連続探索の実行に要する比較の回数を考えると、これは素晴らしい結果です。これとの対照で、散布データセットの問題について考えます。rand(20,1);scatter(x,y)クエリ点に近接する点を見つけるには、ずっと多くの処理が必要となります。データをグリッドとして近似できるならば、グリッドベースの内挿によって、計算やメモリ使用量が大幅に削減されます。データが分散している場合は、散布データの内挿で説明するツールを使用できます。データ点を通過する内挿関数を作成します。データ点における値が返されます。データ点を通過するとは限りません。内挿法グリッドベースの内挿では、いくつかの異なる方法の内挿が提供されます。内挿法の選択によっては、計算時間が長くなり、大量のメモリが必要になることに注意してください。必要な平滑度を得るには、長時間の計算と大量のメモリ使用を受け入れざるをえない場合があります。グリッド点の値になります。グリッド点の値になります。不連続メモリ要件および計算時間は、最近傍の場合と同じです。グリッド点の値になります。不連続メモリ要件および計算時間は、最近傍の場合と同じです。クエリ点に内挿される値は、対応する各次元における、隣接するグリッド点の値を使用した線形内挿に基づいて決定されます。次エルミート内挿多項式に基づいて決定されます。次内挿に基づいて決定されます。線形内挿よりも計算時間が長いグリッドが等間隔であることが必要。各次元の間隔が同じである必要はありません。次の多項式の区分的関数に基づいて決定されます。式はオーバーシュートを回避するよう修正されています。次内挿に基づいて決定されます。次元データのさまざまな内挿法を視覚的に比較しています。次に挙げる方法によるグリッドベースの内挿がサポートされています。