Interpolacja wielomianowa, nazywana też interpolacją Lagrange'a, od nazwiska pioniera badań nad interpolacją Josepha Lagrange'a, lub po prostu interpolacją jest metodą numeryczną przybliżania funkcji tzw. wielomianem Lagrange'a stopnia n, przyjmującym w n+1 punktach, zwanych węzłami interpolacji wartości takie same jak przybliżana funkcja.
Interpolacja jest często stosowana w naukach doświadczalnych, gdzie dysponuje się zazwyczaj skończoną liczbą danych do określenia zależności między wielkościami.
Zgodnie z twierdzeniem Weierstrassa dowolną funkcję y=f(x) ciągłą na przedziale zamkniętym można dowolnie przybliżyć za pomocą wielomianu odpowiednio wysokiego stopnia.
Spis treści |
edytuj Interpolacja liniowa
Jest przypadkiem interpolacji wielomianowej dla dwóch punktów pomiarowych x0 i x1, dla których można utworzyć funkcję liniową, której wykres przechodzi przez punkty (x0,f(x0)) i (x1,f(x1)).
edytuj Ogólna metoda
Metoda interpolacji polega na:
- wybraniu n + 1 punktów
należących do dziedziny f, dla których znane są wartości 
- znalezieniu wielomianu W(x) stopnia co najwyżej n + 1 takiego, że
.
Interpretacja geometryczna – dla danych n + 1 punktów na wykresie szuka się wielomianu stopnia co najwyżej n, którego wykres przechodzi przez dane punkty
edytuj Znajdowanie odpowiedniego wielomianu
Wielomian przyjmujący zadane wartości w konkretnych punktach można zbudować w ten sposób:
- Dla pierwszego węzła o wartości f(x0) znajduje się wielomian, który w tym punkcie przyjmuje wartość f(x0), a w pozostałych węzłach
wartość zero. - Dla kolejnego węzła znajduje sie podobny wielomian, który w drugim węźle przyjmuje wartość f(x1), a w pozostałych węzłach
wartość zero. - Dodaje się wartość ostatnio obliczonego wielomianu do wartości poprzedniego
- Dla każdego z pozostałych węzłów znajduje się podobny wielomian, za każdym razem dodając go do wielomianu wynikowego
- Wielomian będący sumą wielomianów obliczonych dla poszczególnych węzłów jest wielomianem interpolującym
Dowód ostatniego punktu i dokładny sposób tworzenia poszczególnych wielomianów opisany jest poniżej w dowodzie istnienia wielomianu interpolującego będącego podstawą algorytmu odnajdowania tego wielomianu.
edytuj Dowód istnienia wielomianu interpolującego
Niech
będą węzłami interpolacji funkcji
takimi, że znane są wartości 
Można zdefiniować funkcję:
, 
taką, że dla
Li(x) jest wielomianem stopnia n (mianownik jest liczbą, a licznik iloczynem n wyrazów postaci
)
- Gdy
i k = i:
- Gdy
i
:
(licznik = 0 ponieważ występuje element (xk − xk))
Niech
będzie wielomianem stopnia co najwyżej n, określonym jako:
Dla 
.
Wszystkie składniki sumy o indeksach różnych od i są równe zeru (ponieważ dla
, składnik o indeksie i jest równy:
.
A więc
z czego wynika, że
jest wielomianem interpolującym funkcję
w punktach
.
edytuj Jednoznaczność interpolacji wielomianowej
Dowód
Załóżmy, że istnieją dwa wielomiany W1(x) i W2(x) stopnia n, przyjmujące w węzłach
takie same wartości.
Niech
będzie wielomianem. Jest on stopnia co najwyżej n (co wynika z własności odejmowania wielomianów).
Ponieważ W1(x) i W2(x) w węzłach
interpolują tę samą funkcję, to W1(xi) = W2(xi), a więc W3(xi) = 0 (węzły interpolacji są pierwiastkami W3(x)).(*)
Ale każdy niezerowy wielomian stopnia n ma co najwyżej n pierwiastków rzeczywistych, a ponieważ z (*) wiadomo, że
ma n + 1 pierwiastków, to W3(x) musi być wielomian tożsamościowo równy zeru. A ponieważ
to
co jest sprzeczne z założeniem, że W1(x) i W2(x) są różne.
edytuj Błąd interpolacji
Dość naturalne wydaje się przyjęcie, że zwiększenie liczby węzłów interpolacji (lub stopnia wielomianu interpolacyjnego) pociąga za sobą coraz lepsze przybliżenie funkcji f(x) wielomianem Ln(x). Idealna byłaby zależność:
,
tj. dla coraz większej liczby węzłów wielomian interpolacyjny staje się "coraz bardziej podobny" do interpolowanej funkcji.
Dla węzłów równo odległych tak być nie musi → efekt Rungego.
Można dowieść, że dla każdego wielomianu interpolacyjnego stopnia n, przybliżającego funkcję f(x) w przedziale a,b na podstawie n + 1 węzłów, istnieje taka liczba
zależna od x, że dla reszty interpolacji 
gdzie
, a
jest liczbą zależną od x.
Do oszacowania z góry wartości r(x) można posłużyć się wielomianami Czebyszewa stopnia n + 1 do oszacowania wartości pn(x) dla
. Dla przedziału a,b wystarczy dokonać przeskalowania wielomianu pn(x)








