Góc học tâp

Công thức nội suy là gì

Câu hỏi: Công thức nội suy là gì? Cách tính nội suy 1 chiều 2 chiều đại học

Lời giải: 

Đối với những người đã từng trải qua một thời sinh viên đáng nhớ thì không thể không biết đến công thức nội suy. Đến cả khi đi làm những việc liên quan đến số liệu cũng không thể thoát được nó. 

Bạn đang xem: Công thức nội suy là gì

Cùng Ukunifair cung cấp toàn bộ kiến thức về công thức tính của từng loại và ví dụ để các bạn có thể hình dung dễ hiểu nhất!

I. Nội suy là gì?

Nội suy là một phương pháp dùng để ước tính giá trị của các điểm dữ liệu chưa biết trong phạm vi một tập hợp rời rạc chứa một số điểm dữ liệu đã biết trước.

Trong khoa học kỹ thuật thường có một số điểm dữ liệu đã biết giá trị bằng cách lấy mẫu thực nghiệm. Những điểm này là giá trị của một hàm số của một biến số độc lập có một lượng giới hạn các giá trị. Thường thì chúng ta phải nội suy hoặc ước tính giá trị hàm số này cho một giá trị trung gian của biến số độc lập. Nó được thực hiện bằng phương pháp đường cong phù hợp hoặc phân tích hồi quy.

Nội suy là một công cụ toán học cơ bản được ứng dụng rộng rãi trong rất nhiều ngành khác nhau như; công nghệ tin học, tài chính, kinh tế, xây dựng, dầu khí, điện ảnh,….

Tuy nhiên theo kiểu thông thường thì nội suy còn được hiểu theo nghĩa; Một số trường hợp tính toán dữ liệu đầu vào của chúng ta không phải là một con số cụ thể mà là một khoảng giá trị từ A đến B. Khi đó chúng ta không thể lấy A hoặc B làm giá trị đại diện được mà phải sử dụng số liệu của đề bài để chọn ra một giá trị N nằm trong khoảng (A,B) để có kết quả tính toán chính xác nhất.

Ví dụ:

Năm 20 tuổi bạn có 300 triệu, năm 30 tuổi bạn có 900 triệu. Bạn lấy vợ năm 27 tuổi vậy năm 27 tuổi đấy bạn có bao nhiêu tiền?

Để giải được bài toán này các bạn cần phải dùng phương pháp nội suy để cho ra được kết quả chính xác nhất. Hãy theo dõi tiếp bài viết để có câu trả lời cho đề bài này. Câu trả lời sẽ được giải đáp ở cách tính bên dưới nhé.

II. Công thức nội suy 1 chiều

Ta có bảng sau:

[CHUẨN NHẤT] Công thức nội suy là gì

B1: Ở ô nội suy theo cột các bạn chọn cột tương ứng cần nội suy( COT1, COT2, COT3)

Giá trị cần nội suy và mọi dữ liệu đã có.

Công thức nội suy:  

[CHUẨN NHẤT] Công thức nội suy là gì (ảnh 2)

B2: VBA Excel hàm nội suy 1 chiều

+ câu lệnh if ….then ( nếu… thì) , câu lệnh này để xác định vị trí cột cần nội suy là cột thứ mấy trong bảng giá trị đã cho tính từ trái qua phải . ( ở đây COT2 đứng vị trí cột thứ 3 từ trái qua phải trong bảng )

+ Dùng 1 vòng lặp For để xác định các giá trị nội suy .

Dựa trên công thức nội suy, cách nội suy ta có Module noi suy

[CHUẨN NHẤT] Công thức nội suy là gì (ảnh 3)

B3: Tạo 1 nút command button để tự động tính .

Click vào Developer => Insert => command button để tạo 1 nút lệnh

nhấp đúp vào nút lệnh để vào VBA code

Lưu ý code : noi suy( gia tri can noi suy, gia tri cot can noi suy, bang chua gia tri noi suy)

[CHUẨN NHẤT] Công thức nội suy là gì (ảnh 4)

B4: Click nút lệnh vừa tạo ra để có kết quả nội suy

[CHUẨN NHẤT] Công thức nội suy là gì (ảnh 5)

III. Công thức nội suy 2 chiều

Ví dụ ta có bảng sau

[CHUẨN NHẤT] Công thức nội suy là gì (ảnh 6)

Tạo 1 nút command button để tự động tính .

Click vào Developer => Insert => command button để tạo 1 nút lệnh

nhấp đúp vào nút lệnh để vào VBA code

Các bạn tạo 1 module

[CHUẨN NHẤT] Công thức nội suy là gì (ảnh 7)

đưa code sau vào module

[CHUẨN NHẤT] Công thức nội suy là gì (ảnh 8)

Tiếp tục vào nút lệnh vừa tạo đưa code sau vào

Lưu ý : NSM ( giá trị cột 1, giá trị cột 2, Vùng để tra )

Click vào nút lệnh Nội suy 2 chiều để chạy code

[CHUẨN NHẤT] Công thức nội suy là gì (ảnh 9)

IV. Phương pháp nội suy tuyến tính

1. Nội suy tuyến tính là gì?

Nội suy tuyến tính là một quá trình cho phép bạn suy ra một giá trị giữa hai giá trị được xác định rõ, có thể nằm trong một bảng hoặc trong một biểu đồ tuyến tính.

các nội suy tuyến tính là một phương pháp bắt nguồn từ phép nội suy tổng quát của Newton và cho phép xác định bằng cách xấp xỉ một giá trị không xác định nằm giữa hai số đã cho; đó là, có một giá trị trung gian. Nó cũng được áp dụng cho các hàm gần đúng, trong đó các giá trị f(a) và f(b) họ được biết đến và bạn muốn biết trung gian của f(x).

Có nhiều loại nội suy khác nhau, chẳng hạn như các lớp tuyến tính, bậc hai, khối và cao hơn, đơn giản nhất là xấp xỉ tuyến tính. Cái giá phải trả bằng phép nội suy tuyến tính là kết quả sẽ không chính xác như với xấp xỉ bởi các hàm của các lớp cao hơn.

Ví dụ: nếu bạn biết rằng 3 lít sữa trị giá 4 đô la và 5 lít đó trị giá 7 đô la, nhưng bạn muốn biết giá trị của 4 lít sữa là gì, được nội suy để xác định giá trị trung gian đó.

2. Phương pháp tính

Để ước tính giá trị trung gian của hàm, hàm f gần đúng(x) bằng đường thẳng r(x), có nghĩa là hàm thay đổi tuyến tính với “x” cho một đoạn “x = a” và “x = b”; nghĩa là, đối với giá trị “x” trong khoảng (x0, x1) và (và0, và 1), giá trị của “y” được cho bởi dòng giữa các điểm và được biểu thị bằng quan hệ sau:

(và – và0) ÷ (x – x0) = (và 1 – và 0) ÷ (x1 – x0)

Để phép nội suy là tuyến tính, điều cần thiết là đa thức nội suy là bậc một (n = 1), để nó điều chỉnh theo các giá trị của x0 và x1.

Phép nội suy tuyến tính dựa trên sự giống nhau của các tam giác, do đó, xuất phát từ hình học trước đó, chúng ta có thể nhận được giá trị của “y”, đại diện cho giá trị chưa biết cho “x”.

[CHUẨN NHẤT] Công thức nội suy là gì (ảnh 10)

Theo cách đó bạn phải:

a = tan Ɵ = (phía đối diện 1 Leg chân liền kề 1) = (phía đối diện 2 Leg chân liền kề 2)

Thể hiện theo một cách khác, đó là:

(và – và 0) ÷ (x – x0) = (và 1 – và 0) ÷ (x1 – x0)

Xóa “và” các biểu thức, bạn có:

(và – và 0) * (x1 – x0) = (x – x0) * (và 1 – và 0)

(và – và 0) = (và 1 – và 0) * <(X – x0) ÷ (x1 – x0)>

Do đó, chúng ta có được phương trình tổng quát cho phép nội suy tuyến tính:

y = y0 + (và 1 – và 0) * <(X – x0) ÷ (x1 – x0)>

Nói chung, phép nội suy tuyến tính đưa ra một lỗi nhỏ so với giá trị thực của hàm thực, mặc dù lỗi này rất nhỏ so với nếu bạn trực giác chọn một số gần với số bạn muốn tìm.

Lỗi này xảy ra khi bạn cố gắng xấp xỉ giá trị của một đường cong bằng một đường thẳng; đối với những trường hợp đó phải giảm kích thước của khoảng để làm cho phép tính gần đúng chính xác hơn.

Đăng bởi: ukunifair.vn

Chuyên mục: Góc học tâp

Trả lời

Email của bạn sẽ không được hiển thị công khai. Các trường bắt buộc được đánh dấu *

Back to top button