रैखिक अंतर्वेशन

गणित में, रैखिक प्रक्षेप ज्ञात डेटा बिंदुओं के एक अलग सेट की सीमा के भीतर नए डेटा बिंदुओं का निर्माण करने के लिए रैखिक बहुपदों का उपयोग करके वक्र फिटिंग की एक विधि है।

दो ज्ञात बिंदुओं के बीच रैखिक प्रक्षेप
यदि दो ज्ञात बिंदु निर्देशांक द्वारा दिए गए हैं $$(x_0,y_0)$$ और $$(x_1,y_1)$$, रैखिक इंटरपोलेंट इन बिंदुओं के बीच की सीधी रेखा है। एक मूल्य के लिए $$x$$ अंतराल में $$(x_0, x_1)$$, मूल्य $$y$$ सीधी रेखा ढलानों के समीकरण से दी गई है $$\frac{y - y_0}{x - x_0} = \frac{y_1 - y_0}{x_1 - x_0},$$ जिसे दाईं ओर की आकृति से ज्यामितीय रूप से प्राप्त किया जा सकता है। यह बहुपद प्रक्षेप का एक विशेष मामला है#इससे प्रक्षेप बहुपद का निर्माण $$n=1$$.

इस समीकरण को हल करने के लिए $$y$$, जो कि अज्ञात मान है $$x$$, देता है $$\begin{align} y &= y_0 + (x-x_0)\frac{y_1 - y_0}{x_1 - x_0} \\ &= \frac{y_0(x_1-x_0)}{x_1-x_0} + \frac{y_1(x - x_0)-y_0(x - x_0)}{x_1 - x_0}\\ &= \frac{y_1x - y_1x_0-y_0x + y_0x_0 + y_0x_1-y_0x_0}{x_1 - x_0} \\ &= \frac{y_0(x_1 - x)+y_1(x - x_0)}{x_1 - x_0}, \end{align}

$$ जो अंतराल में रैखिक प्रक्षेप का सूत्र है $$(x_0,x_1)$$. इस अंतराल के बाहर, सूत्र रैखिक एक्सट्रपलेशन के समान है।

इस सूत्र को भारित औसत के रूप में भी समझा जा सकता है। वज़न अंतिम बिंदु से अज्ञात बिंदु तक की दूरी से विपरीत रूप से संबंधित होते हैं; निकटतम बिंदु का दूर के बिंदु की तुलना में अधिक प्रभाव होता है। इस प्रकार, वजन हैं $1 - (x-x_0)/(x_1-x_0)$ और $1 - (x_1-x)/(x_1-x_0)$, जो अज्ञात बिंदु और प्रत्येक अंतिम बिंदु के बीच सामान्यीकृत दूरी हैं। क्योंकि इनका योग 1 होता है, $$\begin{align} y &= y_0 \left(1 - \frac{x - x_0}{x_1 - x_0}\right) + y_1 \left(1 - \frac{x_1 - x}{x_1 - x_0}\right) \\ &= y_0 \left(1 - \frac{x - x_0}{x_1 - x_0}\right) + y_1 \left(\frac{x - x_0}{x_1 - x_0}\right) \\ &= y_0 \left(\frac{x_1 - x}{x_1 - x_0}\right) + y_1 \left(\frac{x - x_0}{x_1 - x_0}\right) \end{align}$$ ऊपर दिए गए रैखिक प्रक्षेप के लिए सूत्र प्राप्त करना।

डेटा सेट का इंटरपोलेशन
डेटा बिंदुओं के एक सेट पर रैखिक प्रक्षेप $(x_{0}, y_{0}), (x_{1}, y_{1}), ..., (x_{n}, y_{n})$ को डेटा बिंदुओं की प्रत्येक जोड़ी के बीच रैखिक इंटरपोलेंट के संयोजन के रूप में परिभाषित किया गया है। इसके परिणामस्वरूप एक सतत कार्य होता है, जिसमें एक असंतत व्युत्पन्न (सामान्य तौर पर) होता है, इस प्रकार भिन्नता वर्ग होता है $C^0$.

सन्निकटन के रूप में रैखिक प्रक्षेप
रैखिक प्रक्षेप का उपयोग अक्सर किसी फ़ंक्शन (गणित) के मान का अनुमान लगाने के लिए किया जाता है $y$ अन्य बिंदुओं पर उस फ़ंक्शन के दो ज्ञात मानों का उपयोग करना। इस सन्निकटन की त्रुटि को इस प्रकार परिभाषित किया गया है $$R_T = f(x) - p(x),$$ कहाँ $x$ ऊपर परिभाषित रैखिक प्रक्षेप बहुपद को दर्शाता है:


 * $$p(x) = f(x_0) + \frac{f(x_1) - f(x_0)}{x_1 - x_0}(x - x_0).$$

इसे रोले के प्रमेय का उपयोग करके सिद्ध किया जा सकता है कि यदि $f$ में एक सतत दूसरा व्युत्पन्न है, तो त्रुटि परिबद्ध है $$|R_T| \leq \frac{(x_1 - x_0)^2}{8} \max_{x_0 \leq x \leq x_1} \left|f''(x)\right|.$$ अर्थात्, किसी दिए गए फ़ंक्शन पर दो बिंदुओं के बीच का सन्निकटन, अनुमानित फ़ंक्शन के दूसरे व्युत्पन्न के साथ खराब हो जाता है। यह सहज रूप से भी सही है: फ़ंक्शन जितना घुमावदार होगा, सरल रैखिक प्रक्षेप के साथ किए गए अनुमान उतने ही खराब होंगे।

इतिहास और अनुप्रयोग
तालिकाओं में रिक्त स्थान को भरने के लिए प्राचीन काल से ही रैखिक प्रक्षेप का उपयोग किया जाता रहा है। मान लीजिए कि किसी के पास 1970, 1980, 1990 और 2000 में किसी देश की जनसंख्या को सूचीबद्ध करने वाली एक तालिका है, और वह 1994 में जनसंख्या का अनुमान लगाना चाहता है। रैखिक प्रक्षेप ऐसा करने का एक आसान तरीका है। ऐसा माना जाता है कि इसका उपयोग सेल्यूसिड साम्राज्य (पिछली तीन शताब्दी ईसा पूर्व) और ग्रीक खगोलशास्त्री और गणितज्ञ हिप्पार्कस (दूसरी शताब्दी ईसा पूर्व) द्वारा किया गया था। रैखिक प्रक्षेप का वर्णन प्राचीन चीनी गणित पाठ में पाया जा सकता है जिसे गणितीय कला पर नौ अध्याय (九章算術) कहा जाता है। 200 ईसा पूर्व से 100 ईस्वी तक और टॉलेमी द्वारा रचित अल्मागेस्ट (दूसरी शताब्दी ईस्वी)।

दो मानों के बीच रैखिक प्रक्षेप का मूल संचालन आमतौर पर कंप्यूटर चित्रलेख  में उपयोग किया जाता है। उस क्षेत्र के शब्दजाल में इसे कभी-कभी 'लेरप' कहा जाता है ('एल'इनियर इंटेरपोलेशन से)। इस शब्द का उपयोग ऑपरेशन के लिए क्रिया या संज्ञा के रूप में किया जा सकता है। जैसे ब्रेसेनहैम का एल्गोरिदम रेखा के दो अंतिम बिंदुओं के बीच क्रमिक रूप से घूमता रहता है।

Lerp संचालन सभी आधुनिक कंप्यूटर ग्राफिक्स प्रोसेसर के हार्डवेयर में निर्मित होते हैं। इन्हें अक्सर अधिक जटिल ऑपरेशनों के लिए बिल्डिंग ब्लॉक्स के रूप में उपयोग किया जाता है: उदाहरण के लिए, एक द्विरेखीय प्रक्षेप  को तीन लेरप्स में पूरा किया जा सकता है। क्योंकि यह ऑपरेशन सस्ता है, यह बहुत अधिक तालिका प्रविष्टियों के बिना सुचारू कार्यों के लिए त्वरित तालिका देखो साथ सटीक लुकअप तालिकाओं को लागू करने का एक अच्छा तरीका है।

सटीकता
यदि एक भिन्नता वर्ग|$C^{0}$ फ़ंक्शन अपर्याप्त है, उदाहरण के लिए यदि डेटा बिंदुओं का उत्पादन करने वाली प्रक्रिया को अधिक सुचारू माना जाता है $C^{0}$, रैखिक प्रक्षेप को तख़्ता प्रक्षेप या, कुछ मामलों में, बहुपद प्रक्षेप से बदलना आम बात है।

बहुभिन्नरूपी
यहां वर्णित रैखिक प्रक्षेप एक स्थानिक आयाम में डेटा बिंदुओं के लिए है। दो स्थानिक आयामों के लिए, रैखिक प्रक्षेप के विस्तार को द्विरेखीय प्रक्षेप कहा जाता है, और तीन आयामों में, त्रिरेखीय प्रक्षेप कहा जाता है। हालाँकि, ध्यान दें कि ये इंटरपोलेंट अब स्थानिक निर्देशांक के रैखिक कार्य नहीं हैं, बल्कि रैखिक कार्यों के उत्पाद हैं; यह नीचे दिए गए चित्र में द्विरेखीय प्रक्षेप के स्पष्ट रूप से गैर-रैखिक उदाहरण द्वारा दर्शाया गया है। रैखिक प्रक्षेप के अन्य विस्तारों को बेज़ियर सतहों सहित अन्य प्रकार के बहुभुज जाल जैसे त्रिकोणीय और टेट्राहेड्रल जाल पर लागू किया जा सकता है। इन्हें वास्तव में उच्च-आयामी टुकड़े-टुकड़े रैखिक फ़ंक्शन के रूप में परिभाषित किया जा सकता है (नीचे दूसरा चित्र देखें)।



प्रोग्रामिंग भाषा समर्थन
कई पुस्तकालयों और छायांकन भाषाओं में एक एलआरपी हेल्पर-फ़ंक्शन होता है (जीएलएसएल में इसे मिक्स के रूप में जाना जाता है), बंद इकाई अंतराल [0, 1] में एक पैरामीटर (टी) के लिए दो इनपुट (v0, v1) के बीच एक इंटरपोलेशन लौटाता है। Lerp फ़ंक्शंस के बीच हस्ताक्षर दोनों रूपों (v0, v1, t) और (t, v0, v1) में विभिन्न प्रकार से कार्यान्वित किए जाते हैं। यह lerp फ़ंक्शन आमतौर पर अल्फा सम्मिश्रण के लिए उपयोग किया जाता है (पैरामीटर t अल्फा मान है), और सूत्र को एक वेक्टर के कई घटकों (जैसे स्थानिक x, y, z अक्ष या r, g, b रंग घटकों) को समानांतर में मिश्रित करने के लिए बढ़ाया जा सकता है।

यह भी देखें

 * द्विरेखीय प्रक्षेप
 * तख़्ता प्रक्षेप
 * बहुपद प्रक्षेप
 * डी कास्टेलजौ का एल्गोरिदम
 * प्रथम-क्रम होल्ड
 * बेज़ियर वक्र

बाहरी संबंध

 * Equations of the Straight Line at cut-the-knot
 * Well-behaved interpolation for numbers and pointers

Interpolation (Mathematik)