Имеется набор узлов интерполяции
и значений функции
. Необходимо построить по этим данным интерполяционный многочлен
. Этот многочлен, исходя из (125) и (130) будет иметь степень
. Задача интерполирования будет решена, если удастся построить многочлены
,
, степени
такие, что
. (135)
Тогда многочлен
(140)
будет искомым интерполяционным многочленом. Действительно, поскольку
в соответствии с (140) – сумма многочленов степени
, то и
- многочлен степени
. Проверим выполнения условия интерполяции:
. (150)
Вычислим

Таким образом, условие (150) выполнено.
Задание многочленов
,
, в виде (135) определяет
корень для каждого из
- это узлы интерполирования
, для которых
. Поскольку степень
-
, то известны все корни
, и тогда имеет место представление:
. (160)
где
- пока неизвестная константа.
Поскольку при совпадении индексов
, то из (160) следует:
. (170)
Тогда с учетом (170)
имеет вид:
,
а искомый интерполяционный многочлен
с учетом (140):


. (180)
Многочлен (180) называется интерполяционным многочленом Лагранжа для функции
, построенным по набору
узлов интерполяции
и часто обозначается:
- здесь
- это количество узлов интерполяции (соответственно степень многочлена Лагранжа будет на единицу меньше, т.е.
).
Как можно оценить качество интерполянта? После того, как вычисленны коэффициенты
(представление (125)), следующий шаг – вычислить значение интерполянта в заданных узлах
и проверить, что заданные значения функции
, в этих узлах воспроизводятся в пределах ошибок округления. На практике интерполянт будет вычисляться во многих других точках, и невозможно установить его общее поведение, зная только, что он хорошо воспроизводит входные данные. Но все-таки в некоторых ситуациях качество интерполянта можно проанализировать.
Обозначим
. (185)
Можно доказать, что для любого
:
, (190)
где
.
Действительно, предположим, что
непрерывна на
. Оценим разность
, где
. Пусть
. (195)
Выберем
из условия
.
Очевидно:
, (197)
т.е.
принципиально можно найти.
При т аком выборе
функция
обращается в 0 в
точке:
. На основании теоремы Ролля ее производная
обращается в ноль, по крайней мере, в
точках (т. Ролля: если функция
непрерывна на отрезке
, дифференцируема в
, и
, то существует, по крайней мере, одна точка
, что
).
Применяя теорему Ролля к функции
,получаем, что ее производная
обращается в 0, по крайней мере, в
точке и т.д.. В итоге получаем, что
обращается в 0, по крайней мере, в одной точке
, где
.
Поскольку

то

,
а значит
. (200)
Поскольку из (197)
, то подставляя сюда
из (200), получим:


,
. (210)
Формула (210) – формула остаточного члена (или погрешности) интерполяционного многочлена Лагранжа.
Пример. Вычислить погрешность (ошибку) полиномиальной интерполяции третьей степени для функции
, построенную по узлам
. Необходимо оценить ошибку интерполяции в точке
.
Интерполяционный многочлен Лагранжа 3-ей степени в соответствии с формулой (180) имеет вид




и
.
Выражение для погрешности дает в соответствии с (190) дает:

Таким образом, ошибка будет меньше, чем
. (220)
Фактическая величина погрешности есть
,
что полностью соответствует оценке (220).
Рассмотрим, что получится, если интерполировать известную функцию
все в большем и большем числе точек на фиксированном интервале. Логично, на первый взгляд надеется, что оценка погрешности интерполяции в точках, отличных от узлов, улучшится. Однако, если внимательно посмотреть на выражение (210) для погрешности интерполяции, то можно заметить следующее: хотя факториал и произведение разностей с увеличением
уменьшают ошибку, но при этом растет порядок производной
. Для большинства функций величины производных увеличиваются быстрее, чем
. В результате полиномиальные интерполянты редко сходятся к обычной непрерывной функции
с ростом
. Практический эффект выражается в том, что полиномиальный интерполянт высокой степени может «вести себя плохо», приближая значения
в точках, отличных от узлов интерполяции. Поэтому почти всегда используются интерполянты степени не выше 4 или 5.
Пример. Функция Рунге.
Подробный анализ опасностей, возникающих при полиномиальной интерполяции, был впервые опубликован Рунге в 1901 г. Он пытался интерполировать полиномами простую функцию

в точках равномерной сетки на сегменте
. Он обнаружил, что при стремлении степени
интерполирующего полинома
к бесконечности
не стремятся к
при
. Это явление графически показано на рис.3. При этом полиномиальная интерполяция хорошо работает в средней части
.
Расходимость последовательности интерполянтов
с ростом
объясняется быстрым ростом производных
с ростом их порядка
(см.(210)).

Рис.3.
Замечание 1. Если узлы интерполирования расположить неравномерно, сконцентрировав их ближе к концам
, то расходимость последовательности интерполянтов исчезнет. В результате полиномиальные интерполянты будут сходиться к
при стремлении
к бесконечности для любого
из
. Однако, в общем случае такой прием не срабатывает: не существует правила для выбора узлов интерполяции, которое бы работало для всех непрерывных функций. В то же время для любой конкретной функции
можно индивидуально подобрать расположение узлов.
Замечание 2. Число арифметических операций для построения интерполяционного многочлена Лагранжа по
узлам интерполяции в соответствии с формулой (180) составляет
арифметических операций.
Замечание 3. Существует много обобщений для интерполяции Лагранжа. Например, интерполяции Эрмита. Исходными данными здесь являются значения приближаемой функции
и значения ее производной в узлах интерполирования:
. Задача состоит в том, чтобы найти полином
максимальной степени
такой, что
.