利用一元函数的Lagrange多项式插值构造了一种线性张量积多项式插值逼近多元函数。对于加权L2范数,在布朗片测度下讨论了其平均误差,得到了相应量的强渐近阶。同过去利用线性泛函信息构造算法相比,本文的算法利用的是标准信息,且算法是构造性的,可以直接解决实际问题。而且在平均误差方面,结果显示该算法在一维情形下是阶最优的,且在高维情形下与利用线性泛函信息得到的最优算子具有类似的逼近阶。