Trong thiết kế kỹ thuật số và mô phỏng, nội suy là công cụ thiết yếu giúp các kỹ sư tái tạo hình dạng và chuyển động dựa trên dữ liệu mẫu có sẵn. Đặc biệt trong thiết kế CAD (Computer-Aided Design), nội suy giúp vẽ đường cong, bề mặt phức tạp dựa trên các điểm kiểm tra hay mô hình thô đơn giản. Việc nội suy nâng cao tính chính xác giúp thiết kế gần với thực tế hơn, từ đó giảm lỗi khi đưa sản phẩm vào sản xuất. Trong mô phỏng kỹ thuật, nội suy được dùng để tính toán các biến số liên tục như nhiệt độ, áp lực hay ứng suất, giúp phân tích phản ứng vật liệu hoặc thiết bị một cách chi tiết và chính xác. Kỹ thuật này góp phần rút ngắn thời gian phát triển sản phẩm, tăng hiệu quả nghiên cứu mà vẫn đảm bảo độ tin cậy cao. Chủ đề công thức nội suy Nội suy là một công cụ toán học vô cùng hữu ích trong nhiều lĩnh vực, từ khoa học dữ liệu đến kỹ thuật. Bài viết này sẽ khám phá các phương pháp nội suy phổ biến, từ nội suy tuyến tính đến các phương pháp nội suy phức tạp hơn, cũng như các ứng dụng thực tế của chúng trong ... Phương pháp nội suy ngày càng trở nên quan trọng trong lĩnh vực phân tích tài chính và dự báo kinh tế, khi các nhà phân tích phải xử lý lượng dữ liệu lớn với các biến động đa dạng theo thời gian. Nội suy giúp ước lượng các giá trị chưa quan sát được giữa các khoảng thời gian hay dữ liệu bị thiếu hụt, từ đó xây dựng các mô hình dự báo chính xác hơn. Trong phân tích thị trường chứng khoán, nội suy hỗ trợ tạo nên các biểu đồ giá sắc nét, giúp nhà đầu tư đánh giá xu hướng biến động và ra quyết định đầu tư kịp thời. Ngoài ra, nội suy còn được sử dụng để tính toán các biến số tài chính quan trọng như lãi suất, tỷ giá hay giá hàng hóa, đặc biệt khi dữ liệu gốc không đầy đủ hoặc có độ phân giải thấp. Việc áp dụng nội suy đúng cách giúp tăng độ tin cậy cho các báo cáo phân tích kinh tế, tạo cơ sở vững chắc cho các chiến lược kinh doanh và đầu tư. Nội suy trở thành công cụ hữu ích đóng góp vào sự phát triển bền vững của thị trường tài chính hiện đại. Nội suy là phương pháp ước tính giá trị của một điểm dữ liệu nằm giữa các điểm dữ liệu đã biết. Hiểu một cách đơn giản, nó giúp ta “điền vào chỗ trống” khi không có đủ dữ liệu. Trong khoa học kỹ thuật, chúng ta thường thu thập dữ liệu rời rạc thông qua thực nghiệm.
