Отримаємо тепер формулу для залишкового члена інтерполяційного многочлена у виді Лагранжа.

Теорема 2. Нехай f(x) Î C⁽ⁿ⁾ [a, b] і існує f⁽ⁿ⁺¹⁾ (x). Тоді для довільного х Î [a, b] має місце наступна форма залишкового члена

(7)

де

Зауваження 2. З формули залишкового члена (7) випливає, що інтерполяційний многочлен у формі Лагранжа є точним для многочленів степеня n.

Вимоги до обчислювальних алгоритмів

Наведені вище формули, що визначають N-точкову апроксимацію, громіздкі і мало придатні для розв¢ язування обчислювальних задач. Визначимо коротко ті вимоги, котрі ставляться перед обчислювальним алгоритмом. Чисельні алгоритми для раціональних апроксимацій можна поділити на ті, за допомогою яких розв¢ язують проблему коефіцієнтів і ті, за допомогою яких розв¢ язують проблему значень. Проблема коефіцієнтів полягає у визначенні значень коефіцієнтів на підставі яких формується інтерполяційна функція. Проблема значень полягає в обчисленні значення інтерполяційної функції у вказаній наперед точці z, коли не потрібні проміжкові обчислення коефіцієнтів. Наприклад, метод відомий під назвою e-алгоритма розв¢ язує проблему значень для апроксимацій Паде, оскільки він не зв¢ язаний з проміжковим обчисленням коефіцієнтів. Описаний нижче модифікований алгоритм Течера-Тьюкі, котрий представляє раціональну апроксимацію в вигляді неперервного дробу, дає вирішення проблеми коефіцієнтів. Якщо потрібно знайти деяку таблицю значень інтерполюючої раціональної функції, то часто вигідніше розв¢ язати спочатку проблему коефіцієнтів і потім обчислювати значення апроксимації в різних точках. Якщо потрібно обчислити одне значення, то іноді зручніше не звертатися до проміжкової задачі обчислення коефіцієнтів. Та на практиці обчислення поліномів і неперервних дробів є доволі швидкою процедурою і тому проблема коефіцієнтів особливо важлива. Відмітимо, що представлення інтерполюючої функції в виді неперервного дробу підвищує ефективність обчислень у порівнянні з використанням поліноміальних відношень, які характерні для апроксимацій Паде.

Важливо і бажано, щоб застосовувані методи коректно працювали у випадку наявності кратних вузлів інтерполяції. Іншою бажаною ознакою чисельних методів раціональної апроксимації є надійність. Не завжди існує раціональна функція певного виду, що задовольняє накладеним умовам інтерполяції. Надійний метод апроксимації має вказати, що задача не має розв¢ язку. Чисельний алгоритм повинен розрізняти задачі що мають і не мають розв¢ язків з врахуванням помилок представлення та округлення. Аналіз цього питання приводить нас до поняття стійкості алгоритму, яке тісно зв¢ язане з поняттям надійності. Алгоритм стійкий, якщо малі зміни початкових даних приводять до невеликих змін результату. Хороший алгоритм раціональної інтерполяції повинен бути в змозі виділити ті випадки, коли початкові дані приводять до нестійкого результату.

Відмітимо, що рекурентні методи знаходження інтерполюючої раціональної функції можуть бути зв¢ язані з припущенням, що існують проміжкові апроксимації. У випадку існування потрібної інтерполяції надійний алгоритм повинен спрацьовувати навіть у випадку, коли деякі проміжкові апроксимації вироджені або не існують.

Всі ці якісні характеристики хорошого алгоритма навряд чи є повністю сумісними, тому вибір “найкращого” зумовлює наявність тих чи інших компромісів. В будь-якому випадку для практичного застосування нам потрібен алгоритм ефективний, надійний і стійкий.

Розглянемо деякі алгоритми, які є найкращими серед існуючих.