数值分析课件_高斯求积公式
《高斯求积公式》课件
![《高斯求积公式》课件](https://img.taocdn.com/s3/m/efa1d1b6bb0d4a7302768e9951e79b89680268de.png)
2 它具有高精度、广泛适用和简单高
效的特点。
在科学计算、工程分析和统计建模等领域得 到广泛应用。
重。
3
发展背景
高斯求积公式最早由数学家高斯在19世 纪提出,用于解决天文学和天体力学中 的复杂了突破 性进展,为后来的科学研究提供了强大 的计算工具。
基本思想和原理
节点选取
高斯求积公式通过选取特定的节点,使得积分 计算更加准确和高效。
积分逼近
通过对节点和权重进行适当的组合和加权,高 斯求积公式可以逼近被积函数的定积分。
《高斯求积公式》PPT课 件
探索高斯求积公式的应用前景,了解它的重要性和实用性,以及如何利用该 公式进行数值积分计算。
概述
高斯求积公式是一种用于数值积分的方法,通过等距离选取节点和节点处对 应的权重,可以准确地计算被积函数的定积分。
由来和历史
1
发现过程
2
高斯通过计算多项式的根和权重的方法,
发现了一组可用于数值积分的节点和权
积分计算
通过将插值多项式代入定积分公 式,可以推导出高斯求积公式的 数学表达式。
优点和适用范围
高精度
高斯求积公式具有很高的数 值精度,适用于对精确积分 结果要求较高的情况。
广泛应用
高斯求积公式在科学计算、 工程分析和统计建模等领域 都有广泛的应用。
简单高效
使用高斯求积公式进行数值 积分计算相对简单,并且有 较高的计算效率。
权重计算
对于每个节点,高斯求积公式还会计算相应的 权重,以保证被积函数的积分结果更加精确。
误差分析
高斯求积公式的误差分析可以帮助我们评估和 控制数值积分的精度和可靠性。
第07章 03-高斯型求积公式
![第07章 03-高斯型求积公式](https://img.taocdn.com/s3/m/1c4b6629eefdc8d376ee328f.png)
第七章
§7.7 数值微分
数值积分与微分
泰勒公式是建立数值微分的工具之一,设 h x1 x0 ,
根据泰勒公式可得:
f x0 h f x0 f x0 O h h h h f x0 f x0 2 2 f x0 O h2 h
1 t
0
1
t
2
dt 。
解:(1)首项系数为1的三次勒让德多项式为:
3 2 d x 1 3! 3 3 3 x x x 3 6! dx 5 3 3 , x1 0, x2 取其零点 x0 作为高斯点 5 5 3
第七章
§7.6 高斯求积公式
N
(充分性得证)
第七章
§7.6 高斯求积公式
数值积分与微分
定理7.6 表明,若能够找到满足
N+1次多项式 N 1 x ,则积分公式的高斯点就确定了, 从而确定了一个高斯型求积公式。为此,引入勒让德 (Legendre)多项式。 定义:一个仅以区间[-1, 1]上的高斯点 xi i 0 为零点的
j 0
N
关于高斯求积公式的误差有如下结论:高斯积分公式 的误差是可控的,稳定性比其他积分方法好。特别当
f x 在[-1, 1] 上连续时,高斯型求积公式必收敛。
第七章
数值积分与微分
总结
1 梯形求积公式和辛普生求积公式是低精度的方法,但对 于光滑性较差的函数有时比用高精度方法能得到更好的 效果。复化梯形公式和辛普生求积公式,精度较高,计 算较简,使用非常广泛。 2 龙贝格求积方法,算法简单,当节点加密提高积分近似 程度时,前面的计算结果可以为后面的计算使用,因此, 对减少计算量很有好处。并有比较简单的误差估计方法。 3 Gauss型求积,它的节点是不规则的,所以当节点增加时, 前面计算的函数值不能被后面利用。计算过程比较麻烦, 但精度高,特别是对计算无穷区间上的积分和旁义积分, 则是其他方法所不能比的。
高斯求积公式-数值分析课程设计2
![高斯求积公式-数值分析课程设计2](https://img.taocdn.com/s3/m/81d99a2f0066f5335a812104.png)
一、 引言介绍高斯型求积公式,并使用其求积分⎰=1sin I xdx 。
要求:数值实验结果要体现出随高斯点的增加误差的变化。
我们知道,求积公式⎰∑=≈bani i ix f Adx x f 0)()( (1.1)含有22+n 个待定常数i x 及),,2,1,0(n i A i =,如果它具有n 次代数精确度,则它应使1+m 个方程mk dx x x A bakni ki i ,,2,1,0,==⎰∑= (1.2)精确成立。
作为插值型求积公式(1.1)它至少具有n 次代数精确度;另一方面,令)())(()(101n n x x x x x x x ---=+ ω,则对22+n 次多项式)()(21x x f n +=ω而言,(7.5.1)右端为零,而左端严格大于零,即(7.5.1)式对22+n 次多项式)(21x n +ω不准确成立。
但要确定方程组(7.5.2)中的22+n 个待定常数i x 与i A ,最多需要给出22+n 个独立条件,所以m最大取12+n 。
因此,插值型求积公式(1.1)的代数精确度最小是n ,最大是12+n .由此可见,高斯公式的代数精度比牛顿-科特斯公式高,求解高斯求积公式的关键就是解出上述2n+2个待定常数。
为解决上述问题,首先要先给出三个定理:定理一:以n x x x ,,,10 为节点的插值型求积公式(7.5.1)具有12+n 次代数精确度的充要条件是以这些节点为零点的多项式)())(()(101n n x x x x x x x ---=+ ω与任意次数不超过n 的多项式)(x P 均在区间],[b a 上正交,即⎰=+ban dx x x P 0)()(1ω (1.3)定理二:高斯公式(1.1)的求积系数k A 全为正,且nk dx x l dx x l A bak bak k ,1,0,)()(2===⎰⎰(1.4)定理三:对于高斯公式(1.1),其余项为dxx fn f R ban n ⎰+++=)()()!22(1)(21)22(ωη (1.5)其中).())(()(],,[101n n x x x x x x x b a ---=∈+ ωη证明 以n x x x ,,,10 为节点构造)(x f 的埃尔米特插值多项式)(x H),()(i i x f x H = ni x f x H i i ,1,0),()(='='因为)(x H 是12+n 次多项式,而它的余项是)()()!22(1)()(21)22(x fn x H x f n n +++=-ωξ所以高斯公式(7.5.1)对)(x H 能准确成立,即∑∑⎰====ni i in i iibax f Ax H A dx x H 0)()()(从而dxx fn dxx H dx x f x f A dx x f f R n ban babani i i ba)()()!22(1)()()()()(21)22(0++=⎰⎰⎰∑⎰+=-=-=ωξ若)()22(x fn +在区间],[b a 上连续,由于)(21x n +ω在],[b a 上不变号,故应用积分中值定理可得],[,)()()!22(1)(21)22(b a dx x fn f R ban n ∈+=⎰++ηωη上述定理说明,与牛顿—科兹公式进行比较,高斯公式不但具有高精度,而且它还是数值稳定的,但是节点和求积系数的计算比较麻烦。
数值分析(19)Gauss积分
![数值分析(19)Gauss积分](https://img.taocdn.com/s3/m/5173f461a417866fb84a8e76.png)
数值分析
(2)利用正交多项式构造高斯求积公式
设Pn(x),n=0,1,2,…,为正交多项式序列, Pn(x) 具有如下性质: 1)对每一个n ,Pn(x)是 n 次多项式。 n=0,1,… b 2) (正交性) ( x ) P ( x ) P ( x )dx 0,(i j )
a
i
j
3)对任意一个次数≤n-1的多项式P(x),有
数值分析
数值分析
利用正交多项式构造高斯求积公式的基本步骤:
1. 以n 1次正交多项式的零点 x0 , x1 , xn作为积分点 (高斯点), 2.用 高 斯 点 x0 , x1 , xn对f ( x )作Lagrange插 值 多 项 式
f ( x ) l i ( x ) f ( xi )
这样就可以用Gauss - Legendre求积公式计算一 般区间的积分.
数值分析
数值分析
例
对积分 f ( x )dx, 试利用n 1的两点Gauss Legendre
0
1
求积公式构造Gauss型求积公式。即确定x0 , x1和A0 , A1 使
1
0
f ( x )dx A0 f ( x0 ) A1 f ( x1 )
因为Guass求积公式也是插值型求积公式,故有 结论: n+1个节点的插值型求积公式的代数精度 d 满足: n d 2n+1。
数值分析
数值分析
(1) 用待定系数法构造高斯求积公式 例:选择系数与节点,使求积公式(1)
1
1
f ( x )dx c1 f ( x1 ) c2 f ( x2 )
数值分析
数值分析
数值分析课件高斯求积公式
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1
1
1 f ( x)dx A0 f (
求 A0 , A:1
3 ) A1 f (
) 3
令 f ( x) ,1,代x入公式精确成立,得到: A0 A1 1
或
1
1
A0 1 l0 ( x)dx 1, A1 1 l1( x)dx 1
两点Gauss-Legendre求积公式
3次代数精度
1
1
1
一、 Gauss积分问题的提法
n
积分公式的一般形式: In ( f ) Ak f ( xk ) k0
➢为了提高代数精度,需要适当选择求积节点:
①当求积节点个数确定后,不管这些求积节点如何选
取,求积公式的代数精度最高能达到多少?2n 1
②具有最高代数精度的求积公式中求积节点如何选取?
n 个1求积节点, n个求1 积系数,共 个2n未知2量,需要
f p max f p axb
则Gauss型求积公式(*)是收敛的。
证明:由Weierstrass定理知 对 0
存在m次多项式 p( x满)足
下证 N , 当 n 时N
f
p 2
b
( x)dx
a
b
n
f ( x)( x)dx
a
Ak f ( xk )
k0
b
n
f ( x)( x)dx
➢ Gauss-Chebyshev求积公式
(x)
1
n
f ( x)( x)dx
1
Ak f ( xk )
k0
1 1 x2
其中求积节点
多项式的零点
xk
n [a, b] 是n+1次Chebyshev
k0
数值分析(高斯求积公式)
![数值分析(高斯求积公式)](https://img.taocdn.com/s3/m/21fc8936192e45361066f5f5.png)
推论 Gauss求积公式是稳定的. 定理3. 6.4
设f x C a , b , 则Gauss求积公式是收敛的,即
lim Ak f xk f x dx
b n k 0 a
n
常用的Gauss求积公式
1. Gauss-Legendre求积公式 取权函数 ( x ) 1,? 积分区间[a , b] [1,1], Gauss点为Legendre多项式的零点, 则得到 Gauss Legendre求积公式 :
例3.6.1
1
取 ( x ) 1, 积分区间为[1,1], 求x0 , x1和A0 , A1,使
1
求积公式 f x dx A0 f x0 A1 f x1 为Gauss求积公式. 解法二:
注意到f xk q xk 2 xk r xk r xk , k 0,1.
两端ai i 0,1,2,, m 的系数相等。即
A0 A1 A2 An 0 ,
其中,i x i ( x )dx .
a
b
A0 x0 A1 x1 A2 x2 An xn 1 ,
2 2 2 2 A0 x0 A1 x1 A2 x2 An xn 2 ,
则有 f x dx q x 2 x dx r x dx, 3.6.8
1 1 1 1 1 1
注意到r x 是一次式,故对求积公式准确成立,即
r x dx A r x A r x .
1 1 0 0 1 1
b a k 0
n
k
f ( xk )
的余项为
R
4.3高斯型求积公式
![4.3高斯型求积公式](https://img.taocdn.com/s3/m/a50185d758f5f61fb73666fe.png)
n
P( x) 在积分区间上均正交, 即 n 1 ( x) P ( x)dx = 0
a
b
Gauss求积公式的特点: 1. 代数精度达到最高2n+1(针对n+1个节点而言) 2. 高斯点xk 是[a,b]上的n+1次正交多项式Pn 1 ( x )的根)
定理4-2: 带权插值求积公式 a ( x ) f ( x )dx Ak f ( xk ) 其结点 xk
n
来说,不管在积分区间上的 n 1 个插值结点 xk 如 何选取,其代数精度至少为 n ;而只要选取合适的 xk 与 Ak,此插值求积公式的代数精度达到最大。
对于给定的求积节点,代数精度最高的求积公式 是插值型求积公式. 事实上,插值型求积公式的 代数精度完全由求积节点的分布所决定. 节点数目 固定后, 节点分布不同,所达到的代数精度也不同.
1 1 x 2
3. Gauss - Chebyshev求积公式 以 Tn 1 ( x ) 的 n 1 个零点作为区间 [ 1,1] 上的带权高斯点, 其带权插值求积公式
n 1 1 Ak f ( xk ) 1 1 x f ( x )dx k =0 (2k 1) 为Tn 1的零点, xk cos 2n 2 1 1 Ak 1 1 x lk ( x )dx n 1
a n n k 0 b 2 ( x xn )]2 n 1 ( x )
而数值积分
2 I n Ak f ( xk ) Ak n 1 ( xk ) 0 k 0
故最高可能代数精度为2n+1.
高斯求积公式
定义4-1:如果求积公式 a f ( x)dx Ak f ( xk ) 对于
数值分析4。4高斯型求积公式
![数值分析4。4高斯型求积公式](https://img.taocdn.com/s3/m/2251cf34580216fc700afdda.png)
2 或可证得 Ak 1 xk2 [ Pn1 ( xk )]2
, k 0,1,
,n
高斯-勒让德求积公式的余项为
22n3[(n 1)!]4 (2 n 2) R[ f ] f ( ), (1,1) 3 (2n 3)[(2n 2)!]
华长生制作
此定积分的精确值为 I=e-2=0.718281828,得n=1时的误差为 0.0063340054, n=2时的误差为0.000030049。
华长生制作 17
2.高斯-切比雪夫求积公式
在区间[-1,1]上取权函数 x
多项式。n+1次Chebyshev多项式
1 1 x2
的正交多项式是Chebyshev正交
i 2 ,3 , , n
Ax b 4.4 高斯型求积公式
在Newton-Cotes求积公式中,节点是等距的, 从而限制了求积公式的代数精度.下面的讨 论将取消这个限制条件,使求积公式的代数 精度尽可能高.首先以简单情形论证这样做 是可行的,然后给出概念和一般理论。
华长生制作
2
例 确定下列求积公式中的待定参数,使其代数精度尽 1 量高。
b
a
x f x dx a x Qx dx
b
由于是插值型求积,它对于Q(x)能准确立即
华长生制作 8
即
x Q x dx A Q x
b a k 0 k k
n
注意到 n1 xk 0 知
Qxk f xk
推论
n+1次正交多项式的零点是n+1点Gauss公式的Gauss点
。
利用正交多项式得出Guass点 x0 , x 1 , xn
数值分析-高斯求积分
![数值分析-高斯求积分](https://img.taocdn.com/s3/m/a1036c24b90d6c85ec3ac622.png)
p( x)ωn ( x)dx
Ak p( xk )ωn ( xk ) 0
a
k1
即ωn( x)与任意次数不超过n 1的多项式p( x)
在[a, b]上正交
充分性:如果w(x)与任意次数不超过n-1的多项式正 交,则其零点必为Gauss点
设f ( x)为任意次数不超过2n 1次的多项式,
用n ( x)除f ( x)得
3.6 高斯(Gauss)型求积公式
主要内容
• 具有(n+1)个求积节点的Newton-Cotes公式,
b
n
f ( x)dx
Ak f ( xk )
a
k1
至少具有n阶代数精度
•在确定求积公式求积系数Ak的过程中限定求积节点 为等分节点,简化了处理过程,但也降低了求积公 式的代数精度
去掉求积节点 为等分节点的限制条件,会有什么 结果??
1v( x)du(n 1)( x)
-1
1
1
u(n 1)( x)v ( x)d x
-1
v(1)u(n 1) (1) v(1)u(n 1) (1)
1
u(n 1) ( x)v ( x)d x
-1
v (1)u(n 2) (1)
1
u(n 2) ( x)v ( x)d x
-1
v(1)u(n 1) (1) v (1)u(n 2) (1)
a
证明: 必要性: 若x1, x2 ,, xn是高斯点,则求积公式
b
f ( x)dx
a
n
Ak f ( xk )具有2n 1次代数精度
k1
作多项式, ωn( x) ( x x1)( x x2 ) ( x xn ), 设p( x)为
高斯(Gauss)型求积公式
![高斯(Gauss)型求积公式](https://img.taocdn.com/s3/m/c14fdfbd33687e21af45a9ff.png)
(6.13)对函数 f (x) 1, x, x2 , x3 都准确成立, 只要 x0 , x1 和 A0 , A1 满足方程组
A0 A1 2
A0 x0
A1 x1
0
A0
x02
A0
x03
A 0
解之得
A0 A1 1
定义6.4 一个仅以区间-1,1上的高斯点
xk , (k 0,1,, n) 为零点的n+1次多项式 称为Legendre多项式。
定理6.6 若 xk , (k 0,1,, n) 是高斯点,则以这些点 为根的多项式 (x) 是最高次幂系数为1的勒让得多项
式 L~(n1) (x) ,即
(x) = L~(n1) (x)
其中
(x)
n k 0
(x
xk ), L~n1 (x)
(n 1)! d n1
(2n 2)!
(x 2 1) n1 dx n1
从定理可以看出,当n给定,xk就确定了。P144表6-3给 出当积分区间是-1,1时,2个点至5个点的高斯求积
公式的节点、系数和余项,其中 -1,1,需要时
可以查用。
三点的…)高斯型求积公式算出积分的近似
值,将它们相加即得积分 值。
b
a
f
(x)dx
的近似
数值计算方法
数值计算方法
高斯(Gauss)型求积公式*
1.1 高斯积分问题的提出 在前面建立牛顿-柯特斯公式时,为了简化计
算,对插值公式中的节点限定为等分的节点,然后 再定求积系数,这种方法虽然简便,但求积公式的 精度受到限制。我们已经知道,过n+1个节点的插 值形求积公式至少具有n次代数精度,我们不仅要 问,是否存在具有最高代数精度的求积公式呢?若 有,最高代数精度能达到多少呢?让我们先看一个 例子:
4.3 高斯求积公式
![4.3 高斯求积公式](https://img.taocdn.com/s3/m/28631053a8956bec0975e3ae.png)
解之得
A1 x1 0 2 2 A1 x1 3 3 A1 x1 0 3 3 A0 A1 1 x0 x0 3 3
A0 A x 0 0 2 A x 0 0 A x3 0 0
A1 2
代入(1)即得
1
1
可以验证,所得公式(2)是具有3次代数精度的插 值型求积公式。 这个例子告诉我们,只要适当选择求积节点, 可使插值型求积公式的代数精度达到最高。这就是 本节要介绍的高斯求积公式。
高斯求积公式的误差
定理: 设 f ( x )在[ a , b ]上 2 n +2 阶连续可微, ( x ) 0, 则带权函数 ( x )的 Gauss型求积公式的余项为
R ( f ) ( x ) f ( x ) dx Ak f ( xk )
a k 0 b n
f ( ) 2 ( x ) ( x ) dx ( a , b ) (2 n +2)! a
a b
b
( x )q ( x )
a n k 1 k k
b
n
( x ) dx ( x ) r ( x ) dx
a
b
( x ) r ( x )dx A r ( x
a
)
A
k 1
n
k
f ( xk )
结论:
区 间[ a , b ]上 关 于 权 函 数 ( x )的 正 交 多 项 式 系 中 的 n +1 次 正 交 多 项 式 的 根 就 是 Gauss点 。
a k 0
b
n
对 f ( x ) x l (l 0,1, , 2 n 1) 精确成立
数值分析10_4。4高斯型求积公式
![数值分析10_4。4高斯型求积公式](https://img.taocdn.com/s3/m/14beb5bc67ec102de3bd8969.png)
Px
x
n1
Q( x)
其中P(x)和Q(x)都是次数不超过n的多项式,于是有
b
a
x
f
xdx
b
a
x Qx dx
由于是插值型求积,它对于Q(x)能准确立即
华长生制作
8
即
b
a
x
Q
x
dx
n
Ak
Q
xk
k 0
注意到 n1xk 0 知 Qxk f xk ,从而有
b
a
x f
x dx
n
Ak
f
xk
k 0
Gauss-Chebyshev求积公式为
1
1
1 1 x2
f
xdx
3
f
3 2
f 0
f
3 2
,
华长生制作
19
例 计算积分
1 2 x dx
1 1 x 2
解 选用n=2的Gauss-Chebyshev求积公式计算,这时 f x 2 x
于是有
1 1
2 x 1 x2
dx
3
2 3 2
2
2
3 2
多项式。n+1次Chebyshev多项式
Tn1x cos[(n 1) arccos x]
的零点为
xk
cos 2k 1 , k
2n 2
0,1,
, n.
以此为Gauss点,利用Chebyshev多项式的性质可得相应的求积系数 为
1
Ak 1
1 1
x2
lk xdx
,k
n 1
0,1,
n.
其中 lk x 是关于Gauss点的Lagrange插值基函数.从而有Gauss-
数值分析课程课件 Gauss求积公式
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4.5.2 常用Gauss求积公式
1.Gauss—Legendre求积公式
第三章 数值积分与数值微分
不失一般性,可取a=-1,b=1而考察区间[-1,1]
上的高斯公式
1
n
(x) f (x)dx
1
Ak f (xk ).
k 0
在区间[-1,1]上取权函数 x 1, 那么相应的正交多项 式为Legendre多项式。以Legendre多项式的零点为 Gauss点的求积公式为
和 x0 , x1 ,使所得公式的代数精度m>1(最高为n-1=3)。即求
积公式(4.5.2)对函数 f (x) 1, x, x2 , x3 都准确成立,只要 A0 , A1 和 x0 , x1 满足方程组
A0 A1 2
A0 x0
A1 x1
0
A0
x
2 0
A1 x12
得
A0 A1 1
代入(*)得:
1
3
3
f (x)dx f ( ) f ( )
1
3
3
易验证,这是代数精度为m=3的插值型求积公式。
第三章 数值积分与数值微分
由上例可知,在节点数目固定为n 的条件下,可以通过
适当选取求积节点xk的位置以及相应的求积系数Ak,使机
械求积公式
b
a
f
1
1
f
xdx
A0
f
0
令它对f(x)=1准确成立。 即可得出 A0 2 。 这样构造出的一点Gauss-Legendre公式是中矩形公式。
再取
P2
(
x)
1 2
高斯型求积公式课件
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自编程实现
要点一
理解高斯型求积公式的原理
在自编程实现高斯型求积公式时,需要深入理解高斯型求 积公式的原理和数学推导过程,以确保编程实现的正确性 。
要点二
编写代码并进行测试
根据高斯型求积公式的原理,编写相应的代码并进行测试 ,以确保代码的正确性和可靠性。在编写代码时,需要注 意代码的可读性和可维护性,以提高代码的质量和可复用 性。
收敛性分析
对高斯型求积公式的收敛性进行深入分析,有 助于进一步优化其收敛速度。
稳定性
在提高收敛速度的同时,保持高斯型求积公式的稳定性是关键。
高斯型求积公式的并行化改的计算过程分解为多个子任务
,可以实现并行计算,进一步提高计算效率。
并行算法设计
02 设计高效的并行算法是实现高斯型求积公式并行化的
在微积分基本定理推导过程中,我们需要理解微积分的基本 概念和定理的证明过程,以确保推导的正确性和可靠性。
数值积分公式推导
数值积分公式是高斯型求积公式的另一种形式,通过数值积分公式的推导,我们可以将高斯型求积公 式应用到数值计算中。
在数值积分公式推导过程中,我们需要理解数值计算的基本原理和方法,以确保数值计算的准确性和 可靠性。
03
高斯型求积公式的实现
编程语言实现
Python实现
Python是一种通用编程语言,具有简洁的语法和丰富的科学计算库。使用Python实现高斯型求积公式可以充分 利用NumPy等科学计算库,提高计算效率。
C实现
C是一种高效的系统编程语言,适合进行大规模数值计算。通过C实现高斯型求积公式,可以充分利用其编译型语 言的性能优势,提高计算速度。
高斯型求积公式具有高精度、高稳定 性和易于实现等优点,因此在数值计 算中得到了广泛应用。
数值分析8-高斯型求积公式
![数值分析8-高斯型求积公式](https://img.taocdn.com/s3/m/95c762e1e009581b6bd9eb8e.png)
计算导数值 f′(a),首先必须选取合适的步长.为此需要 进行误差分析.分别将 f(a ±h)在 x=a 泰勒展开有
中点公式的误差
代入上式得
由此得知,从截断误差的角度来看,步长越小, 计算结果越准确.且
h2 f ( a ) G ( h) M 6 其中M max f ( x )
举例(一)
例:试确定 x0 , x1 以及系数 A0, A1,使得下面的求积
公式具有尽可能高的代数精度。
1
1
f ( x ) dx A0 f ( x0 ) A1 f ( x1 )
解:将 f (x) = 1, x, x2, x3 代入,使其精确成立得
A0 A1 2 解得 A0 x0 A1 x1 0 2 2 A0 x0 A1 x1 2 / 3 A x3 A x3 0 1 1 0 0 不是线性方程 组,不易求解
1 d n1 ( x 2 1) n1 Pn1 ( x ) n1 2 ( n 1)! dx n1
取其 n+1 个零点作为 Gauss 点,即可得 Gauss-Legendre 求积公式。
G-L 公式的余项
定理 设 f (x) C 2n+2[-1, 1] ,则 G-L求积公式的余项为
i 0
n
的代数精度不超过 2n+1。 即Gauss公式是插值型求积公式中代数精度最高的。
Gauss-Legendre 公式
设 f (x) C[-1, 1] ,考虑 Gauss型 求积公式
1
1
f ( x ) dx Ai f ( xi )
i 0
n
在 [-1, 1] 上的正交多项式为Legendre多项式
第3节 Gauss型求积公式
![第3节 Gauss型求积公式](https://img.taocdn.com/s3/m/76282d31a32d7375a4178014.png)
3.Laguere(拉盖尔)多项式
dn n x Ln ( x ) e x n ( x e ), 0 x , n 0,1, 2, dx
为区间[0,+ ∞)上关于权函数ρ(x)=e -x 的正交多项式。 而且 Ln(x) 的首项系数为 (-1)n 。具有性质:
(1). ( Lm , Ln )
得到 n-1 次插值多项式及误差:
n (x x ) i f ( x) f ( xk ) f [ x , x1 , x2 ,, xn ] n ( x ) i 1 k 1 i k ( x k x i )
n
两端积分得到:
n ( x ) ( x x1 )( x x2 )( x xn )
( x ), x [a , b]
则称多项式族 { gk(x)} 在[a,b]上带权ρ(x) 正交,并称gn(x) 为[a,b]上带权ρ(x) 的 n 次正交多项式。
1 1] 例如: 1, x , x , 在 [1, 上带权 ( x ) 1 正交。 3 gk ( x ) * , 则称其为首项系数为1的多项式, 令: gk ( x ) Ak
( x ) 1 x 2 , x [1,1]
2、正交多项式
对于多项式序列
gn ( x ) An x An1 x
n
n 1
A1 x A0 , n 0,1,2 ,
及权函数 如果:
b
a
0, l m, ( x ) gl ( x ) gm ( x )dx b 2 ( x ) gm ( x )dx 0, l m a
4.Hermite多项式
是区间(-∞,+∞)上关于权函数 ( x ) e 的正交多项 式。而且 Hn(x) 的首项系数为 2n ,具有性质:
高斯求积公式.ppt
![高斯求积公式.ppt](https://img.taocdn.com/s3/m/784e0190f242336c1fb95e4c.png)
Tn(x)=cos(narccos(x))
xk
cos
(2k 1)
2n
, Ak
n
3.Gauss - Laguerre 求积公式
ex f (x)dx
0
n
Ak f (xk )
(3)
k 1
4 .Gauss - Hermite 求积公式
e
x
2
f
( x)dx
n
Ak f ( xk )
k 1
(4)
例题:分别用不同方法计算如下积分,并做比较
[ 如果事先已选定[a ,b]中求积节点xk如下ax1 …x nb,上式成为n个未知 数 A1、...An的n元线性方程组,此时要r=n 时方程组有唯一解]
事实上,取 2n次多项式g(x)=(x-x1)2(x-x2)2….(x-xn)2 代入求积公式,有
左=
b
(x)g(x)dx o
a
右=
n
Ak g( xk )=0
A1 + A2 + …… + An =∫ab1dx.= b-a x1 A1 + x2 A2+ …… +xn An =∫abxdx.= (b2-a 2)/2
......
x1 rA1 + x2 rA2+ …… +xn rAn =∫abxr dxr =(br+1-a r+1)/ (r+1)
上式共有 r 个 等式,2n个待定系数(变元),要想如上方程组有唯一解,应有方 程组中方程的个数等于变元的个数,即 r=2n,这样求出的解答应的求积公式的代 数精度至少是2n-1,下面证明代数精度只能是2n-1.
定理: 若f(2n)(x)在[a,b]上连续,则高斯求积公式的余项为
数值分析高斯公式ppt课件
![数值分析高斯公式ppt课件](https://img.taocdn.com/s3/m/8d5047bed4d8d15abe234e95.png)
定义:高斯点 高斯公式的求积节点称为高斯点
举例 求 [a,b]上的一点和二点高斯公式。
解 设一点高斯公式为
b
af(x)dx A 0f(x0)
则其代数精度应为 2 n 1 2 0 1 1
即 解得
A0
b
dxba
a
A0x0
bxdx1(b2 a2)
a
Akf(xk)
k0
定理 对于插值型求积公式(4.1),其节点
xk(k0,1,.n .).是,高斯点的充要条件是
启发: 以这些点为零点的多项式
如何求
( x ) ( x x 0 ) x ( x 1 )x . x . n ) .(
高斯 与任意次数不超过n的多项式P(x)均正
公式! 交,即 abP(x)(x)dx0
上述ρ(x)≥0是权函数。
定理
xk(k0,1,.n .).是, 高斯点的充要条件是
( x ) ( x x 0 ) x ( x 1 )x . x . n ) .(
是区间[a, b]上关于ρ(x)的正交多项式。
特殊的 若[a, b] = [-1,1],权函数是
切 比 雪 夫 —(x) 1
令它对 f(x) = 1, x 准确成立,即可定出A0 ,A1 可得两点高斯—勒让得公式为
1f(x)d xf(1)f(1)
1
33
注:其它的高阶公式详见书。
请回答:
高斯—勒让得公式仅适用于求积区间是
[-1,1],那么对于任意求积区间[a, b]如
何求?
解 作变换 xbatab
22
可以化到区间[-1,1]上,这时
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a
b
积分第一 中值定理
Gauss求积公式的稳定性
A
k 0 k
n
b a
( x )dx
Th5.5.3 Gauss型求积公式(*)总是稳定的。
证明: 只需证明: A
k
0 k 0,1,, n
因为Gauss型求积公式(*)对所有不超过2n+1次的多 项式都精确成立: 取
2n+2个未知数, 2n+2个方程的非线性方程组
n { A } 问题:如何计算Gauss点 xk k 及求积系数 k k 0 ? 0
n
方法二:两步走
1. 先确定Gauss求积节点{ x 2. 计算求积系数{ A
n k k 0
n k k 0
}
}
①从代数精度的定义出发,求解线性方程组; 或②用系数的表达式直接计算。
一、 Gauss积分问题的提法 积分公式的一般形式: I n (
f ) Ak f ( xk )
k 0
n
为了提高代数精度,需要适当选择求积节点: ①当求积节点个数确定后,不管这些求积节点如何选 取,求积公式的代数精度最高能达到多少?2n 1 ②具有最高代数精度的求积公式中求积节点如何选取?
,使得
Def 1如果一组节点 x0 , x1 ,, xn [a, b]
上述插值型求积公式具有2n+1次代数精度,则称该组 节点为Gauss点,相应的公式为Gauss型求积公式。 例题: •五点的Gauss求积公式具有多少次代数精度? 例1:构造下列积分的Gauss求积公式:
1
1
f ( x ) xdx A0 f ( x0 ) A1 f ( x1 )
a n
2 n1
( x )dx 0
故求积公式不能精确成立。
k 0
k
k
下面讨论一般积分形式:
b a
f ( x ) ( x )dx
其中 ( x )
0为权函数
n
构造积分公式(*)
b
a
f ( x ) ( x )dx Ak f ( xk )
k 0
具有2n+1次代数精度。 求积节点 求积系数
1
1
Pn1 ( x )q( x )dx 0 q( x ) 为不超过 n 次的多项式
Pn1( x) 在 [1,1]有n 1 个不同的实零点,且关于原点对
称
(n 1) Pn1( x) (2n 1) xPn ( x) nPn1( x), n 1, 2,
P 1( x) x
f ( x) l ( x) lk ( x ) 是n次的Lagrange插值基函数
2 k
2 a k
b
l ( x ) ( x )dx A l ( x j )
j 0 2 j k
n
k 0,1, 2, , n
Ak 0
Gauss求积公式的收敛性
Th5.5.4 设 f C [a , b]
k 0 ( 2 n 2 )
H 2 n1 ( xk ) f ( xk ) n1 ( xk ) f ( xk ) H2
k 0,1, 2, , n
( 2 n 2 )
f ( ) 2 f ( x ) H 2n1 ( x ) n1 ( x ) (2n 2)!
§5 Gauss求积公式
积分公式的一般形式: I
/*Gauss Quadrature Formula */
n
( f ) Ak f ( xk )
k 0
n
插值型的求积公式至少有n次代数精度,至多有多少 次的代数精度? Newton—Cotes求积公式中的求积节点是等距选取 的,求积系数计算方便,但代数精度要受到限制; 如何适当选取求积节点和求积系数,使求积公式达到 最高的代数精度?
a a
b
k 0 b
f ( x ) H 2n1 ( x ) ( x )dx a ( 2 n 2 ) b f ( ) 2 n1 ( x ) ( x )dx a ( 2n 2)! ( 2 n 2 ) f ( ) b 2 n1( x ) ( x )dx
Rn [ f ] I Ak f ( xk )
k 0
n
H2n1( xk ) f ( xk )
公式有 2n+1次代 数精度
f ( x ) ( x )dx Ak H 2n1 ( xk )
b a
n
f ( x ) ( x)dx H 2n1( x ) ( x )dx
k 0 k 0
n
三、 Gauss求积公式的构造
根据前面的讨论,只需要取n+1次正交多项式的n+1个 零点为求积节点,构造的求积公式即为Gauss求积公式
下面仅以Legendre多项式和Chebyshev多项式为例 区间的转化问题 任意区间 [a , b] 经过下列变换可变为区间
[ 1, 1]
n
方法一:从代数精度的定义出发,求解非线性方程组; 由代数精度定义,当
f ( x ) 1, x,, x , x
2n
n k 0
2 n1
时,
求积公式
n
I n ( f ) Ak f ( xk )精确成立:
j k b a
A x
k 0 k
( x ) x dx
j
j 0,1,, 2n 1
分析:因为n=1,所以Guass求积公式具有3次代数精度。分别 2 3 取 f ( x) 1, x, x , x, 得到关于A0 , A1 , x0 , x1 的方程组,求解非线性 方程组得到求积系数和求积节点。
n { A } x 问题:如何计算Gauss点 k k 及求积系数 k k 0 ? 0
正交性
递推关 系
1 2 P2 ( x ) (3 x 1) 2
1 P3 ( x ) (5 x 3 3 x ) 2
0 i j 1 1 Pi ( x ) Pj ( x )dx 2 2 j 1 i j
奇偶性
Pn ( x) (1) P( x)
n
Gauss-Legendre求积公式
n 1 个求积系数,共2n 2 个未知量, n 1 个求积节点, 2 n1 , 使公 需要2n 2 个方程,因此可以取 f ( x) 1, x, x
式精确成立,从而求出求积节点和系数。
Th5.5.1形如
证明:
b
a
f ( x )dx Ak f ( xk )
k 0
n
b
a
f ( x ) ( x )dx Ak f ( xk )
k 0
b b
n
2
a
f ( x ) ( x )dx p( x ) ( x )dx
a
b
a
p( x ) ( x )dx Ak p( xk )
k 0
n
n
0
2
m 2n 1
Ak p( xk ) Ak f ( xk )
1 n ik
k 0,1, 2, , n
P n 0 时, 1 ( x ) x 零点x0 0 ,构造求积公式:
求 A0 :
或
1
1
f ( x )dx A0 f (0)
2
令 f ( x) 1 ,代入公式精确成立,得到: A0
A0 l0 ( x )dx 2
1
1
k 0
n
与任何不超过n次的多项式 p( x ) 带权正交:
b a
p( x )n1 ( x ) ( x )dx 0
证明: 必要性 设
p( x ) H n
则
因为
x0 , x1,, xn [a, b] 是Gauss点
n k 0
p( x )n1 ( x ) H 2n1
或
1
1
f ( x )dx A0 f (
1 3
) A1 f (
1 3
)
A0 l0 ( x )dx 1, A1 l1 ( x )dx 1
的插值型求积公式的代数精度最高不超过2n+1次。 只需证明:对于上述插值型求积公式,存在一个 2n+2次多项式,使得求积公式不能精确成立。
2 n1
令 f ( x)
因为
b
( x)
b a
其中 n 1 ( x ) ( x xk )
k 0
n
f ( x)dx 而 A f (x ) 0
b
其中
a x0 x1 xn1 xn b
Ak
a
k 0,1,, n
b a
与被积函数无关
n
Ak ( x )lk ( x )dx ( x )
j 0 jk
x xj xk x j
dx
求积系数的特征:
A
k 0 k
n
b
a
( x )dx
a a j 0 jk
b
b
n
x xj xk x j
dx
Gauss求积公式的余项
Rn [ f ] I Ak f ( xk )
n
证明: 设 H ( x ) 是满足下列条件的Hermite插值 2 n1
f ( ) b 2 n1 ( x ) ( x )dx (2n 2)! a
Ak ( x )lk ( x )dx