用M-C 方法求积分

合集下载

不定积分计算公式

不定积分计算公式不定积分是微积分中的重要内容之一，它是对函数的积分运算，是求导的逆运算。

在数学中，不定积分可以帮助我们求解各种函数的原函数，用符号∫来表示，被积函数称为被积表达式，积分变量叫做积分变量。

本文将介绍不定积分的计算方法和常用公式，并通过具体的例子进行说明。

一、基本公式1. 常数的不定积分当被积表达式为常数c时，不定积分为cx，其中x为积分变量，c为常数。

2. 幂函数的不定积分(a) 单项式的不定积分对于单项式x^n来说，其中n是非零整数，不定积分为(x^(n+1))/(n+1)+C，其中C为常数。

例如，∫x^3dx=(x^(3+1))/(3+1)+C=(x^4)/4+C。

(b) 反函数的不定积分当被积表达式为反函数1/x时，不定积分为ln|x|+C，其中C 为常数。

例如，∫(1/x)dx=ln|x|+C。

例如，∫x^(-3)dx=(x^(-3+1))/(-3+1)+C=(x^(-2))/(-2)+C=-1/(2x^2)+C。

3. 指数函数的不定积分(a) e^x的不定积分为e^x+C，其中C为常数。

例如，∫e^xdx=e^x+C。

(b) a^x(lna)的不定积分为(a^x)/lna+C，其中C为常数，a不等于1。

例如，∫2^xdx=(2^x)/ln2+C。

4. 对数函数的不定积分lnx的不定积分为xlnx-x+C，其中C为常数。

例如，∫lnxdx=xlnx-x+C。

5. 三角函数的不定积分(a) sinx的不定积分为-cosx+C，其中C为常数。

例如，∫sinxdx=-cosx+C。

(b) cosx的不定积分为sinx+C，其中C为常数。

例如，∫cosxdx=sinx+C。

例如，∫tanxdx=-ln|cosx|+C。

复变函数积分方法总结

复变函数积分方法总结[键入文档副标题]acer[选取日期]复变函数积分方法总结数学本就灵活多变，各类函数的排列组合会衍生多式多样的函数新形势，同时也具有本来原函数的性质，也会有多类型的可积函数类型，也就会有相应的积分函数求解方法。

就复变函数：z=x+iy i²=-1 ，x,y分别称为z的实部和虚部，记作x=Re(z),y=Im(z)。

arg z=θ₁θ₁称为主值 -π＜θ₁≤π，Arg=argz+2kπ。

利用直角坐标和极坐标的关系式x=rcosθ，y=rsinθ,故z= rcosθ+i rsinθ；利用欧拉公式e iθ=cosθ+isinθ。

z=re iθ。

1.定义法求积分：定义：设函数w=f(z)定义在区域D内，C为区域D内起点为A终点为B的一条光滑的有向曲线，把曲线C任意分成n个弧段，设分点为A=z0，z1，…，z k-1，z k，…，z n=B，在每个弧段z k-1 z k(k=1,2…n)上任取一点ξk并作和式S n=ξ(z k-z k-1)=ξ∆z k记∆z k= z k- z k-1，弧段z k-1 z k的长度=,n),当0时，不论对c的分发即ξk的取法如何，S n有唯一的极限，则称该极限值为函数f(z)沿曲线C的积分为：=ξ∆z k设C负方向(即B到A的积分记作).当C为闭曲线时，f(z)的积分记作 (C圆周正方向为逆时针方向)例题：计算积分 ,其中C表示a到b的任一曲线。

（1）解：当C为闭合曲线时，=0.∵f(z)=1 S n=ξ(z k-z k-1)=b-a∴ =b-a,即 =b-a.(2)当C为闭曲线时，=0. f(z)=2z;沿C连续，则积分存在，设ξk=z k-1,则∑1= （）(z k-z k-1)有可设ξk=z k，则∑2= （）(z k-z k-1)因为S n的极限存在，且应与∑1及∑2极限相等。

所以S n= (∑1+∑2)==b2-a2∴=b2-a21.2 定义衍生1：参数法：f(z)=u(x,y)+iv(x,y), z=x+iy带入得：= - vdy + i + udy再设z(t)=x(t)+iy(t) (≤t≤)=参数方程书写：z=z0+(z1-z0)t（0≤t≤1）；z=z0+re iθ，(0≤θ≤2π)例题1：积分路线是原点到3+i的直线段解：参数方程 z=（3+i）t=′=(3+i)3=6+i例题2：沿曲线y=x2计算（）解：参数方程或z=t+it2 (0≤t≤1)=（）=(1+i) + 2i]=-+i1.3定义衍生2 重要积分结果：z=z0+ re iθ，(0≤θ≤2π)由参数法可得：dθ=dθ=（）=例题1：例题2：解： =0 解 =2πi2.柯西积分定理法：2.1 柯西-古萨特定理：若f(z)dz在单连通区域B内解析，则对B内的任意一条封闭曲线有：=02.2定理2：当f为单连通B内的解析函数是积分与路线无关，仅由积分路线的起点z0与终点z1来确定。

积分中值定理公式

积分中值定理公式积分中值定理是微积分中的一个重要定理，它提供了两个函数之间平均值与积分之间的关系。

在本文中，我们将探讨积分中值定理的公式及其应用。

首先，让我们来讨论一下积分中值定理的基本概念。

根据定理的表述，如果函数f(x)在闭区间[a, b]上连续，而且F(x)是它的一个原函数，则存在一个数c ∈ (a, b)，使得∫[a, b] f(x)dx = (b - a) · F(c)其中，∫[a, b] f(x)dx表示函数f(x)在闭区间[a, b]上的积分。

这个定理的直观意义是，积分等于函数在区间内的平均值乘以区间长度。

根据积分中值定理的公式，我们可以推导出其他一些有用的结果。

例如，如果f(x)在闭区间[a, b]上连续且非负，且∫[a, b] f(x)dx=0，那么在该区间内f(x)必须恒为0。

另一个重要的应用是通过积分中值定理证明不等式。

例如，我们知道当x ∈ [0, 1]时，sin(x)函数是有界的，即存在常数M > 0，使得|sin(x)| ≤ M对于所有x成立。

我们可以通过积分中值定理来证明这一点。

考虑函数f(x) = sin(x)在闭区间[0, 1]上的积分：∫[0, 1] sin(x)dx由于sin(x)在该区间上连续，则存在一个数c ∈ (0, 1)，使得∫[0, 1] sin(x)dx = (1 - 0) · cos(c)由于cos(c)是有界的，我们可以得出结论∫[0, 1] sin(x)dx是有界的。

另一个相关的应用是平均值定理。

根据积分中值定理，我们可以得出函数在某个区间上的平均值与积分之间的关系。

设函数f(x)在闭区间[a, b]上连续，其平均值为M = (1 / (b - a)) ∫[a, b] f(x)dx则存在一个数c ∈ (a, b)，使得f(c) = M，即函数在某个点上的值等于其平均值。

除了基本的积分中值定理公式之外，还存在一些相关的推广定理。

复变函数积分方法总结()

f(z),= 则有Res[f(z), ]=-c-1
4.4.1如果f(z)在扩充复平面上只有有限个孤立奇点（包括无穷远处在内）设为z1，z2，…，zn 则f(z)在各奇点的留数总和为零,即
+Res[f(z), ]=0;
4.4.2Res[f(z), ]=-Res[f( ) ,0]
例题：求下列Res[f(z), ]的值
复变函数积分方法总结
经营教育
乐享
[选取日期]
复变函数积分方法总结
数学本就灵活多变，各类函数的排列组合会衍生多式多样的函数新形势，同时也具有本来原函数的性质，也会有多类型的可积函数类型，也就会有相应的积分函数求解方法。就复变函数：
z=x+iy i²=-1，x,y分别称为z的实部和虚部，记作x=Re(z),y=Im(z)。arg z=θ₁θ₁称为主值-π＜θ₁≤π，Arg=argz+2kπ。利用直角坐标和极坐标的关系式x=rcosθ，y=rsinθ,故z=rcosθ+irsinθ；利用欧拉公式eiθ=cosθ+isinθ。z=reiθ。
∑1= (zk-zk-1)
有可设k=zk，则
∑2= (zk-zk-1)
因为Sn的极限存在，且应与∑1及∑2极限相等。所以
Sn= (∑1+∑2)= =b2-a2
∴ =b2-a2
1.2定义衍生1：参数法：
f(z)=u(x,y)+iv(x,y), z=x+iy带入得：
= - vdy + i + udy
再设z(t)=x(t)+iy(t) ( ≤t≤ )
= +
=
= + + +
=0+2πi+2πi+0

微分积分公式大全

微分积分公式大全微分和积分是微积分学中的两个重要概念，可以应用于各种数学问题和实际应用中。

在这篇文章中，我将为您介绍微分和积分的公式以及它们的应用。

一、微分(Differentiation)公式1.基本微分法则(1)常数法则：如果f(x)=c，其中c是常数，那么f'(x)=0。

(2)恒等法则：如果f(x)=x，那么f'(x)=1(3) 幂函数法则：如果f(x)=x^n，其中n是实数，那么f'(x)=nx^(n-1)。

(4) 多项式法则：如果f(x)=a_nx^n+a_(n-1)x^(n-1)+...+a_1x+a_0，其中a_i是常数，那么f'(x)=na_nx^(n-1)+(n-1)a_(n-1)x^(n-2)+...+a_1(5)乘法法则：如果f(x)=u(x)v(x)，那么f'(x)=u'(x)v(x)+u(x)v'(x)。

(6)除法法则：如果f(x)=u(x)/v(x)，那么f'(x)=(u'(x)v(x)-u(x)v'(x))/[v(x)]^2(7)复合函数法则：如果f(x)=g(h(x))，那么f'(x)=g'(h(x))h'(x)。

2.指数函数和对数函数的微分(1) 指数函数：如果f(x)=a^x，其中a是正数且不等于1，那么f'(x)=a^xln(a)。

(2)自然指数函数：如果f(x)=e^x，那么f'(x)=e^x。

(3) 自然对数函数：如果f(x)=ln(x)，那么f'(x)=1/x。

(4) 一般对数函数：如果f(x)=log_a(x)，其中a是正数且不等于1，那么f'(x)=1/[xln(a)]。

3.三角函数和反三角函数的微分(1) 正弦函数：如果f(x)=sin(x)，那么f'(x)=cos(x)。

(2) 余弦函数：如果f(x)=cos(x)，那么f'(x)=-sin(x)。

各向同性颗粒系统数量平衡方程直接矩积分求解法的研究

维普资讯
第２卷第４期２
２００６年ｈｍｉａａｔｎＥｎｉｅｒｎｎｃｎｌｇｅｃｌＲｅｃｉｇｎｅｉｇａｄＴｅｈｏｏｙｏ
Ｖｏ２ｌ．Ｎｏ４２Ａｕ．２０ｇ０６
数量平衡方程求解。Ｍａｃｉｏ和Ｆｘ在矩积分方法的基础上推导出了直接矩积分方法（ｒｃｒｈｓｉｏＤｉｔｅＱｕｄａｕｅＭｅｈｄｏｍｅｔＤａｒｔｒｔｏｆＭｏｎ，ＱＭＯＭ）与其它方法相比，ＤＱＭＯＭ具有计算量小，容易和。ＣＤ耦合等优点［Ｆｇ。Ｆｎ等利用ＤＱＭＯＭ对气固流化床系统中的破碎和聚并过程进行了研究［。ａ２］但目前ＤＱＭＯＭ在液固多相系统研究中的有效性没有验证。因此研究液固系统中的颗粒长大、破碎
方法（Ｍ）和矩方法（ｔｏｆＭｏｎ，ＭＯＭ）ＭＣＭｅｈｄｏｍｅｔ。分组方法是按颗粒内部属性进行分组，得到
一
系列离散的偏微分方程，计算量大，难以和计算流体力学（Ｆ）耦合用于模拟实际工程问题［。ＣＤ２］
文献标识码：Ａ
工业上的很多处理过程，如制药、结晶等，都有颗粒参与。目前描述两相体系相互作用的多流体模型将各相看成连续的相，很难描述实际操作过程中颗粒的微观动态行为，如颗粒长大、颗粒合并和破碎等，因此需要引入新的模型一数量平衡方程。数量平衡方程可以跟踪固体颗粒、液滴、气泡或其它单元的数量［。在颗粒系统中，颗粒的分布不仅和空间位置有关，还与颗粒本身属性有关，数量平１］

蒙特卡罗方法在积分计算中的应用

算多重积分是蒙特卡罗方法的重要应用领域之一。本章着重介绍计算定积分的蒙特卡罗方法的各种基本技巧，而这些技巧在粒子输运问题中也是适用的。
1. 蒙特卡罗方法求积分
蒙特卡罗方法求积分的一般规则如下：任何一个积分，都可看作某个随机变量的期望值，因此，可以用这个随机变量的平均值来近似它。蒙特卡洛方法的基本思想：当问题可以抽象为某个确定的数学问题时，应当首先建立一个恰当的概率模型，即确定某个随机事件A或随机变量X，使得待求的解等于随机事件出现的概率或随机变量的数学期望值。然后进行模拟实验，即重复多次地模拟随机事件A或随机变量X。最后对随机实验结果进行统计平均，求出A出现的频数或X的平均值作为问题的近似解。这种方法也叫做间接蒙特卡洛模拟。
子程序FMTCL.FOR
SUBROUTINE FMTCL(A,B,F,S) DOUBLE PRECISION A,B,F,S,R,X,K REAL M,NRND1 F=1.0 M=10000.0 K=10000.0D0 S=0.0D0 IF (M+1.0.NE.1.0)THEN M=M-1.0 X=A+(B-A)*NRND1(R) S=S+F(X)/K GOTO 10 ENDIF S=S*(B-A) END
形参说明
N：整型变量，输入参数，积分的重数。 A,B：均为双精度实型一维数组，长度为N，输入参数，积分的下限值和上限值。 F：双精度实型函数子程序名,输入参数。用于计算被积函数值f(x1,x2,…,xn)。在主程序中必须用外部语句及类型说明语句对相应遥实参进行说明。 DOUBLE PRECISION FUNCTION F（N,X）其中：X为双精度实型一维数组，长度为N ；用于存放N 个自变量值。 S：双精度实型变量，输出参数。返回积分值。

(完整版)复变函数积分方法总结

就复变函数： z=x+iy i²=-1 ，x,y 分别称为z 的实部和虚部，记作x=Re(z),y=Im(z)。

arg z =θ₁ θ₁称为主值 -π＜θ₁≤π ，Arg=argz+2k π 。

利用直角坐标和极坐标的关系式x=rcos θ ，y=rsin θ,故z= rcos θ+i rsin θ；利用欧拉公式e i θ=cos θ+isin θ。

z=re i θ。

1.定义法求积分：定义：设函数w=f(z)定义在区域D 内，C 为区域D 内起点为A 终点为B 的一条光滑的有向曲线，把曲线C 任意分成n 个弧段，设分点为A=z 0 ，z 1，…，z k-1，z k ，…，z n =B ，在每个弧段z k-1 z k (k=1,2…n)上任取一点ξk 并作和式S n =∑f(ξk )n k−1(z k -z k-1)= ∑f(ξk )n k−1∆z k 记∆z k = z k - z k-1，弧段z k-1 z k 的长度 δ=max 1≤k≤n {∆S k }(k=1,2…,n),当 δ→0时，不论对c 的分发即ξk 的取法如何，S n 有唯一的极限，则称该极限值为函数f(z)沿曲线C 的积分为：∫f(z)dz c=lim δ 0∑f(ξk )nk−1∆z k设C 负方向(即B 到A 的积分记作) ∫f(z)dz c−.当C 为闭曲线时，f(z)的积分记作∮f(z)dz c(C 圆周正方向为逆时针方向) 例题：计算积分1)∫dz c 2) ∫2zdz c ,其中C 表示a 到b 的任一曲线。

（1）解：当C 为闭合曲线时，∫dz c=0.∵f(z)=1 S n =∑f(ξk)n k−1(z k -z k-1)=b-a ∴lim n 0Sn =b-a,即1)∫dz c=b-a. (2)当C 为闭曲线时，∫dz c =0. f(z)=2z;沿C 连续，则积分∫zdz c 存在，设ξk =z k-1,则∑1= ∑Z n k−1（k −1）(z k -z k-1) 有可设ξk =z k ，则∑2= ∑Z n k−1（k −1）(z k -z k-1)因为S n 的极限存在，且应与∑1及∑2极限相等。

编程实现数值积分的几种--方法 c语言

编程实现数值积分的几种--方法c语言数值计算2010-11-05 09:52:43 阅读385 评论1 字号：大中小订阅复化梯形公式在区间不大时, 用梯形公式、辛卜生公式计算定积分是简单实用的, 但当区间较大时, 用梯形公式、辛卜生公式计算定积分达不到精确度要求 . 为了提高计算的精确度，我们将[a,b] 区间n等分，在每个小区间上应用梯形公式、辛卜生公式计算定积分，然后将其结果相加，这样就得到了复化梯形公式和复化辛卜生公式。

1. 复化梯形公式将积分区间等分, 设, 则节点为对每个小区间上应用梯形公式, 然后将其结果相加，则得(3.14)称(3.14) 式为复化梯形公式 .当在[a,b] 上有连续的二阶导数时，则复化梯形公式(3.14) 的余项推导如下：因为所以在区间[a,b] 上公式(3.14) 的误差为又因为在区间[a,b] 上连续，由连续函数的性质知，在区间[a,b] 上存在一点，于是（ 3.15 ）复化梯形公式，复化抛物线公式和Romberg求积法的算法程序：以下程序均定义误差限为1*10^-5;1)复化梯形公式：#include <stdio.h>#include <math.h>#define e 1e-5#define a 0 //积分下限a#define b 1 //积分上限b#define f(x) (4/(1+(x*x))) //被积函数f(x)int main(){int i,n;double h,t0,t,g;n=1; //赋初值h=(double)(b-a)/2;t=h*(f(a)+f(b));do{t0=t;g=0;for (i=1;i<=n;i++)g+=f((a+(2*i-1)*h));t=(t0/2)+(h*g); //复化梯形公式n*=2;h/=2;}while (fabs(t-t0)>e); //自定义误差限e printf("%.8lf",t); //输出积分的近似值return 0;}2)复化抛物线公式：#include <stdio.h>#include <math.h>#define e 1e-5#define a 0 //积分下限a#define b 1 //积分上限b#define f(x) (4/(1+(x*x))) //被积函数f(x)int main(){int i,n;double f1,f2,f3,h,s0,s;f1=f(a)+f(b); //赋初值f2=f(((double)(b+a)/2));f3=0;s=((double)(b-a)/6)*(f1+4*f2);n=2;h=(double)(b-a)/4;do //复化抛物线算法{f2+=f3;s0=s;f3=0;for (i=1;i<=n;i++)f3+=f((a+(2*i-1)*h));s=(h/3)*(f1+2*f2+4*f3);n*=2;h/=2;}while (fabs(s-s0)>e); //自定义误差限printf("%.8lf",s);return 0;}3)Romberg求积法：#include <stdio.h>#include <math.h>#define e 1e-5#define a 0 //积分下限a#define b 1 //积分上限b#define f(x) (4/(1+(x*x))) //被积函数f(x)double t[100][100];int main(){int n,k,i,m;double h,g,p;h=(double)(b-a)/2;t[0][0]=h*(f(a)+f(b));k=1;n=1;do //Romberg算法{g=0;for (i=1;i<=n;i++)g+=f((a+((2*i-1)*h)));t[k][0]=(t[k-1][0]/2)+(h*g);for (m=1;m<=k;m++){p=pow(4,(double)(m));t[k-m][m]=(p*t[k-m+1][m-1]-t[k-m][m-1])/(p-1);}m-=1;h/=2;n*=2;k+=1;}while (fabs(t[0][m]-t[0][m-1])>e); //自定义误差限eprintf("%.8lf",t[0][m]);return 0;}给定精度，定义误差限为1*10^-5，分别求出步长的先验估计值：用复化梯形公式计算，要求h<0. 007746。

基于力插值的非线性梁柱单元中固定端部求积节点的积分方法_杜轲

(10)
基于力插值非线性梁柱单元构造的是力插值
式中： xk (k=1,2,…n)为 n 次勒让德多项式 Pn ( x) 零点，
D ( x ) b( x)Q
(2)
Pn (x)=
1 dn 2 [( x 2 1) n ] ；Ak = n n 2 n ! dx n(n 1)[ Pn 1 ( xk )]2
第 30 卷第 9 期 2013 年 9 月
Vol.30 No.9 Sep. 2013
工
程
力
学 22
ENGINEERING MECHANICS
文章编号：1000-4750(2013)09-0022-06
基于力插值的非线性梁柱单元中固定端部求积节点的积分方法
杜轲，孙景江，刘琛
(中国地震局工程力学研究所，中国地震局地震工程与工程振动重点实验室，哈尔滨 150080)
固定两端求积节点的牛顿-科茨(Newton-Cotes) 积分方法将积分 I(f )=
1 f (x) dx 的积分区间[–1，1]划分
Q T (q F Q ) 0
由 Q 的任意性可得：
(6)
q F Q F bT ( x) f ( x)b( x)dx
0 L
(7) (8)
K F 1 (9) 式中： F 为单元的柔度矩阵；K 为单元的刚度矩阵。
在实际计算中，需要通过积分方法才能获得单元柔度矩阵或者刚度矩阵，通常计算机采用数值积分的方法代替直接积分，在现行有限元程序中，通常采用高斯-勒让德积分方法。
Abstract: The plastic hinge area generally appears at the ends because of the nonlinear material response of beam–column members, but there is no integration point fixed at the end of the element for Gauss-Legendre Integration that is commonly used in FE programs. So an integration method for the fixed integration point at the ends of the element is proposed and developed based on OpenSees. The study case shows that the result of Gauss-Radau integration (it places an integration point at only one end of the element) and Gauss-Lobatto integration (it places an integration point at each end of the element) is better than the result of Newton-Cotes integration (it also places an integration point at each end of the element), but they all perform better than the result of Gauss-Legendre integration. It is suggested to use Gauss-Radau integration or Gauss-Lobatto integration in the nonlinear analysis. Key words: force-based beam-column element; integration methods; nonlinear analysis; integration point; hysteretic curves 非线性梁柱单元有基于力插值和基于位移插值的非线性梁柱单元之分。在基于位移插值的单元形函数中，横向位移采用三阶 Hermite 插值，轴

几种定积分的数值计算方法

f
x C2 a,b，记 M=max xa,b
f
'' x ，则 x1, x2 a
x1
x2 ，有
b
a
f
x dx
ba 2
f
x1
f
x2
b a3
12
M
．
证明：过 x1, f x1 , x2, f x2 两点的直线方程为
P(x)
f
x1
f
x2
x2
f x1
x1
(
x
x1
)
所以 P(xi ) f (xi ),i 1, 2.令
max
xa ( i 1) h , a ih
f (x) ,i
1.2., n
I~ 与 I 如上,则 I~ 与 I 的误差满足 I I~ O( 1 ) . n
证明:
I I~
b a
f (x)dx b a n
n i 1
f (i )
由命题 1 得,
n i 1
a ih
n
f (x)dx h
将{i }映射到子区间
{a i 1 (b a), a i (b a)} a,b,
n
n
i 1,2,, n
最后,计算 I
的近似值 I~ , I~
ba n
n i 1
f (i ) ．
下面用两个命题证明“类矩阵”方法的可行性.
命题 1
设
f (x) C1a,b,记M
max
xa ,b
f
( x)
, x0
几种定积分的数值计算方法
几种定积分的数值计算方法
摘要:本文归纳了定积分近似计算中的几种常用方法,并着重分析了各种数值方法的计算思想,结合实例,对其优劣性作了简要说明. 关键词:数值方法;矩形法;梯形法;抛物线法;类矩形;类梯形

有效求解积分的几种方法

有效求解积分的几种方法作者：曹明来源：《考试周刊》2013年第34期摘要：求解微分方程时都需要求积分，求积分的方法是非常灵活的，对于不同形式的积分有不同的方法.文章给出了几种求积分的方法，有一般方法和特殊方法，方便以后求积分时应用.关键词：积分函数一般方法特殊方法微积分中研究了变量的各种函数及函数的微分与积分.但是如果函数未知，知道变量与函数的代数关系式，便可组成代数方程，通过求解代数方程解除未知函数.同样，如果知道自变量、未知函数及函数的微分组成的关系式，则得到的便是微分方程，通过求解微分方程求出未知函数.自变量只是一个的微分方程则可称为常微分方程.常微分方程是数学分析或是基础数学的一个组成部分，在整个数学学科中占据着重要的位置.在求解微分方程时最关键的一步是求积分，即微分方程求解出的最终形式用初等函数表示出来，但是也不勉强从其中求出解的显示表达式.因此从微分方程求解的意义上讲，最终留下的是一个积分问题，而不是一个方程问题.因此如何求解函数的积分成为至关重要的步骤.1.求解积分的一般方法1）对于一些基本的初等函数，熟记这些函数的积分公式表，比如：三角函数、反三角函数、幂函数、对数函数、指数函数等一些基本的函数的公式，可以直接积分.2）换元积分法，可以利用三角函数代换或者导数代换之类的.3）分部积分法：①具有形式?蘩x■e■dx;?蘩x■a■dx;?蘩x■sinxdx;?蘩x■cosxdx（k为正整数），甚至形如?蘩p（x）e■dx;?蘩p（x）a■dx;?蘩p（x）sinbxdx;?蘩p（x）cosbxdx（p（x）为多项式）这类积分，先积指数函数或者三角函数.②具有形式?蘩x■lnxdx;?蘩x■loga■dx;?蘩x■arcsinxdx;?蘩x■arccosxdx;?蘩x■arctanxdx;?蘩x■arccotxdx（k为正整数或0），甚至形如?蘩p（x）lnbxdx;?蘩p（x）loga■dx;?蘩p（x）arcsinbxdx;?蘩p（x）arccosbxdx;?蘩p （x）arctanbxdx;?蘩p（x）arccotbxdx这类积分，先积x■或者p（x）.4）对于形如?蘩■和?蘩■dx（a■-4b＜0）这两种类型的积分，有：?蘩■=ln|x-a|+C，k=1■+C，k＞1?蘩■dx，令t=x+■进行代换即可.5）对于形如三角函数有理式?蘩R（sinx，cosx）dx的积分，可以通过万能代换式t=tan■，转化为有理函数的不定积分.6）对于形如?蘩R（x，■）dx（ad-bc=0）无理根式的积分，令t=■转化为有理函数的不定积分；形如?蘩R（x，■）dx（a＞0，b■-4ac≠0;a＜0，b■-4ac＞0）先将里面的一元二次方程配方，转化为形如这三种类型的方程：?蘩R（m，■）dm;?蘩R（m，■）dm;?蘩R（m，■）dm再利用三角代换，分别令m=ntant，m=nsect，m=nsint，将它们转化为三角有理式的不定积分.2.求解积分的特殊方法1）对于有些有理函数的积分，如果其分母在实数域内是个不可约多项式，则可以利用复变函数里面的留数理论讨论.先找被积函数的辅助函数，通常有■和lnz这两种类型，并求出它的支点；再避开支点作复围线，判断复围线有没有几点，然后利用柯西积分定理和留数定理讨论积分等式；最后分别讨论积分等式两边的积分即可.2）当函数的分子、分母都含有sinx，cosx，并且次数都为一次时，可以用待定系数法求积分.3）对于可以用分部积分法求解的不定积分?蘩g（x）h（x）dx，如果化简到后面还是比较繁琐，则此时可以运用“平行微积分法”求解.首先确定哪个微分g（x），h（x）哪一个积分；其次，比如此时设求g（x）的微分，那表示如下：g（x）+h（x），g■（x）-h■（x），g■（x）+h■（x），…，g■（x）-h■（x），g■（x）+h■（x）其中g■（x）是g■（x）求导数得来的，h■（x）是h■（x）求积分得来的.最后，直接可以得出结果，即?蘩g（x）h（x）dx=g（x）h■（x）-g■（x）h■（x）+…+（-1）■g■（x）h■（x）+…+（-1）■g■（x）h■（x）+（-1）■?蘩g■（x）h■（x）dx需要注意的是：（ⅰ）符号一直是正负号相间隔的；（ⅱ）如果?蘩g■（x）h■（x）dx是否容易求出，若可以直接求出，就不需要再继续对g■（x）求导数和h■（x）求积分.4）如果被积函数f（x）较复杂，可以将其分解为若干个函数的线性组合，即f（x）=m■f■（x）+m■f■（x）+…+m■f■（x），m■为实数，f■（x）是较容易求出的被积函数，那此时?蘩f（x）dx=m■?蘩f■（x）dx+m■?蘩f■（x）dx+…+m■?蘩f■（x）dx此时原来函数的积分就转化为n个容易求积分的被积函数的线性组合了.3.小结求积分在数学分析里是至关重要的，同时也为专业教学提供可靠的教学工具和解决问题的手段。

蒙特卡洛方法

第七章蒙特卡洛方法1蒙特卡洛方法蒙特卡洛方法(M-C)又称之为随机取样法,统计模拟法,是利用随机数的统计规律来进行计算和模拟的方法.它可用于数值计算,也可用于数值仿真。

例计算园周率。

单位圆的面积是π,它在第一象限的面积为π/4,因此有π=41dx11dx2θ(1−x21−x22)其中θ是单位阶跃函数。

计算时，生成二维的等几率分布的随机数(x,y)，统计所有满足x2+y2<1的点数，计算它们与总点数之比，就是所求。

用M-C计算这个二维积分的指令是p=4/1000000*length(find(sum(rand(2,1000000).^2)<1))这里取N=106。

例氢原子电子云的模拟。

氢原子的基态（n=1,l=0,m=0）的电子分布几率密度函数是D=4r2 a31e−2r/a1,a1=5.29×10−2nm,D的最大值D max=1.1,r0=0.25nm是D的收敛点。

模拟是用点的密度来表示电子的几率分布密度。

模拟时先产生一个随机的电子轨道半径r=r0rand(1),显然有0≤r≤r0,由r计算出D(r)。

再产生一个随机的概率判据D0=D max rand(1),显然有0≤D0≤D max,然后进行判断，如果D(r)<D0,则舍弃它，反之就计算一个随机的角度值，θ=2πrand(1),最后得到的点的坐标是x=r cosθ,y=r sinθ。

在程序中使用矢量化编程以提高计算速度。

clear allN=600000;r0=25;a=0.529;r=r0*rand(1,N);Dr=4/a^3*r.^2.*exp(-2/a*r);D0=1.1*rand(1,N);DD=Dr-D0;r=r(find(DD>0));n=length(r);Q=2*pi*rand(1,n);[X,Y]=pol2cart(Q,r);plot(X,Y,’r.’,’marker’,’.’,’markersize’,1)r=0:0.01:20;Dr=4/a^3*r.^2.*exp(-2/a*r);figureplot(r,Dr)2等几率随机数的生成生成等一维几率随机数的指令是rand,可以用指令hist来检验它所生成的数。

指数和三角函数组合定积分公式

指数和三角函数组合定积分公式指数和三角函数组合定积分公式可以使用组合积分法、代数求解、分部积分直接求解等方法来求解。

这些方法都有其适用范围和优缺点，需要根据具体的问题来选择合适的方法。

组合积分法是一种常用的求解含有三角函数的定积分的方法。

该方法适用于齐次式，对于非齐次式仍需要万能代换或其他的方法。

例如，设 J=\int_{}^{}\frac{cosx}{3sinx+2cosx}dx，则$3I+2J=\int_{}^{}dx=x+C，从而可以求解出不定积分I=\int_{}^{}\frac{sinx}{3sinx+2cosx}dx$。

组合积分法的原理是将被积函数中的三角函数分离出来，然后进行代换或分离变量，最后再进行求解。

代数求解是指使用代数方法将被积函数化简，然后进行求解的方法。

例如，对于指数函数和三角函数相乘的函数的积分，可以使用欧拉公式、代数求解和分部积分直接求解等方法来求解。

其中，欧拉公式是将指数函数和三角函数表示为复指数形式，然后进行代换，最后进行求解。

代数求解是使用代数方法将被积函数化简，然后进行求解。

分部积分直接求解是将被积函数分解成两个函数的乘积，然后进行分部积分。

这些方法都可以求解含有指数函数和三角函数相乘的函数的积分，但是具体的选择需要根据具体的问题来确定。

分部积分直接求解是一种将被积函数分解成两个函数的乘积，然后进行分部积分的方法。

例如，对于指数函数和三角函数相乘的函数的积分，可以将其分解成两个函数的乘积 e^{nx}\cos(mx) 和 e^{nx}\sin(mx)，然后进行分部积分，最终得到 S_1=\frac{e^{nx}}{n^2+m^2}(n\sin(mx)-m\cos(mx))+C_1 和 S_2=\frac{e^{nx}}{n^2+m^2}(n\cos(mx)+m\sin(mx))+C_2。

分部积分直接求解的优点是简单易懂，但是需要对被积函数进行分解，有时比较麻烦。

第八章蒙特卡洛方法

常用的几组和X如下 X
0.5 0.05 0.01
0.6745 1.96 3
特别称＝0.5时的误差0.6745／N1/2为概然误差。再如，取置信水平为95％，则X ＝1.96，此时表明误差不等式：以95％的可能性具有精确度为 E＝1.960／N1/2 。
所以，MC方法对于误差的估计具有概率性质。即对于这个方法不能断言误差不超过某值，而只能指出误差以某种(如接近1)的概率不超过某值。还可看出，当给定置信度后，误差E由和N1/2 决定。要减小E，或者是增大N，或者是减小方差2。在固定下，要提高精度一位数字，就要增加100倍工作量，因此，单纯增大N，不是一个有效的办法。
效率
一般来说，降低方差的技巧，往往会使观察一个子样的时间增加。在固定时间内，使观察的样本数减少。所以，一种方法的优劣，需要由方差和观察一个子样的费用（使用计算机的时间）两者来衡量。这就是蒙特卡罗方法中效率的概念。它定义为方差的平方与 c 的乘积，其中 c 是观察一个子样的平均费用。显然乘积越小，方法越有效。
蒙特卡罗是欧洲摩纳哥国的一个重要城市，以赌博著称。
蒙特卡罗方法是以概率论与数理统计学为基础的，是通过统计试验达到计算某个量的目的。
而赌博时，概率论是一种有力的手段。所以，以蒙特卡罗作为方法的名字，原因大概于此。
蒙特卡罗方法不仅可作为理论和实验的补充，同时可可以给出关于体系的实验可观测物理量和通过现有实验所无法观测的物理量的值。如光子和中子的联合输运问题的模拟实验研究和可任意改变系统中的相互作用势；即便是对实验中难以达到的某种极限条件，它也能很容易的实现！
2.2.3 伪随机数及其产生的方法
计算机不会掷骰子，它是利用数论的方法来产生随机数的。由于这种办法属于半经验性质，因此只能近似地具备随机数的性质，所以称为伪随机数。最初冯· 诺伊曼(Von Neumann)建议的“平方取中法”如下；首先取一个2S的数，去它中间的S位数字作为第一个随机伪随机数；然后其自乘构成一个新2S位数，再取中间的S位数作为第二个伪随机数· · · · · ·

求积分的几种常规方法

合肥学院论文求积分的若干方法姓名：陈涛学号：1506011005学院：合肥学院专业：机械设计制造及其自动化老师：左功武完成时间：2015年12月29日求积分的几种常规方法陈涛摘要:数学分析中，不定积分是求导问题的逆运算，而且是联系微分学和积分学的一条纽带。

为灵活运用积分方法求不定积分，本文介绍了求积分的几种重要方法和常用技巧，讨论和分析了求积分的几种方法：直接积分法，换元积分法，分部积分法以及有理函数积分的待定系数法，对于快速求不定积分有重要意义，适当的运用积分方法求不定积分，才可以简捷，准确。

关键词：定积分、不定积分、换元积分法、分部积分法、待定系数法引言数学分析是师范大学数学专业必修专业课，微分和积分都是数学分析的重点，而不定积分是积分学的基础，更是关键，直接关系到学习数学的重点。

其任务是掌握逻辑思维方法和提高使用数学手段解决问题的能力。

一般地，求不定积分要比求导数难很多，运用积分法则和积分公式只能解决一些简单的积分，更多的不定积分要因函数的不同形式和不同类型选用不同的方法，巧妙运用恰当的方法，可以化难为易，从而简单、快捷、准确的求出不定积分。

本文为解决求积分的困难问题给出了相应的解决方法，帮助理解不定积分。

1 积分的概念设F(x)为函数f(x)的一个原函数，我们把函数f(x)的所有原函数F(x)+C（C为任意常数）叫做函数f(x)的不定积分(indefinite integral)。

记作∫f(x)dx。

其中∫叫做积分号(integral sign)，f(x)叫做被积函数(integrand)，x叫做积分变量，f(x)dx叫做被积式，C叫做积分常数，求已知函数的不定积分的过程叫做对这个函数进行积分。

1.1 不定积分积分还可以分为两部分。

第一种，是单纯的积分，也就是已知导数求原函数，而若F(x)的导数是f(x)，那么F(x)+C（C是常数）的导数也是f(x)，也就是说，把f(x)积分，不一定能得到F(x)，因为F(x)+C的导数也是f(x)，C是任意的常数，所以f(x)积分的结果有无数个，是不确定的，我们一律用F(x)+C代替，这就称为不定积分。

lammps 运动方程积分算法

lammps 运动方程积分算法（实用版）目录MMPS 简介MMPS 的运动方程MMPS 的积分算法MMPS 的应用领域正文MMPS 简介LAMMPS（Large-scale Atomic/Molecular Massively Parallel Simulator）是一款大规模原子/分子并行模拟器，主要用于分子动力学和材料科学研究。

LAMMPS 通过高效的并行计算，可以模拟数百万甚至数千万原子/分子的系统，从而在原子尺度上研究材料的结构和性质。

MMPS 的运动方程LAMMPS 基于牛顿运动定律，模拟原子/分子系统的运动。

其运动方程可以表示为：a = F/m其中，a 是加速度，F 是作用在粒子上的力，m 是粒子的质量。

LAMMPS 考虑了各种相互作用力，如范德华力、库仑力和弹性力等。

通过求解运动方程，LAMMPS 可以获得原子/分子在给定时间内的位移、速度等信息。

MMPS 的积分算法LAMMPS 采用了多种积分算法来求解运动方程，主要包括：- 欧拉算法（Euler）：这是一种常用的数值积分方法，通过对速度和加速度进行四阶龙格 - 库塔（龍格 - 库塔）求解，可以获得较为准确的结果。

- 维诺算法（Verlet）：该算法通过对位置和速度进行二次龙格 - 库塔求解，时间步长较短时，可以获得较高的精度。

- 高阶龙格 - 库塔算法（High Order Lagrangian）：该算法可以提高数值稳定性和精度，适用于较长时间步长的模拟。

MMPS 的应用领域LAMMPS 广泛应用于多个领域，如材料科学、生物物理、化学反应动力学等。

通过模拟原子/分子的运动，研究人员可以深入了解材料的微观结构和性能，进而优化材料设计和制造工艺。

此外，LAMMPS 还可以模拟生物大分子（如蛋白质）的结构和功能，为生物科学研究提供有力支持。

两种子午线弧长计算方法的比较

两种大地子午线弧长计算方法的比较胡洋长安大学西安2604070210摘要：在研究与大地椭球体有关的一些测量计算时，例如研究高斯投影计算和弧度测量计算时，往往要用到大地子午线弧长，而大地子午线弧长的计算公式涉及到椭圆积分，不能用普通方法求出被积函数。

采用变步长辛普森公式求它的积分和按泰勒级数展开采用普通方法求出被积函数是两种截然不同的计算方法，本文就两种不同的计算方法作出比较，用程序编程实现从而得到计算结果，验证了两种方法的正确性和可靠性以及按泰勒级数展开的方法求解大地子午线弧长的优之处。

关键字：大地子午线弧长，变步长辛普森公式，泰勒级数。

引言：计算地球椭球子午线的弧长,是大地测量、天文测量、航空航天技术以及地理信息处理技术中的一项基本内容。

计算子午线的弧长涉及到椭圆积分, 所以一般是将其展开成级数形式, 再用逐项积分的方法求出满足一定精度要求的计算公式。

本文在引出子午线弧长的计算公式之后，介绍了两种计算方法的原理，并用C语言程序实现了两种算法的电算，继而对两种算出的结果进行了分析讨论。

一、子午线弧长的计算公式我们知道，子午椭圆的一半，端点与极点相重合，而赤道又把子午线分成对称的两部分，因此，推到从赤道开始到已知纬度B之间的子午线弧长的计算公式即可。

如下图，今取子午线上的某微分弧段PP'=x d ，令P 点纬度等于B ，P'点纬度为B+B d ，P 点的子午圈曲率半径为M ，于是有B x Md d =，因此，为了计算从赤道开始到任意纬度B 的平行圈之间的弧长，必须求出下面的积分值B Md B X ⎰=0（式2）。

又知M=3222)sin 1()1(B e e a --（式3），故（式2）符合椭圆积分的定义（椭圆积分定义为可以表达为如下形式的任何函数的积分：t d t P t R xx f )](,[0)(⎰=，其中R 是其两个参数的有理函数，P 是一个无重根的3或4阶多项式的平方根，而c 是一个常数），因此（式1）为椭圆积分，无法用普通的积分方法求出原函数。

蒙特卡罗方法

蒙特卡罗方法蒙特卡罗（Monte-Carlo ,简写为M-C ）方法属于计算数学的一个分支，它是在二十世纪四十年代中期为了适应当时原子能事业的发展而发展起来的，但它与一般计算方法有很大区别，一般计算方法对于解决多维或因素复杂的问题非常困难，而蒙特卡罗方法对于解决这方面的问题却比较简单。

因而蒙特卡罗方法在近十年来发展很快，特别是随着快速电子计算机的发展，蒙特卡罗方法得到了迅速发展与广泛应用。

蒙特卡罗方法也称随机抽样技术（Random Sampling Technique ）或统计试验方法（Method ofStatistical Test ）。

蒙特卡罗是欧洲摩纳哥国的一个重要城市，以赌博著称。

蒙特卡罗方法是以概率论与数理统计学为基础的，是通过统计试验达到计算某个量的目的。

而赌博时，概率论是一种有力的手段。

所以，以蒙特卡罗作为方法的名字，原因大概于此。

由于蒙特卡罗方法是利用一连串的随机数来求解问题的，因此求解随机过程，放射性衰变和布朗运动等问题，它是很有效的。

它除了在原子能工业广泛应用外，在物理、化学、地质、石油、线性规划、计算机研制、计算机模拟试验、解决多体问题等领域中都有不同程度上的应用。

第一节. 蒙持卡罗方法的基本思想、特点及其局限性一、蒙特卡罗方法的基本思想用下述三个例子，说明蒙特卡罗方法的基本思想。

例1产品合格率的计算某工厂生产一批产品，其合格率表示是：为了确定合格率，应该检查这批产品的全部，确定其中合格的数目。

但是，由于产品数量多，检查全部产品花费的代价大。

因此，通常采取抽取部分产品，在这部分产品中确定其合格的数目。

然后用这部分产品的合格率F （部分产品合格率） 1 - ■ ™N （部分产品的总数）来代替所要计算的合格率 P 。

例如，检查某批产品，当被检查的产品长度介于 13. 60cm —13. 90cm 内时，则认为是合格的，否则是次品。

分别抽取5件，10件，60件，150件，600件，900件，1200件,1800件来检查，其情况如下表和图 20所示。

相关主题

1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。

《数理统计》课程设计题目：用M-C 方法求积分1() f x dx⎰【题目要求：f（x)自定，n≥500,考虑n对结果的影响，即做多组n下的模拟值，并作模拟值与n的散点图，同时比较模拟值与真实值的差异，散点图表示。

并做差异值序列的描述性统计（均值、方差、标准差、峰度系数、偏度系数、众数、中位数、四分位数等）。

积分区间可根据需要调整。

】学院：数学学院专业班级：应用数学09-2班姓名：李明学号： 20096312指导教师：谭常春2012.6.20一、M-C方法概述M-C方法即蒙特卡洛方法，或称计算机随机模拟方法，是一种基于“随机数”的计算方法。

这一方法源于美国在第二次世界大战中研制原子弹的“曼哈顿计划”。

该计划的主持人之一、数学家冯·诺伊曼用驰名世界的赌城—摩纳哥的Monte Carlo来命名这种方法，为它蒙上了一层神秘色彩。

该方法基本思想很早以前就被人们所发现和利用。

17世纪，人们就知道用事件发生的“频率”来决定事件的“概率”。

19世纪人们用投针试验的方法来决定π。

高速计算机的出现，使得用数学方法在计算机上大量模拟这样的试验成为可能。

其实质是通过大量随机试验，利用概率论解决问题的一种数值方法，基本思想是基于概率和体积间的相似。

Monte Carlo方法计算结果收敛的理论依据来自于大数定律，且结果渐进地服从正态分布的理论依据是中心极限定理。

以上两个属性都是渐进性质，要进行很多次抽样，此属性才会比较好地显示出来，如果Monte Carlo计算结果的某些高阶距存在，即使抽样数量不太多，这些渐进属性也可以很快地达到。

二、M-C方法与数值积分用数值积分方法计算积分，如21()xx f x dx⎰，如果我们能够得到f(x)的原函数F(x)，那么直接由表达式: F(x2)-F(x1)可以得到该定积分的值。

但是，很多情况下，由于f(x)太复杂，无法计算得到原函数F(x)的显式解，这时我们就只能用数值积分的办法。

数值积分的基本原理是在自变量x的区间上取多个离散的点，用单个点的值来代替该小段上函数f(x)值。

常规的数值积分方法是在分段之后，将所有的矩形小块的面积全部加起来，用这个面积来近似函数f(x)与x轴围成的面积。

这样做当然是不精确的，但是随着分段数量增加，误差将减小，近似面积将逐渐逼近真实的面积。

Monte Carlo方法和上述类似。

差别在于，Monte Carlo方法中，我们不需要将所有方柱的面积相加，而只需要随机地抽取一些函数值，将他们的面积累加后计算平均值就够了。

随着抽取点增加，近似面积也将逼近真实面积。

三、M-C方法的形式与一般步骤做Monte Carlo时，求解积分的一般形式是：21()()xx f x x dψ⎰；x为自变量，它应该是随机的，定义域为(x1, x2)，f(x)为被积函数，ψ(x)是x的概率密度。

Monte Carlo方法分为一下四个个步骤：1．依据概率分布ψ(x)不断生成随机数x, 并计算f(x)：由于随机数性质，每次生成的x 的值都是不确定的，为区分起见，我们可以给生成的x 赋予下标。

如x i 表示生成的第i 个x 。

生成了多少个x ，就可以计算出多少个f(x)的值。

2．将这些f(x)的值累加，并求平均值例如我们共生成了N 个x ，这个步骤用数学式子表达就是3．到达停止条件后退出。

常用的停止条件有两种：一种是设定最多生成N 个x ，数量达到后即退出；另一种是检测计算结果与真实结果之间的误差，当这一误差小到某个范围之内时退出。

4．误差分析：Monte Carlo 方法得到的结果是随机变量，因此，在给出点估计后，还需要给出此估计值的波动程度及区间估计。

严格的误差分析。

首先要从证明收敛性出发，再计算理论方差，最后用样本方差来替代理论方差。

四、常见随机数的生成及相关函数1、rand() 生成（0,1）区间上均匀分布的随机变量。

基本语法：rand([M,N,P ...]) 生成排列成M*N*P... 多维向量的随机数。