Непрерывная функция не всегда может быть хорошо приближена интерполяционным многочленом Лагранжа, Ньютона и т.д., основанным на глобальной интерполяции.
С середины 60-х годов популярность приобрел альтернативный подход: использование для приближения кусочно-полиномиальных функций, или сплайнов.
Для определенности будем говорить о приближении функции
на отрезке
. Разобьем его на части
, где
- узлы интерполирования, и обозначим это разбиение через
. Назовем сплайном
порядка
функцию, являющуюся многочленом степени
на каждом из отрезков
, причем на каждом отрезке
свой многочлен
(в обозначении
первый индекс
указывает на частичный отрезок, для которого построен многочлен, а второй индекс
- на степень многочлена),т.е.
при
:
=
и удовлетворяющую условиям непрерывности производных до порядка
в точках
:
. (390)
Всего имеется
неизвестных коэффициентов многочленов
: количество частичных сегментов -
, на каждом частичном сегменте свой многочлен степени 
, который определяется своими
коэффициентами. Соотношение (390) – это система
линейных алгебраических уравнений. Понятно, что пока количество уравнений в общем случае меньше количества неизвестных. Другие уравнения для для искомых коэффициентов многочленов получаются из условия близости сплайна к приближаемой функции и из некоторых дополнительных условий.
Рассмотрим задачу приближения функции
линейным сплайном (
), тогда общее число неизвестных
. Поскольку искомый сплайн
совпадает со значением
в узлах
, то получаем систему уравнений:

Эта система распадается на системы уравнений относительно коэффициентов отдельных многочленов:

Многочлен
является интерполяционным многочленом первой степени с узлами интерполяции
.
Интерполяционный сплайн первой степени представлен на рис.1.

Рис.1.
Интерполяционный сплайн первой степени обладает следующим очень важным свойством: если между узлами
появляются дополнительные точки-узлы, в которых известны значения приближаемой функции
, то интерполянт улучшается, т.е. приближается к исходной функции. Более того, если
имеет непрерывную вторую производную, то можно доказать, что
,
где
- наибольшая из длин частичных сегментов. Важность этого результата состоит в том, что выражение для оценки погрешности содержит лишь вторую производную и не зависит от числа узлов. Если удвоить число равномерно расположенных узлов, уменьшив тем самым
в два раза, то погрешность для нового интерполянта составит около ¼ погрешности старого. Таким образом, выбрав достаточно много узлов, ошибку интерполяции можно сделать сколь угодно малой. Конечно, на практике интерполируемая функция редко бывает известна, а добавление дополнительных точек является роскошью. Однако подобные утверждения о сходимости дают нам уверенность в этом методе, особенно с негарантированно сходящейся глобальной полиномиальной интерполяцией.
Хотя интерполяционный сплайн первой степени решает проблему, возникающую при глобальной полиномиальной интерполяции – обладает сходимостью при увеличении количества узлов, но порождает при этом другую проблему – недостаток гладкости: график
имеет изломы. Поэтому на практике, как правило, используют интерполяционные сплайны более высоких степеней – чаще всего третьей степени
. Они обеспечивают высокую точность приближения, имеют простую численную реализацию и достаточную гладкость.






