Interpolación multivariable
En análisis numérico, la interpolación multivariable o la interpolación espacial es la interpolación sobre funciones de más de una variable.

La función a interpolar se conoce en puntos determinados  y el problema de la interpolación consistirá en dar valores en puntos arbitrarios .

Cuadrícula regular 
Para los valores de una función conocida en una cuadrícula regular (que tienen separación  predeterminada, no necesariamente uniforme),  están disponibles los siguientes métodos.

Cualquier dimensión
  Interpolación por el vecino más cercano

2 dimensiones
 Interpolación bilineal
 Interpolación bicúbica 
 Superficie de Bézier
 Remuestreo de Lanczos 
  Triangulación de Delaunay 
 Interpolación spline
 Vecino natural
 Krigeaje
 Ponderación inversa a la distancia

Bitmap resampling es la aplicación de interpolación multivariable en 2D al procesamiento de imágenes.

Tres de los métodos aplicados sobre el mismo conjunto de datos, 16 valores situados en los puntos negros. Los colores representan los valores interpolados.

Véase puntos de Padua, para interpolación polinómica en dos variables.

3 dimensiones
 Interpolación trilineal
 Interpolación tricúbica

Véase también bitmap resampling.

Cuadrícula irregular (datos dispersos) 
Todos los esquemas definidos para datos dispersos en una cuadrícula irregular deben  trabajar en una malla regular, por lo general reduciéndose a otro método conocido.
 Interpolación por el vecino más cercano
 Vecino natural basado en red irregular de triángulos 
  interpolación lineal basada en red irregular de triángulos (un tipo de función lineal a trozos)
 Ponderación inversa a la distancia
 Krigeaje
 Función de base radial
 Spline de placa delgada
 Spline poliarmónica (el spline de placa delgada es un caso especial de la spline poliarmónica)
 Spline por mínimos cuadrados

Referencias

Enlaces externos
 Example C++ code for several 1D, 2D and 3D spline interpolations (including Catmull-Rom splines).
 Multi-dimensional Hermite Interpolation and Approximation, Prof. Chandrajit Bajaja, Purdue University

Interpolación
En análisis numérico , la interpolación multivariable o la interpolación espacial es la interpolación sobre funciones de más de una variable . La función a interpolar se conoce en puntos determinados y el problema de la interpolación consistirá en dar valores en puntos arbitrarios \ . Cuadrícula regular Para los valores de una función conocida en una cuadrícula regular ( que tienen separación predeterminada , no necesariamente uniforme ) , están disponibles los siguientes métodos . Cualquier dimensión Interpolación por el vecino más cercano 2 dimensiones Interpolación bilineal Interpolación bicúbica Superficie de Bézier Remuestreo de Lanczos Triangulación de Delaunay Interpolación spline Vecino natural Krigeaje Ponderación inversa a la distancia Bitmap resampling es la aplicación de interpolación multivariable en al procesamiento de imágenes . Tres de los métodos aplicados sobre el mismo conjunto de datos,valores situados en los puntos negros . Los colores representan los valores interpolados . Vea se puntos de Padua , para interpolación polinómica en dos variables . 3 dimensiones Interpolación trilineal Interpolación tricúbica Vea se también bitmap resampling . Cuadrícula irregular ( datos dispersos ) Todos los esquemas definidos para datos dispersos en una cuadrícula irregular deben trabajar en una malla regular , por lo general reduciendo se a otro método conocido . Interpolación por el vecino más cercano Vecino natural basado en red irregular de triángulos interpolación lineal basada en red irregular de triángulos ( un tipo de función lineal a trozos ) Ponderación inversa a la distancia Krigeaje Función de base radial Spline de placa delgada Spline poliarmónica ( el spline de placa delgada es un caso especial de la spline poliarmónica ) Spline por mínimos cuadrados Referencias Enlaces externos Example C++ code for several , and spline interpolations ( including Catmull-Rom splines ) . Multi-dimensional Hermite Interpolation and Approximation , Prof . Chandrajit Bajaja , Purdue University Interpolación