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线性内插法（Linear Interpolation）是指在由若干个已知点（数据点）构成的数据集中以一次函数的形式表达所有数据点的一种连续变量拟合技术。它的定义是：将由若干个已知的数据点与其相应的函数值组成的数据集，用一次函数连接这些数据点，而且使这个函数的首项、二项、三项等的形式端正，目的是为了求出一个符合已知数据的最好近似函数，这种拟合技术也称为一次函数内插，一次内插法算法是一种比较流行且实用的处理拟合学习问题的方法。

简单来讲，线性内插法就是用一次多项式函数来表示由若干个已知数据点构成的数据集，从而得到一个拟合函数。它通常是指从一组已知数据中使用连续多项式函数进行内插，总结出一个对已知数据最佳的拟合函数。

假设有n+1个已知的数据点(x0,y0), (x1,y1),…, (xn,yn)，这些数据点可以用一阶多项式来近似表示，即可以找到一个一次函数，y=ax+b，使其满足这n+1个数据点，即求出a,b使得y0=ax0+b，y1=ax1+b，…，yn=axn+b，同时保证a,b的形式端正，从而得到一个符合已知数据的拟合函数。

线性内插法的实际应用非常广泛，包括但不限于空间匹配技术、贝克贝尔数据模型应用、数据计算等。它常常可以用来做计算机游戏、虚拟现实、影视特技和艺术数学等的拟合工作，可以根据原始数据来拟合出曲线，这种曲线称为线性插值曲线，而线性内插法就是用来进行此类拟合曲线的算法。

拓展知识：线性内插法只适用于线性状态的数据，但如果数据是非线性的，就需要使用多项式内插法。多项式内插法是一种表示由若干点构成数据集的更通用的方法，使用不同的多项式函数，它可以用来模拟复杂的函数形式，例如波形图中的折线、曲线、弧线等等。