Extrapolate là gì?

Để ngoại suy là sử dụng hành vi đã biết của một cái gì đó để dự đoán hành vi trong tương lai của nó.Người quan sát có thể ngoại suy bằng cách sử dụng công thức, dữ liệu được sắp xếp trên biểu đồ hoặc được lập trình thành mô hình máy tính.Theo phương pháp khoa học, ngoại suy là một kỹ thuật mà một nhà phân tích áp dụng để khái quát hóa từ các hình thức dữ liệu khác nhau được thu thập.Loại ngoại suy toán học được sử dụng sẽ phụ thuộc vào việc dữ liệu được thu thập là liên tục hay định kỳ.Khi người đi bộ băng qua một con phố, họ vô tình thu thập thông tin về tốc độ của một chiếc xe đang tiến về phía họ.Ví dụ, mắt có thể ghi lại sự xuất hiện mở rộng của đèn pha tại một số thời điểm khác nhau, và sau đó là bộ não ngoại suy, hoặc chiếu chuyển động của chiếc xe vào tương lai, đánh giá liệu chiếc xe sẽ đến vị trí của người đi bộ trước đó, hoặcSau đó, anh ấy hoặc cô ấy đã có thể băng qua đường. Trong toán học ứng dụng, một công thức có thể được tìm thấy phù hợp với bất kỳ dữ liệu nào được thu thập về hành vi của Vũ trụ vật lý Mdash;Một phép ngoại suy gọi là đường cong phù hợp.Mỗi đường cong phù hợp với dữ liệu có một phương trình được biết là đại diện cho các hành vi tương tự, được ghi chép lại khác.Các hằng số và sức mạnh của các phương trình tổng quát có thể phù hợp với dữ liệu để dự đoán hoặc ngoại suy, những thay đổi trong dữ liệu bên ngoài phạm vi được thu thập.Trong các mô hình máy tính, nơi dữ liệu được biết đến ở các vị trí cụ thể chứ không phải ở các địa điểm khác, có thể tạo ra phổ liên tục dữ liệu dự đoán.Khi dữ liệu được tạo ra giữa các điểm dữ liệu đã biết, quá trình thường được gọi là nội suy, nhưng các phương pháp tương tự được áp dụng: phần mềm tính toán để mô hình hóa các phương pháp phần tử hữu hạn để nội suy trong khi các chương trình mô hình hóa chất lỏng sử dụng các phương pháp thể tích hữu hạn.Phép ngoại suy phụ thuộc vào các thuật ngữ của các phương trình toán học được sử dụng để phù hợp với dữ liệu mdash;tuyến tính, đa thức và hàm mũ.Nếu hai bộ dữ liệu khác nhau ở tốc độ không đổi với nhau, phép ngoại suy là tuyến tính mdash;Nó có thể được biểu diễn bằng một đường dốc không đổi.Một ví dụ về phép ngoại suy đa thức là dữ liệu phù hợp với hình dạng hình nón và các hình dạng phức tạp hơn chứa các phương trình thứ ba, thứ tư hoặc cao hơn.Thứ tự của phương trình càng cao, càng nhiều dao động, đường cong hoặc sóng dữ liệu đại diện.Ví dụ, có nhiều cực đại và cực tiểu trong dữ liệu theo thứ tự của phương trình phù hợp nhất của nó. Phương pháp ngoại suy theo cấp số nhân bao gồm các tập dữ liệu phát triển hoặc phân rã theo cấp số nhân.Tăng trưởng hình học hoặc phân rã là một ví dụ về ngoại suy theo cấp số nhân.Những loại dự báo này có thể được hình dung như các đường cong dân số cho thấy tỷ lệ sinh và tử vong mdash;tăng trưởng và suy giảm dân số.Ví dụ, hai cha mẹ có hai con, nhưng hai người đó, mỗi người có hai, để trong ba thế hệ, số đứa chắt sẽ là hai đến sức mạnh thứ ba, hoặc một số mũ của Three Mdash;hai nhân với chính nó ba lần mdash;dẫn đến tám đứa trẻ lớn.

Tính tốt của dữ liệu ngoại suy phụ thuộc vào cả phương pháp thu thập dữ liệu gốc và phương pháp ngoại suy được chọn.Dữ liệu có thể trơn tru và liên tục giống như chuyển động của một chiếc xe đạp lăn xuống dốc.Nó cũng có thể bị giật như một người đi xe đạp buộc xe đạp lên dốc của anh ấy hoặc cô ấy phù hợp và bắt đầu.Để ngoại suy thành công, nhà phân tích phải nhận ra các đặc điểm của hành vi mà anh ta hoặc cô ta dự định mô hình.