Некоторые методы интерполяции для многомерных данных:

• Сплайн-интерполяция (кусочно-полиномиальная). 2 Заданный массив узлов на регулярной сетке разбивается на ячейки, на каждой из которых строится интерполяционный многочлен степени не выше третьей с учётом условий непрерывности и гладкости в узловых точках. 2
• Лагранжева интерполяция. 2 Преимущество метода в возможности брать по каждой переменной своё количество узлов из массива. 2 Однако при увеличении числа узлов возникает необходимость полного пересчёта многочлена. 2
• Метод наименьших суммарных отклонений (НСО-аппроксимация). 2 Суть метода в построении для заданного в пространстве множества точек такой гиперплоскости, чтобы сумма модулей отклонений была минимальной. 2
• Адаптивная интерполяция. 4 Алгоритм автоматически переключается между «сглаживающей» и «контурной» интерполяцией в зависимости от того, насколько сильно выражен контур в окрестности обрабатываемого отсчёта. 4
• Интерполяция на основе непрерывных функций. 3 К таким методам относятся всевозможные полиномы (Лагранжа, Ньютона, Эрмита и т. п.). 3

Выбор интерполяционных методов зависит от конкретных условий задачи. 3