Interpolation linéaire généralisée à n dimensions

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Hello,

Soit $n$ le nombre de dimensions, $t$ le paramètre, $A$ un point, $B$ un autre point. Je note $\forall x \in \mathbb{N} / x >= 1, P^x$ la $x$-ième coordonnée du point $P$.

Si je me place dans l’espace $n = 1$, l’interpolation linéaire est définie par : $A^1(1 - t) + B^1t$. C’est-à-dire qu’on multiplie la première coordonnée de chaque point (première et dernière, cf. $n = 1$).

Par contre d’après les cours que j’ai lus, si $n >= 2$, la définition de l’interpolation linéaire subit de grands changements, et je ne comprends pas pourquoi elle devient si compliquée. En effet, intuitivement et graphiquement, il suffit selon moi d’interpoler linéairement entre les coordonnées $A^i$ et $B^i$ ($i \in [1 ; n]$), non ?

Exemple en 3D : $A^1(1 - t) + B^1t$ est stockée dans la composante n°$1$ du point à construire, puis on calcule ensuite $A^2(1 - t) + B^2t$ qui est stockée dans la composante n°$2$ du point à construire, puis on calcule enfin $A^3(1 - t) + B^3t$ qui est stockée dans la composante n°$3$ du point à construire. On obtient finalement un point qui est bel et bien situé entre $A$ et $B$. Pourquoi ça ne marche pas comme ça ?

Ça ne marche pas comme ça, car toi tu ne fais que des interpolations linéaires de dimension 1 (sur chacune des dimension de ton objet de dimension 3).

En 2D, ton interpolation se fait entre 4 points et en 3D, ton interpolation serait basée sur 8 points! Ce sont des interpolations bilinéaire et trilinéaire que l’on obtient en appliquant 2 fois l’interpolation linéaire pour la bilinéaire et 2 fois la bilinéaire pour la trilinéaire.

Merci, je comprends ce que tu veux dire. Par contre, n’ayant quasiment aucun bagage en maths (mais j’y travaille en fait), il y a un point que je souhaiterais éclaircir. Donc si jamais tu as le temps de répondre ce serait génial !

===> c’est quoi la dimension d’un fonction ? <===

Jusque-là, je pensais que c’était le nombre d’éléments du tuple contenant la valeur de chaque paramètre. Exemple : $\mathbb{R}^3 \to \mathbb{R}$ bein la dimension d’une telle fonction serait… $3$ !

Pourtant, tu parles d’interpolation linéaires de dimension 1. Or, une interpolation prend toujours deux paramètres : deux points, qui certes eux-mêmes ont $k \in \mathbb{N}$ coordonnées mais voilà quoi, le fait est que la fonction "interpolation" a toujours deux paramètres : $\mathbb{P}^2$ avec $\mathbb{P}$ l’ensemble des points disponibles pour interpoler. Du coup toute interpolation a forcément exactement $2$ paramètres, donc elle est de dimension $2$ et rien d’autre.

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Mmmhhh, comment expliquer ça :P

Essaies de voir l’interpolation linéaire (D1) comme une droite qui relie 2 points dans l’espace. Maintenant, si tu te places dans le repère de ta droite, il n’y a en fait qu’une seule dimension sur laquelle tu te "déplaces". Ton seul degré de liberté est donc la position de ton point sur la droite (disons juste l’axe X).

Si l’on prends l’interpolation bilinéaire (D2), tu te déplaces maintenant sur la surface d’un quadrilatère. Une fois placé dans le repère du quadrilatère, tu as deux dimensions pour te balader (les axes X et Y par exemple).

Le cas du trilinéaire (D3), si tu as bien suivi, tu te déplaces dans un cube. Donc tu as les axes X, Y et Z.

On peut aller à des dimensions supérieures, mais pas trop d’intérêt :P .

Edit: Je vois plus les choses d’un point de vue géométrique, ce qui n’est pas forcément évident à suivre. Donc si l’explication te paraît bancale, insuffisante ou mal expliquée, dis-le moi ^^

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Ne t’inquiète pas, tu as très très bien expliqué !

En réalité, une interpolation linéaire est définie ainsi : $\forall n \in \mathbb{N}, \mathbb{P}^{2^n} \times [0;1]^n$, ce qui revient à ton explication !

Avec : $\mathbb{P}$ l’ensemble des points (abstraction est ici faite de leurs coordonnées). $n$ est appelée "dimension (de l’interpolation)".

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