러한 함수의 선형 보간을 수행하는 경우도 있습니다.