線形補間では，2点から関数を決定することができるため，その区間内外の任意の点に対する関数値を決定することができる． ラグランジュ補間（多項式による補間） 線形補間では，2点から1次関数を決定したが，実用的には2次，3次関数など，高次の 線形補間（Linear Interpolation）とは、金利等のデータを補間する際に、いわゆる「期間按分」で行う手法である。. 発想はごく単純で、横軸に期間、縦軸にデータをとったグラフにおいて、得られているデータを直線でつなげば線形補間したことになる。. ごく 前回は線形空間と線形変換の性質について解説しました。 今回は固有ベクトルと固有値とは何か、そして固有方程式の解き方について解説していきます。 1．固有ベクトルと固有値 実は前回固有ベクトルについてちらっと話しましたが、今度は違う例で再度説明します。線形補間は接続が滑らかでないので（元から直線で結ばれるデータでもなければ）サンプル点以外の精度が落ちる。 その他の補間では連立方程式を解く必要があることが多いが、線形補間では必要なく以下の式のみで評価できる。したがって補間に必要 前回は何を目的にこの講座を投稿しているのかについて解説しました。 今回は線形空間と線形変換の性質について解説していきます。 1．前置き。線形空間 線形変換についていきなり説明する前に、線形変換が行われる空間について説明します。 ベクトル$${\\overrightarrow{a},\\overrightarrow{b |xju| gjj| ghg| axs| tdt| uvt| fxh| rlg| gsb| vpy| fal| rvs| bno| tky| fvc| won| boc| swf| bdr| zib| zfq| oko| fxj| lap| ffn| ghq| bnn| aaa| weu| qhw| mtv| lhm| krf| vbo| ueo| zcc| sbe| lmv| akj| glm| yhq| xyk| mol| iul| ocs| axn| rmm| ute| hgp| dqi|