Introduction
Interpolation एक numerical technique है जिसका उपयोग दिए गए data points के बीच की unknown value निकालने के लिए किया जाता है।
जब हमारे पास कुछ discrete data points होते हैं, और हमें उनके बीच किसी intermediate point की value चाहिए होती है, तब हम interpolation का उपयोग करते हैं।
Basic Concept
मान लें हमारे पास कुछ data points हैं:
और हमें किसी के लिए निकालना है, जहाँ इन points के बीच आता है।
तो हम एक ऐसा function या polynomial बनाते हैं जो इन points को satisfy करे।
Mathematical Idea
Interpolation में हम एक polynomial बनाते हैं ऐसा कि:
यह polynomial दिए गए सभी data points से होकर गुजरता है।
फिर हम उसी polynomial का उपयोग करके intermediate value निकालते हैं।
Example
मान लो हमें यह data दिया गया है:
| x | y |
|---|---|
| 1 | 1 |
| 2 | 4 |
| 3 | 9 |
अब हमें पर value निकालनी है।
हम जानते हैं कि ये data actually follow करता है
तो:
Explanation:
यहाँ हमने data के बीच की value निकाली है, जो interpolation का basic idea है।

Graph में:
- दिए गए points plotted होते हैं
- एक smooth curve (polynomial) उन सभी points को connect करता है
- बीच के point की value उसी curve से ली जाती है
Types of Interpolation
Interpolation को मुख्यतः data arrangement के आधार पर divide किया जाता है:
1. Equal Interval Interpolation
जब values के बीच समान अंतर (equal spacing) होता है
Example:
1, 2, 3, 4
2. Unequal Interval Interpolation
जब values के बीच समान अंतर नहीं होता
Example:
1, 2.5, 4, 7
Importance of Interpolation
Interpolation बहुत important है क्योंकि:
- Data analysis में missing values निकालने के लिए उपयोग होता है
- Computer applications और simulations में उपयोग होता है
- Engineering और statistics में widely used है
- Tables (log table, trigonometric table) में values निकालने के लिए उपयोग होता है
Difference between Interpolation and Extrapolation
Interpolation → data के बीच की value निकालना
Extrapolation → data के बाहर की value निकालना
Final Understanding
Interpolation का उपयोग given data points के बीच की unknown value निकालने के लिए किया जाता है
इसमें polynomial बनाकर value estimate की जाती है
यह data analysis और computer applications में बहुत महत्वपूर्ण है