이 페이지의 최신 내용은 아직 번역되지 않았습니다. 최신 내용은 영문으로 볼 수 있습니다.

그리딩된 샘플 데이터와 산점 샘플 데이터

보간은 샘플 데이터 점 집합이 들어 있는 영역의 쿼리 위치에서 값을 추정하는 방법입니다. 위치 X와 대응값 V로 정의되는 샘플 데이터 세트는 보간하여 V = F(X) 형식의 함수로 정의될 수 있습니다. 그런 다음, 이 함수를 사용하여 쿼리 점 Xq를 계산할 수 있습니다. 즉, Vq = F(Xq)가 됩니다. 이는 단일 값 함수입니다. 즉, X 영역 내에 있는 임의의 쿼리 점 Xq에 대해 고유한 값 Vq를 생성합니다. 만족스러운 보간을 얻기 위해 샘플 데이터가 이 속성을 따르는 것으로 가정합니다. 한 가지 다른 흥미로운 특징은 보간 함수가 데이터 점들을 통과한다는 점입니다. 이는 보간과 곡선/곡면 피팅 간의 중요한 차이점입니다. 피팅에서는 함수가 샘플 데이터 점들을 반드시 통과하지는 않습니다.

Vq를 계산할 때는 일반적으로 쿼리 점 Xq의 근방에 있는 데이터 점을 기반으로 합니다. 보간을 수행하기 위한 접근 방식에는 여러 가지가 있습니다. MATLAB®에서 보간은 샘플 데이터의 구조에 따라 두 가지 범주로 분류됩니다. 샘플 데이터는 축 정렬 그리드에 정렬된 데이터이거나 산점 데이터일 수 있습니다. 샘플 점이 그리드에 분포되어 있는 경우 데이터의 조직적인 구조를 활용하여 쿼리 점 근방에 있는 샘플 점을 효율적으로 구할 수 있습니다. 반면 산점 데이터를 보간하려면 데이터 점을 삼각분할해야 하며, 이 경우 추가적인 계산 단계가 필요합니다.

보간하는 두 가지 방법에 대해서는 다음 섹션에서 설명합니다.