Interpolationsmethoden – Lineare Interpolation

Interpolation einer Funktion zwischen Stützpunkten
Lineare, Kubische und mit Spline Interpolation zwischen Stützpunkten. | Bild: Johannes Horak

Lineare Interpolation in zwei Dimensionen

Wir beginnen wieder mit $N$ Stützstellen $x_i$ entlang der x-Achse und $M$ Stützstellen entlang der y-Achse $y_j$. Es ist $0\leq i < N$ und $0 \leq j < M$. Jeder Stützstelle $(x_i,y_j)$ ist ein Wert $F_{i,j}$ zugeordnet.

2D Gitter mit Datenpunkten
2D Stützstellengitter mit Datenpunkten

Erneut wählen wir (wie in der folgenden Abbildung angedeutet) einen Ausschnitt, in diesem Fall ein Teil des Gitters, aus, und ermitteln zuerst dort die Interpolationsfunktion. Im Prinzip gibt es zwei Möglichkeiten wie vorgegangen werden kann, welche letztlich aber äquivalent zueinander sind.

Lineare Interpolation in zwei Dimensionen - Ausgangslage
Lineare Interpolation in zwei Dimensionen – Ausgangslage

Variante 1 – Gleichungssystem lösen

Im zweidimensionalen ist die lineare Gleichung welche im ausgewählten Teilabschnitt die gesuchte Interpolationsfunktion beschreibt gegeben durch

\[ f_{i,j}(x,y) = a_{0,0}+a_{1,0}x+a_{0,1}y+a_{1,1}xy \]

Hier sind vier unbekannte zu bestimmen. Glücklicherweise kennen wir die Funktionswerte an vier Stützstellen und können somit vier Gleichungen ansetzen:

\[a_{0,0}+a_{1,0}x_i+a_{0,1}y_j+a_{1,1}x_i y_j =F_{i,j}\]

\[a_{0,0}+a_{1,0}x_{i+1}+a_{0,1}y_{j}+a_{1,1}x_{i+1} y_{j} =F_{i+1,j}\]

\[a_{0,0}+a_{1,0}x_{i}+a_{0,1}y_{j+1}+a_{1,1}x_{i} y_{j+1} =F_{i,j+1}\]

\[a_{0,0}+a_{1,0}x_{i+1}+a_{0,1}y_{j+1}+a_{1,1}x_{i+1} y_{j+1} =F_{i+1,j+1}\]

Auflösen nach den Koeffizienten $a_{0,0}$, $a_{0,1}$, $a_{1,0}$ und  $a_{1,1}$ liefert uns für diesen Teil des Stützpunktgitters die gesuchte Interpolationsfunktion.

Lineare Interpolationsfunktion auf Teilabschnitt des Stützstellengitters
Lineare Interpolationsfunktion auf Teilabschnitt des Stützstellengitters

Variante 2 – Stückweises zusammensetzen

Diese Variante wendet im Prinzip einfach mehrmals die eindimensionale Interpolation an. Insofern werde ich mich hier kurz halten. In einem ersten Schritt wird 1D-linear entlang einer der Hauptachsen interpoliert (die Reihenfolge ist dabei egal):

Lineare Interpolation in zwei Dimensionen - erster Schritt
Lineare Interpolation in zwei Dimensionen – erster Schritt

Auf diese Weise werden zwei neue Stützstellen mit bekanntem Funktionswert generiert. Der zweite Schritt ist schließlich eine erneute 1D-lineare Interpolation – diesmal aber zwischen den beiden gerade neue erhaltenen Datenpunkten:

Lineare Interpolation in zwei Dimensionen - zweiter Schritt
Lineare Interpolation in zwei Dimensionen – zweiter Schritt

Somit lässt sich für jeden Punkt $(x,y)$ der Wert der Interpolationsfunktion ermitteln.

Für jede der zwei Varianten gilt wieder – die Interpolationsfunktion für den gesamten Bereich $f(x,y)$ setzt sich wieder aus den Interpolationsfunktionen der Zwischenbereiche $f_{i,j}$ zusammen.

Stückweise zweidimensionale lineare Interpolation auf dem gesamten Bereich
Stückweise zweidimensionale lineare Interpolation auf dem gesamten Bereich

 

Und damit haben wir auch das Ende dieses Artikels erreicht.

Johannes Horak
Johannes Horak hat sein Physikstudium an der Universität Wien mit Schwerpunkt Quantennanophysik abgeschlossen. Anschließend arbeitete er als wissenschaftlicher Mitarbeiter am Fraunhofer Ernst-Mach-Institut auf dem Gebiet der Laser-Materie Wechselwirkung. Von Dezember 2015 bis Juni 2020 war er an der Universität Innsbruck tätig und beschäftigte sich mit der feineren Auflösung von globalen Klimamodellen in Gletscherregionen. Beginnend mit Juni 2020 arbeitet er für die Stadt Linz als Stadtklimatologe.

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