İnterpolasyon

Günümüz dünyasında İnterpolasyon giderek daha alakalı hale gelen ve geniş bir toplum yelpazesinin dikkatini çeken bir konudur. Ortaya çıkışından bu yana, İnterpolasyon tartışmalara, ihtilaflara ve çelişkili görüşlere yol açarak uzmanları ve ilgili tarafları çalışmalarını ve anlayışlarını derinleştirmeye motive etti. Bu makalede, İnterpolasyon ile ilgili çeşitli boyutları ve hususları inceleyeceğiz, farklı alan ve sektörlerdeki etkisinin yanı sıra bireysel ve kolektif düzeydeki etkilerini analiz edeceğiz. Disiplinlerarası bir yaklaşımla İnterpolasyon'e farklı perspektiflerden yaklaşarak, bugün bu kadar ilgi uyandıran bu konuya kapsamlı ve güncel bir vizyon sunacağız.

Interpolasyon yöntemleri sonucunda veri (değer) noktalarına göre çizilen eğri bulma grafiği.

İlk kez uygulamalı matematik biliminin bir alt kategorisi olan Sayısal Analiz yöntemlerinde tanımlanan ve elde var olan (bilinen) değer noktalarından yola çıkarak bu noktalar arasında, farklı bir yerde ve değeri bilinmeyen bir noktadaki olası değeri bulmaya/tahmin etmeye yarayan yöntemlerin tümüne verilen genel isimdir.[1] En basit tanımı ile "var olan sayısal değerleri kullanarak, boş noktalardaki değerlerin tahmin edilmesi" olarak açıklanmaktadır. Türkçede bazen kolaylık olsun diye "interpolasyon" sözcüğü yerine yalnızca "tahmin" de kullanılmaktadır.

İnterpolasyon genelde mühendislik ve deneylere/ölçümlere dayalı benzeri bilim dallarında, toplanan verilerin bir fonksiyon eğrisine uydurulması amacıyla kullanılmaktadır.[2] Elde toplanan verinin dağınık ve özellikle aşırı heterojen olduğu durumlarda interpolasyon ile boş alanlardaki değerlerin bulunması önem kazanmaktadır.

Ekstrapolasyon bilinen noktaların dışındaki bir alanda da tahmin yapmak için kullanılır.

İnterpolasyon türleri

Kaynakça

  1. ^ Racine, Jeffrey (2014). The Oxford handbook of applied nonparametric and semiparametric econometrics and statistics. Oxford: Oxford University Press. ISBN 978-0199857944. 
  2. ^ Ferraty, Frederic (2011). The Oxford handbook of functional data analysis. Oxford: Oxford University Press. ISBN 978-0199568444.