1.2第二章_内插法
二. 比例双内插（二元函数）
当函数有两个自变量时，用比例双内插求 近似解。
例2－1－2：由例2－1－1的计算结果，求h ＝13.4m，α＝4.4时的D？
10 13.4
20
3
6.2
12.3
4
4.6 6.2
9.3
4.4
5.7
5
3.7 5.0
7.4
D＝6.2＋ 5.0 - 6.2 （4.4－4）＝5.7n mile 5-4
mile
10
（2）求α＝5′，h＝13.4m时的D2？
α h 10 13.4
20
3 6.2
12.3
4 4.6
3
5 3.7 5.0
7.4
D1＝D0＋
Dh1--Dh（0 h－h0）＝3.7＋
7.4 20
-
130.（7 13.4－10）＝5.0n
mile
10
2. 比例反内插 内插的逆运算，y＝f（x），已知y求x？
5
3.7
7.4
z
=z00+
z 10 x1
- z 00 - x0
(x
-
x0)+
z 01 y1
-
z 00 y0
(y
-
y0 )
Z ＝4.6＋
9.3－4.6 20 - 10
(13.4－10）＋
3.7－4.6 5-4
（4.4－4）＝5.8
n
mile
第二节 变率内插
当函数是非线性函数时，如果用比例内 插计算将会导致一定的计算误差， 为了尽量减小该误差，则引进了变率内 插。
内插法：
利用函数表册，根据任意居间引数查取 相应函数的方法。
内插分类： a：按使用目的：
正内插－已知引数求函
数；
反内插－已知函数求引数。
b：按引数的个数： 单内插、双内插、三内插 c：按函数的性质： 线性内插、变率内插、高次内插
第一节 比例内插（线性内插）
一．比例单内插（一元函数 y＝f(x) ）
一. 变率单内插（一元函数）
利用表中给出的函数变化率进行内插。
y＝y0＋
dy dx
（x－x0）
例2－2－1：用y＝x2造表，求x＝2.3时的y？
（1） 用比例内插 y＝5.5
（2） 用x＝2变率内插 y＝4＋4（2.3－2）＝5.2 （3） 用x＝3变率内插 y＝9＋6（2.3－3）＝4.8 （4） 用y＝x2直接计算 y＝5.29
yx0 最接近准确值y 。
yx1 o
x0
x
f(x) x1 x
综上所述
查算由非线性函数造的函数表，不论用比 例内插还是变率内插都会导致一定的误 差。
在精度允许的情况下可采用任意一种方法 计算。在航海实际工作中大多数采用比 例内插。
1．已知x＝4.2，Y＝12.3，求Z＝？
Y
10
15
20
X
3
32
41
比例双内插的简便算法
X
x0
Y
y0
z00
y1
z01
x1 z10 z11
z
=z00+
z 10 x1
- z 00 - x0
(x - x 0 ) +
z 01 y1
-
z 00 y0
(y
-
y0 )
例2－1－3：求h＝13.4m，α＝4.4时的D？
h 10 13.4 20
α
3
6.2
12.3
4
4.6
9.3
4.4
1．比例正内插 已知 x 求 y。
y＝f（x）
引数 x0
x1 …
函数值 yo
y1 …
比例内插公式：
y
y-y0 y1 -y0
＝xx1--xx00
y1
y
y ＝y0＋xx1--xx00 （y1－y0） y0
＝y0＋y1 x1
-y0 -x0
（x－x0）
O
f(x) c
d
a
e
x0
x
b x1 x
y
f(x) 比率内插的几何意义：
用表列引数两点的直线
y1
c
代替曲线进行内插，即以
y
d
弦代替曲线进行内插。
f
结论：
y0
a
e
b
1） f（x）为线性函数，求
O
x0
x
x1 x
得的y值没有误差
2) f（x）为非线性函数，
求得的y值有df误差
①：只要在误差允许的范围内，均可采用 线性内插。 ②：对非线性函数，表间距越小，利用 线性内插求得的函数值的误差越小。但 是表的篇幅会增大。
x
y
dy dx
24 4
39 6
4 16 8
分析： ① 比例内插误差大； ② x＝2的变率内插较准。
结论： 使用变率内插时，为减小误差，应使用 最接近实际引数的表列引数所对应的函 数为基准 。
变率内插的几何意义：
准确值y
y
按比例内插，为yp
y1
按x0变率内插，为yx0 yp
y
按x1变率内插，为yx1 yy0x0
例2－1－1：设物标高h，垂直角α，水平 距离D＝h ctgα，利用该式编表2-1-2如下：
（1）求α＝4′，h＝13.4m时的D1？
α h 10 13.4
20
3 6.2
12.3
4 4.6 6.2
9.3
5 3.7
7.4
D1＝D0＋
Dh1--Dh（0 h－h0）＝4.6＋
9.3 20
-
140.（6 13.4－10）＝6.2n
53
4
36
47
58
5
38
49
60
航海学附篇
大连海事大学航海学院 航海教研室
第二章 内插法
在航海数值计算中，经常要用到一些专用 表册，如：航海表、吃水差表等等，这些 表册都是按一定的函数关系编排的，如：
y＝f（x）
根据已知的x值，查表可求得y值，但是表 内不可能一一列出全部y值，当所求的函 数值y正好在两表列数值之间，利用表列 数据间的引数求y值的方法称为内插法。
内插法
也称为插值。
根据一定间隔内未知函数f（x）的几个点的函数值，使一个与f（x）值相同的特定函数近似于原始函数f（x），然后近似值可以通过该特定函数来计算间隔中其他点的原始函数f（x）的平方。
该方法称为插值法。
根据特定功能的性质，有线性插值，非线性插值等；根据参数（独立变量）的数量，有单插值，双插值和三插值。
在中国古代，插补是很久以前发明的，被称为“技巧”。
例如，大约在公元前一世纪的《算术九章》中的“盈余和不足”等同于差分插值（线性插值）。
隋代黄继里的刘超发明了二次差分插值法（抛物线插值法）。
唐代《太延历》中的僧侣发明了不等距的二次差插值法。
元代《计时日历》的郭守敬进一步发明了立方差分插值法。
在刘超1000年和郭守敬400年之后，英国牛顿提出了插值的一般公式。
插值在财务管理中被广泛使用。
例如，在计算货币的时间价值时，找到利率I和年数N；在债券估值中，寻求债券的到期收益率；在项目投资决策指标中，寻求内部收益率。
在中级和CPA教科书中没有内插的原理，许多学生不太了解内插的原理。
让我们通过示例来讨论内插在财务管理中的应用，嵌入式补偿的计算。
内插法广泛用于内部收益率的计算。
内在收益率是使投资项目的净现值为零的折现率。
通过计算内在收益率，我们可以判断该项目是否可行。
如果计算出的内在收益率高于必要的收益率，则该方案是可行的。
如果计算出的内部收益率小于必要的收益率，则该方案不可行。
通常，IRR的计算涉及插值法的计算。
如果投资项目在投资起点投资一次，并且经营期间每年的现金流量相等，并且是后付年金，首先可以根据年金方法确定内部收益率的估计值范围，然后使用插值法确定内部收益率。
内插法计算公式
内插法计算公式
内插法计算公式
说明：已知道一个数字的上下限，以及其对应的取值时，当我们要求的取值的数值位于这个区
间时，即可根据本内插法公式计算对应取值。
下列公式中，X1为已知数值的下限，对应的值为Y1；X2为已知数值的上线，对应的值为Y2；我们所求的值Y，为对应的已知数值X 的取值。
则可采用下列公式计算；
例：如右图的某工程设计收费，当我们要计算投资X为8750万元时的收费基价时，则找到8750万元计费额的下限X1为8000，此时对应的取值Y1为249.6；再找到8750万元计费额的上限X2为10000，此时对应的Y2为304.8，则可计算当X为8750时，对应的取值Y=270.3，如下公式所示：基本原理为两点间直线公式，则可求得，Y=（X-X1)*(Y2-Y1)/(X2-X1)+Y1。
现已编好公式，可
直接用下表进行批量化计算：
X1Y1X2Y2X Y
8000249.610000304.88750270.30
50020.9100038.878030.92。
内插法的计算公式
内插法的计算公式在数学和金融等领域，内插法是一种常用的计算方法。
它能够帮助我们在已知的数据点之间估算出未知的值，具有广泛的应用场景。
接下来，让我们一起深入了解内插法的计算公式及其原理。
内插法，简单来说，就是在一系列已知的数据点之间，通过一定的数学方法，推测出中间未知的数据点的值。
这种方法基于数据的连续性和趋势性假设。
我们先来看一个简单的线性内插法的例子。
假设有两个已知点，点A 的坐标为（x1, y1)，点B 的坐标为（x2, y2)，现在要在 x1 和 x2 之间的某个 x 值处求出对应的 y 值。
线性内插法的计算公式为：＼y ＝ y1 ＋＼frac{（x x1)（y2 y1)｝｛（x2 x1)｝＼这个公式的含义是，首先计算出两个已知点之间的斜率，即＼（（y2 y1) ／（x2 x1)＼），然后根据所求点与已知点 x 坐标的差值，乘以斜率，再加上起始点的 y 值，就得到了所求点的 y 值。
为了更好地理解这个公式，我们通过一个具体的例子来演示。
假设点 A 的坐标为（1, 3)，点 B 的坐标为（5, 9)，现在要求出 x ＝ 3 时对应的 y 值。
首先，计算斜率：＼（（9 3) ／（5 1) ＝ 15\）然后，代入公式：＼y ＝ 3 ＋＼frac{（3 1)×（9 3)｝｛（5 1)｝＝ 3 ＋＼frac{2×6}｛4} ＝ 3 ＋ 3 ＝ 6\所以，当 x ＝ 3 时，y 的值为 6 。
除了线性内插法，还有更复杂的非线性内插法，比如二次内插法、三次内插法等。
二次内插法适用于数据呈现出抛物线形状的情况。
假设我们有三个已知点 A(x1, y1)、B(x2, y2)、C(x3, y3)，通过构建一个二次函数来进行内插。
二次内插法的一般公式为：＼y ＝ a(x x2)（x x3) ＋ b(x x1)（x x3) ＋ c(x x1)（x x2)＼其中，a、b、c 是通过已知点的坐标计算得出的系数。
内插法以及多项式逼近法
這個多項式稱為 n 次的 Lagrange 插値多項式，此多項式定義於下列定理中： 定理 1.1 如果有 x0 , x1 , x2 ,L , xn 共 n + 1 個相異的點且 f 為ㄧ函數，其函數値由 n + 1 個相異 的點給定，則唯一存在一個維度最高為 n 次的多項式 p( x) ，對於 k = 0,1,L , n 使得 f ( xk ) = p ( xk ) 。此多項式為：
這個例子中我們造了一個函數 Ln ,k ( x) 滿足當 i ≠ k ， Ln ,k ( xi ) = 0 以及 Ln ,k ( xk ) = 1 。 為了滿足當 i ≠ k ， Ln ,k ( xi ) = 0 ， Ln ,k ( x) 的分子必須為：
( x − x0 )( x − x1 )L ( x − xk −1 )( x − xk +1 )L ( x − xn )
p( x) = L0 ( x) f ( x0 ) + L1 ( x) f ( x1 )
因為
L0 ( x0 ) = 1, L0 ( x1 ) = 0 and L1 ( x0 ) = 0, L1 ( x1 ) = 1
可以得到
p( x0 ) = 1× f ( x0 ) + 0 × f ( x1 ) = f ( x0 ) = y0
內插法以及多項式逼近法
第ㄧ節 內插法及 Lagrange 多項式
x
x0
表格一. L x1
xn
y
y0
y1
L
yn
假設有 n + 1 個相異的點為 x0 , x1 , x2 ,L , xn ，對應的 y 値為 y0 , y1 , y2 ,L , yn (如表 格一)，我們想要找一個通過這 n + 1 個點的多項式曲線。所以，我們想要算出定 義在 x 軸的多項式且對於在表格ㄧ中的 n + 1 個相異的點 xi 代入此多項式的函數 值會滿足對應於 xi 的 yi 値。一個多項式 p 滿足 p( xi ) = yi ， 0 ≤ i ≤ n ，被稱為插値 表格ㄧ。 通過 ( x0 , y0 ) 與 ( x1 , y1 ) 相異兩點的一次多項式問題等同於利用內插法找出一 次多項式來逼近函數 f ，且此多項式滿足 f ( x0 ) = y0 及 f ( x1 ) = y1 。 首先，我們定義下列函數： x − x0 x − x1 L0 ( x) = and L1 ( x) = x0 − x1 x1 − x0 然後定義
内插法计算方法
内插法计算方法内插法是一种常用的数值计算方法，它可以用来估计两个已知数据点之间的数值，或者在一个数据集中找到某个特定数值对应的自变量值。
内插法的应用非常广泛，涉及到数学、物理、工程等多个领域。
本文将介绍内插法的基本原理和常见的计算方法。
首先，我们来了解一下内插法的基本原理。
内插法的核心思想是利用已知数据点之间的关系，通过某种数学模型来估计未知点的数值。
在实际应用中，我们通常会假设已知数据点之间的关系是连续的，并且可以用一个函数来描述。
然后，通过这个函数来计算未知点的数值。
内插法的精度和准确性取决于所选择的插值函数以及已知数据点的分布情况。
常见的内插法包括线性插值、拉格朗日插值和牛顿插值等。
下面我们将分别介绍这几种内插法的计算方法。
首先是线性插值。
线性插值是内插法中最简单的一种方法，它假设已知数据点之间的关系是线性的。
具体计算方法如下，假设已知两个数据点为(x1, y1)和(x2,y2)，要估计在x1和x2之间某一点x的数值。
首先计算x点对应的y值的近似值，公式为y = y1 + (x x1) (y2 y1) / (x2 x1)。
这样就可以利用线性插值来估计任意两个已知数据点之间的数值。
接下来是拉格朗日插值。
拉格朗日插值是一种多项式插值方法，它可以通过已知数据点构造一个插值多项式，然后利用这个多项式来计算未知点的数值。
假设已知n个数据点(x1, y1), (x2, y2), ..., (xn, yn)，要估计在这n个点之间某一点x的数值。
拉格朗日插值的插值多项式为L(x) = Σ(yi li(x))，其中li(x) = Π((x xj) / (xi xj))，j≠ i。
利用这个插值多项式，可以计算出x点对应的y值的近似值。
最后是牛顿插值。
牛顿插值也是一种多项式插值方法，它可以通过已知数据点构造一个插值多项式，并且具有更高的精度和稳定性。
假设已知n个数据点(x1,y1), (x2, y2), ..., (xn, yn)，要估计在这n个点之间某一点x的数值。
最新内插法的定义及计算公式
内插法的定义及计算公式内插法（Interpolation Method）什么是内插法在通过找到满足租赁交易各个期间所支付的最低租金支付额及租赁期满时租赁资产估计残值的折现值等于租赁资产的公平价值的折现率，即租赁利率的方法中，内插法是在逐步法的基础上，找到两个接近准确答案的利率值，利用函数的连续性原理，通过假设关于租赁利率的租赁交易各个期间所支付的最低租金支付额及租赁期满时租赁资产估计残值的折现值与租赁资产的公平价值之差的函数为线性函数，求得在函数值为零时的折现率，就是租赁利率。
内插法原理数学内插法即“直线插入法”。
其原理是，若A(i1,b1),B(i2,b2)为两点，则点P（i,b)在上述两点确定的直线上。
而工程上常用的为i在i1,i2之间，从而P在点A、B之间，故称“直线内插法”。
数学内插法说明点P反映的变量遵循直线AB反映的线性关系。
上述公式易得。
A、B、P三点共线，则(b-b1)/(i-i1)＝（b2-b1)/(i2-i1)=直线斜率，变换即得所求。
内插法的具体方法求得满足以下函数的两个点，假设函数为线性函数，通过简单的比例式求出租赁利率。
以每期租金先付为例，函数如下：A表示租赁开始日租赁资产的公平价值；R表示每期租金数额；S表示租赁资产估计残值；n表示租期；r表示折现率。
通过简单的试错，找出二个满足上函数的点（a1，b1）（a2，b2），然后，利用对函数线性的假设，通过以下比例式求出租赁利率：内插法应用举例内插法在财务管理中应用很广泛，如在货币时间价值的计算中，求利率i，求年限n;在债券估价中，求债券的到期收益率；在项目投资决策指标中，求内含报酬率。
中级和CPA教材中都没有给出内插法的原理，很多同学都不太理解是怎么一回事。
下面我们结合实例来讲讲内插法在财务管理中的应用。
一、在内含报酬率中的计算内插法在内含报酬率的计算中应用较多。
内含报酬率是使投资项目的净现值等于零时的折现率，通过内含报酬率的计算，可以判断该项目是否可行，如果计算出来的内含报酬率高于必要报酬率，则方案可行；如果计算出来的内含报酬率小于必要报酬率，则方案不可行。
直线内插法
直线内插法直线内插法(1张)是一种使用线性多项式进行曲线拟合的方法，多使用在数量分析和计算机制图方面，是内插法的最简单形式。
两个已知点之间的直线内插法:如果两已知点(x0,y0)(x1,y1)，那么(y-y0)/(x-x0)=(y1-y0)/(x1-x0)解方程得:y=y0+(x-x0)*(y1-y0)/(x1-x0)经过扩展，可以计算n个已知点的情况。
编辑本段实际应用在实验心理学试验中，求绝对阈限时，通常使用直线内插法。
将刺激作为横坐标，以正确判断的百分数作为纵坐标，画出曲线。
然后再从纵轴的50%或75%(判断次数百分率)处画出与横轴平行的直线，与曲线相交于a点，从a点向横轴画垂线，垂线与横轴相交处就是两点阈，其值就是绝对阈限。
内插法百科名片在通过找到满足租赁交易各个期间所支付的最低租金支付额及租赁期满时租赁资产估计残值的折现值等于租赁资产的公平价值的折现率，即租赁利率的方法中，内插法是在逐步法的基础上，找到两个接近准确答案的利率值，利用函数的连续性原理，通过假设关于租赁利率的租赁交易各个期间所支付的最低租金支付额及租赁期满时租赁资产估计残值的折现值与租赁资产的公平价值之差的函数为线性函数，求得在函数值为零时的折现率，就是租赁利率。
编辑本段概念内插法，一般是指数学上的直线内插，利用等比关系，是用一组已知的未知函数的自变量的值和与它对应的函数值来求一种求未知函数其它值的近似计算方法，是一种未知函数，数值内插法逼近求法，天文学上和农历计算中经常用的是白塞尔内插法，可参考《中国天文年历》的附录。
另外还有其他非线性内插法:如二次抛物线法和三次抛物线法。
因为是用别的线代替原线，所以存在误差。
可以根据计算结果比较误差值，如果误差在可以接受的范围内，才可以用相应的曲线代替。
一般查表法用直线内插法计算。
编辑本段原理数学内插法即“直线插入法”。
其原理是，若A(i1,b1),B(i2,b2)为两点，则点P(i,b)在上述两点确定的直线上。
采用内插法赋分-概述说明以及解释
采用内插法赋分-概述说明以及解释1.引言1.1 概述概述部分的内容可以描述内插法的基本概念和作用。
内插法是一种常用的数值计算方法，它通过已知数据点之间的插值来估计未知数据点的值。
这种方法在各个领域中都得到了广泛的应用，如科学研究、工程计算、金融分析等。
内插法的基本原理是基于已知数据点的函数关系进行近似计算。
当原始数据点之间的间隔较大或者缺少某些数据点时，内插法可以通过构建一个插值函数来填补数据的空缺，从而得到连续的数据集，以便进行更精确的分析和预测。
内插法的应用领域非常广泛。
在科学研究中，内插法可以用来处理各种实验数据，从而提取出隐藏在数据背后的规律性。
在工程计算中，内插法可以用来优化设计参数，提高工程效率。
在金融分析中，内插法可以用来预测股票价格、估计投资回报等，帮助投资者做出合理的决策。
然而，内插法也存在一些局限性。
首先，内插法的准确性受限于已知数据点的数量和分布情况。
如果数据点稀疏或者分布不均匀，内插法可能会产生较大的误差。
其次，内插法只能对已知数据点之间的值进行估算，无法对超出这个范围的值进行预测。
总之，内插法在科学研究、工程计算和金融分析等领域中发挥着重要的作用。
通过对已知数据点进行插值运算，内插法可以填补数据空缺，提供连续的数据集，从而为分析和预测提供更准确的基础。
然而，我们也应该意识到内插法的局限性，以确保在实际应用中使用时能够得到合理的结果。
在未来的研究中，我们可以进一步改进内插法的算法和模型，提高其准确性和适用性，以满足不同领域的需求。
文章结构部分的内容示例：1.2 文章结构本文将按照以下结构展开：- 引言：首先，我们会对内插法的概述进行说明，包括其定义、原理以及应用范围。
- 正文：接下来，我们将详细介绍内插法的定义和原理，阐述其在不同领域中的应用情况，并探讨其存在的优缺点。
- 结论：最后，我们将总结内插法的作用和价值，展望未来内插法的发展，并给出本文的结束语。
通过以上结构，我们将全面而系统地探讨内插法在不同领域中的应用和发展前景，以期为读者提供一个清晰的认识和了解。
容积率修正系数内插法公式
容积率修正系数内插法公式容积率修正系数内插法公式，这听起来好像有点复杂，但其实只要咱们一步步来，也能把它弄明白。
先来说说啥是容积率修正系数。
简单讲，容积率就是一个衡量土地使用强度的指标。
比如说，一块地盖的房子越多越密，容积率就越高。
而容积率修正系数呢，就是用来调整因为容积率不同而产生的价值差异的一个系数。
那内插法公式又是啥呢？咱们打个比方，就好像你要在一条线上找到一个中间的点。
比如说，你知道两个点的位置，一个点是容积率为1.0 时对应的修正系数是 0.8，另一个点是容积率为 2.0 时对应的修正系数是 1.2。
现在要算容积率为 1.5 时的修正系数，这时候内插法公式就派上用场啦。
内插法公式就像是一个神奇的工具，能帮咱们在已知的两个点之间，算出中间某个点的数值。
具体的公式呢，是这样的：假设已知点 A 的容积率为 X1，对应的修正系数为 Y1；点 B 的容积率为 X2，对应的修正系数为 Y2。
要算容积率为 X 时的修正系数 Y，公式就是：Y = Y1 + （X - X1）×（Y2 - Y1）÷（X2 - X1）。
我记得有一次，我去参加一个房地产评估的项目。
当时就是要用到容积率修正系数内插法公式来确定一块土地的价值。
那时候，大家都对着一堆数据发愁，我就站出来说，咱们用内插法公式试试。
一开始，同事们还有点怀疑，觉得这能行吗？我就耐心地给他们解释，一步一步地带着大家用公式计算。
我们先把已知的两个容积率和对应的修正系数找出来，然后按照公式，认真地计算每一步。
当最后得出结果的时候，大家都惊喜地发现，和我们预估的差不多，而且这个结果让整个评估工作变得更加准确和科学了。
其实在生活中，很多地方都能用到这个公式。
比如说，在城市规划中，要确定不同区域的土地开发强度；在房地产开发中，要评估土地的价值等等。
所以啊，别看这个容积率修正系数内插法公式好像有点复杂，只要咱们掌握了它，就能在很多实际问题中派上大用场，让我们的工作和生活变得更加有条理和准确。
内插法
内插法在化验分析中的应用一、内插法的概念内插法：一般是指数学上的直线内插，利用等比关系，是用一组已知的未知函数的自变量的值和与它对应的函数值来求一种求未知函数其它值的近似计算方法其原理是，若X(A1,B1),Y(A2,B2)为两点，则点C（A,B)在上述两点确定的直线上。
而工程上常用的为X在X1,X2之间，从而C在点A、B之间，故称“直线内插法”。
数学内插法说明点C 反映的变量遵循直线XY反映的线性关系。
上述公式易得。
A、B、C三点共线，则或（A1-A）/(A1-A2)=(B1-B)/(B1-B2)二、内插法的应用内插法在化验分析中典型应用在温度计的修正值计算和密度的查表计算中。
1、温度计的修正值计算我们现在的温度计是每隔10℃在整十位数校正1次，为了简便就采用了就近原则，也就是采用视温度靠近的那个整十位数的修正值。
但以前250℃以上的温度数值是不校正的，相应的温度值也采用就近原则用250℃的修正值，这样会造成分析数据结果的误差。
按照新的检定校正要求，温度计250℃以上的温度数值为每隔50℃校正，要求采用内插法计算修正值。
例：温度计示值是264℃，求真值？查温度计校正表得：示值（℃）修正值（℃）250 -0.45300 +0.50（A-A1）/（A2-A1）=（B-B1）/（B2-B1）2、石油产品密度的查表计算在《石油计量表》中温度列是以0.25为单元分隔的,视密度列是以2为单元分隔的。
而在实际应用中温度是精确至0.1度,视密度精确至0.1.对于温度是采用就近原则,也就是取与该温度最接近温度，象25.1就取25.0，25.2就取25.25，25.3也取25.25，25.4就取25.5，25.6也是取25.5，25.7取25.75，以此类推。
视密度因间隔比较大，有2个点，当查询视密度没在列表中，则是找到最接近的视密度的值，然后利用内插法获得最终的标准密度。
例：温度是25.4℃，视密度是702.5，求标准密度？查表得25.50℃时：视密度标准密度701 706703 708三、计算要点（1）“内插法”的原理是根据等比关系建立一个方程，然后解方程计算得出所要求的数据。