(x, y, xi,
<метод> В») слід задати координати абсцис проміжних точок, в яких обчислюються значення інтерполянта, і спосіб інтерполяції:
В§ 'linear' - лінійна інтерполяція (застосовується за умовчанням, якщо спосіб інтерполяції не заданий);
При лінійної інтерполяції MATLAB з'єднує існуючі точки даних прямими лініями. Використовує вектори даних і , щоб повернути інтерпольованої значення , відповідне третьому аргументу < span align = "justify">. Аргументи і повинні бути векторами однакової довжини. Вектор повинен містити речові значення, розташовані в порядку зростання. Ця функція з'єднує точки даних відрізками прямих, створюючи таким чином ламану. Інтерпольованої значення для конкретного х є ордината у відповідної точки ламаною. Для значень , розташованих перед першою точкою у векторі , MATLAB продовжує ламану прямою лінією, що проходить через перші дві точки даних. Для значень , розташованих за останньою крапкою , MATLAB продовжує ламану прямою лінією, що проходить через останні дві точки даних. Для отримання найкращих результатів повинно знаходиться між найбільшими і найменшими значеннями - малоймовірно, що будуть корисні значення, обчислені для поза цього діапазону.
В§ 'spline' - інтерполяція кубічними сплайнами;
Сплайн-інтерполяція використовується для представлення даних відрізками поліномів невисокого ступеня - найчастіше третьою. При цьому кубічна інтерполяція забезпечує безперервність першої та другої похідних результату інтерполяції у вузлових точках. З цього випливають такі властивості кубічної сплайн-інтерполяції:
В§ графік кусково-поліноміальної апроксимуючої функції проходить точно через вузлові точки;
В§ у вузлових точках немає розривів і різких перегинів функції;
В§ завдяки низькій ступеня поліномів похибка між вузловими точками звичайно досить мала;
В§ зв'язок між числом вузлових точок і ступенем полінома відсутня;
В§ оскільки використовується безліч поліномів, з'являється можливість апроксимації функцій з безліччю піків і западин.
