matlab实现复化梯形公式,复化simpson公式以及romberg积分
MATLAB数值分析实验二(复合梯形、辛普森和龙贝格求积,以及二重积分计算等)
佛山科学技术学院实验报告课程名称_______________ 数值分析________________________实验项目_______________ 数值积分____________________专业班级机械工程姓名余红杰学号2111505010 指导教师陈剑成绩日期月日一、实验目的b1、理解如何在计算机上使用数值方法计算定积分 a f ""X的近似值；2、学会复合梯形、复合Simpson和龙贝格求积分公式的编程与应用。
3、探索二重积分.11 f （x, y）dxdy在矩形区域D = ｛（ x, y） | a _ x _ b, c _ y _ d｝的数值D积分方法。
二、实验要求（1）按照题目要求完成实验内容；（2）写出相应的Matlab程序；（3）给出实验结果（可以用表格展示实验结果）；（4）分析和讨论实验结果并提出可能的优化实验。
（5）写出实验报告。
三、实验步骤1、用不同数值方法计算积xln xdx =-- 0 9（1）取不同的步长h，分别用复合梯形及复合辛普森求积计算积分，给出误差中关于h的函数，并与积分精确值比较两公式的精度。
（2）用龙贝格求积计算完成问题（1 ）。
2、给出一种求矩形区域上二重积分的复化求积方法，然后计算二重积分..e"y dxdy，其中积分区域D二｛0乞x岂1,0岂y乞1｝。
1.%lnt_t.m复化梯形：function F = Int_t(x1,x2,n)%复化梯形求积公式% x1,x2为积分起点和中点%分为n个区间，没选用步长可以防止区间数为非整数。
%样点矩阵及其函数值：x = lin space(x1,x2 ,n+1);y = f(x);m = len gth(x);%本题中用Matlab计算端点位置函数值为NaN,故化为零: y(1) = 0;y(m) = 0;%算岀区间长度，步长h：h = (x2 -x1)/n;a = [1 2*o nes(1,m-2) 1];%计算估计的积分值：F = h/2*sum(a.*y);%f.mfun cti on y = f(x)y = sqrt(x).*log(x);%run 11.mclc,clear;%分为10个区间，步长0.1的积分值：F = In t_t(0,1,10);F10 = F%分为100个区间F = In t_t(0,1,100);F100 = F%误差计算W10 = abs((-4/9)-F10);W100 = abs((-4/9)-F100);W = [W10 W100]%复化辛普森：%l nt_s.mfun cti on F = In t_s(x1,x2 ,n)%复化梯形求积公式% x1,x2区间，分为n个区间。
复化梯形公式和simpsion公式
¸´»¯ÌÝÐι«Ê½#include <stdio.h>#include <math.h>#define e 1e-5#define a 0 //»ý·ÖÏÂÏÞa#define b 1 //»ý·ÖÉÏÏÞb#define f(x) (4/(1+(x*x))) //±»»ýº¯Êýf(x)int main(){int i,n;double h,t0,t,g;n=1; //¸³³õÖµh=(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); //¸´»¯ÌÝÐι«Ê½n*=2;h/=2;}while (fabs(t-t0)>e); //×Ô¶¨ÒåÎó²îÏÞeprintf("%.8lf",t); //Êä³ö»ý·ÖµÄ½üËÆÖµreturn 0;}3)RombergÇó»ý·¨£º#include <stdio.h>#include <math.h>#define e 1e-5#define a 0 //»ý·ÖÏÂÏÞa#define b 1 //»ý·ÖÉÏÏÞb#define f(x) (4/(1+(x*x))) //±»»ýº¯Êýf(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 //RombergËã·¨{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); //×Ô¶¨ÒåÎó²îÏÞeprintf("%.8lf",t[0][m]);return 0;}ÌÝÐι«Ê½ÓëSimpson¹«Ê½Çó»ý·Ö·¨µÄC++³ÌÐò2008Äê11ÔÂ13ÈÕ ÐÇÆÚËÄ 21:09#include<iostream>#include<cassert>#include <iostream>#include<cmath>using namespace std;const double PI=3.1415926;double tixingjifen(double (*f)(double),double a,double b,int n); double Simpson(double (*f)(double),double a,double b,int n);double f(double x){return 3.0*x*x+5.0*x-1.0;}double g(double x){return PI*pow(1.0+pow(x/2.0,2),2);}int main(){cout<<tixingjifen(g,0.0,2.0,4)<<endl;cout<<Simpson(g,0.0,2.0,4)<<endl;system("pause");return 0;}double tixingjifen(double (*f)(double),double a,double b,int n) {double dn=(double)n;double h=(b-a)/dn;double sum=0.0;double x=a+h;for(int i=1;i<n;++i){sum=sum+f(x);x=x+h;}sum=sum*2.0;sum=sum+f(a)+f(b);sum=sum*h/2.0;return sum;}double Simpson(double (*f)(double),double a,double b,int n) {double dn=(double)n;double h=(b-a)/dn;double result=0.0;double sum=0.0;int i;for(i=1;i<=n;++i)sum=sum+f(a+(2.0*(double)i-1.0)*h/2.0);result=result+4.0*sum;sum=0.0;for(i=1;i<=(n-1);++i)sum=sum+f(a+h*(double)i);result=result+2.0*sum;result=result+f(a)+f(b);result=result*h/6.0;return result;}。
用matlab实现romberg积分法
一、概述在数值分析中，求解定积分是一项重要的任务。
传统的数值积分方法包括梯形法则、辛普森法则等。
而Romberg积分法，是一种更加精确的数值积分方法，它通过不断增加区间的细分，逐步提高数值积分的精度。
在本文中，我们将尝试用MATLAB实现Romberg积分法，探索其优势和应用。
二、Romberg积分法原理Romberg积分法的基本原理是通过对梯形法则和辛普森法则进行逐步的细分和修正，以获得更加精确的数值积分结果。
假设我们需要求解函数 f(x) 在区间 [a, b] 上的定积分，那么Romberg积分法的步骤可以概括为以下几点：1. 将区间 [a, b] 均匀分成若干个子区间；2. 计算每个子区间上的梯形规则和辛普森规则的数值积分；3. 利用已知结果进行Richardson外推，修正数值积分的误差；4. 逐步增加子区间的细分，直到达到所需的精度要求。
三、MATLAB实现Romberg积分法我们可以使用MATLAB编程语言来实现Romberg积分法，以下是一个示例代码：function [I, R] = romberg(f, a, b, n)h = (b - a) ./ (2 .^ (0:n-1));R = zeros(n, n);R(1, 1) = (b - a) * (feval(f, a) + feval(f, b)) / 2;for j = 2:nsubtotal = 0;for i = 1:2^(j-2)subtotal = subtotal + feval(f, a + (2*i - 1) * h(j));endR(j, 1) = R(j-1, 1)/2 + h(j) * subtotal;endfor k = 2:nfor j = k:nR(j, k) = (4^(k-1) * R(j, k-1) - R(j-1, k-1)) / (4^(k-1) - 1); endendI = R(n, n);通过以上的MATLAB代码，我们可以轻松地实现Romberg积分法，对给定的函数和区间进行数值积分，并得到精确的积分结果。
用复合梯形公式和复合辛普森公式求函数积分
《数值分析》实验报告（模板）
学号********班级信科121姓名张凯茜
【实验课题】用复合梯形公式和复合辛普森公式求函数积分
【实验目标】
1.掌握复合梯形公式与复合辛普森公式的基本思想。掌握常用的数值积分方法(特别是梯形法、Simpson方法、Cotes公式、Romberg算法以及Gauss求积公式)的原理。
【附程序】
复合梯形公式
functionT=comptra(a,b,tol)
h=b-a;
k=0;
T=((f(a)+f(b))*h)/2;
P=T+1;
whileabs(P-T)>tol
P=T;
m=0; h=h/2;
fori=1:2^k
m=m+f(a+(2*i-1)*h);
end
T=0.5*P+m*h; k=k+1;
2.学会用matlab编程实现用复合梯形公式与复合辛普森公式求积分。
3.熟悉matlab软件的使用,通过实验体会常用数值积分方法的逐步精致化过程。
【理论概述与算法描述】
1.根据梯形公式 ，将区间【a,b】划分为n等份，分点x(k)=a+kh,h=(b-a)/n,k=0,1,2,3,……，在每个区间【x(k),x(k+1)】(k=0,1,2……n-1)上采用梯形公式，得
end
复合辛普森公式
functionS=comsinp(a,b,tol)
h=b-a;
k=1;
S=((f(a)+f(b)+4*f((a+b)/2))*h)/6;
P=S;
whileabs(P-S)>tol
P=S;
matlab复化Simpson求积公式计算数值积分
,(k 0,1,...,n)k x a kh =+=b a h n-=2221222121(x)dx (x)dx [(x )4(x )(x )]3k k m a x b x k m k k k k f f h f f f -=--=≈≈++∑⎰⎰∑复化Simpson 求积公式计算数值积分一·复化Simpson 求积公式的数学理论如果用分段二次插值函数近似被积函数，即在小区间上用Simpson 公式计算积分近似值，就可导出复化Simpson 公式。
二·复化Simpson 求积公式的算法和流程图将积分区间[a,b]分成n=2m 等分，分点为,在每个小区间[222,x k k x -]（k=0,1,…,n-1）上。
用Simpson 公式求积分，则有2222222221222212(x)dx [(x )4(x )(x )]6[(x )4(x )(x )]3kk x k k k k k x k k k x x f f f f h f f f -------≈++=++⎰求和得整理后得到122111(x)dx [(a)(b)2(x )4(x )]3m m bk k a k k h f f f f f --==≈+++∑∑⎰ （5-21）式（5-21）称为复化Simpson 公式。
如果(4)(x)[a,b]f c ∈，则由Simpson 插值余项公式可得复化公式的截断误差为1221115(4)2221()(x)dx [(a)(b)2(x )4(x )]3(2h)()[x ,x ]2880m m bS k k a k k mk k k h R f f f f f f ξξ--==-==-+++=-∈∑∑⎰∑因为(4)f x 为连续，故存在[a,b]ξ∈，使得(4)(4)11()()m k k f f m ξξ==∑代入上式得5(4)4(4)1(2h)()()()(a,b)2880180m s k b a R f mf h f ξξξ=-=-=-∈∑ （5-22）式（5-22）表明，步长h 越小，截断误差越小。
复合梯形公式、复合辛普森公式matlab
复合梯形公式、复合⾟普森公式matlab 1. ⽤1阶⾄4阶Newton-Cotes公式计算积分程序：function I = NewtonCotes(f,a,b,type)%syms t;t=findsym(sym(f));I=0;switch typecase 1,I=((b-a)/2)*(subs(sym(f),t,a)+subs(sym(f),t,b));case 2,I=((b-a)/6)*(subs(sym(f),t,a)+4*subs(sym(f),t,(a+b)/2)+...subs(sym(f),t,b));case 3,I=((b-a)/8)*(subs(sym(f),t,a)+3*subs(sym(f),t,(2*a+b)/3)+...3*subs(sym(f),t,(a+2*b)/3)+subs(sym(f),t,b));case 4,I=((b-a)/90)*(7*subs(sym(f),t,a)+...32*subs(sym(f),t,(3*a+b)/4)+...12*subs(sym(f),t,(a+b)/2)+...32*subs(sym(f),t,(a+3*b)/4)+7*subs(sym(f),t,b));case 5,I=((b-a)/288)*(19*subs(sym(f),t,a)+...75*subs(sym(f),t,(4*a+b)/5)+...50*subs(sym(f),t,(3*a+2*b)/5)+...50*subs(sym(f),t,(2*a+3*b)/5)+...75*subs(sym(f),t,(a+4*b)/5)+19*subs(sym(f),t,b));case 6,I=((b-a)/840)*(41*subs(sym(f),t,a)+...216*subs(sym(f),t,(5*a+b)/6)+...27*subs(sym(f),t,(2*a+b)/3)+...272*subs(sym(f),t,(a+b)/2)+...27*subs(sym(f),t,(a+2*b)/3)+...216*subs(sym(f),t,(a+5*b)/6)+...41*subs(sym(f),t,b));case 7,I=((b-a)/17280)*(751*subs(sym(f),t,a)+...3577*subs(sym(f),t,(6*a+b)/7)+...1323*subs(sym(f),t,(5*a+2*b)/7)+...2989*subs(sym(f),t,(3*a+4*b)/7)+...1323*subs(sym(f),t,(2*a+5*b)/7)+...3577*subs(sym(f),t,(a+6*b)/7)+751*subs(sym(f),t,b));endsyms xf=exp(-x).*sin(x);a=0;b=2*pi;I = NewtonCotes(f,a,b,1)N=1:I =N=2:I =N=3:I =(pi*((3*3^(1/2)*exp(-(2*pi)/3))/2 - (3*3^(1/2)*exp(-(4*pi)/3))/2))/4N=4:I =(pi*(32*exp(-pi/2) - 32*exp(-(3*pi)/2)))/452. 已知，因此可以通过数值积分计算的近似值。
数值分析 matlab 实验4
(1) 解题过程如下：（1）MATLAB中创建复化梯形公式和复化辛普森公式的 M 文件：1）复化梯形公式文件：function s=T_fuhua(f,a,b,n)h=(b-a)/n;s=0;for k=1:(n-1)x=a+h*k;s=s+feval(f,x);ends=h*(feval(f,a)+feval(f,b))/2+h*s;2）复化辛普森公式文件：function s=S_fuhua(f,a,b,n)h=0;h=(b-a)./(2*n);s1=0;-5-s2=0;for k=1:n-1x=a+h*2*k;s1=s1+feval(f,x);endfor k=1:nx=a+h*(2*k-1);s2=s2+feval(f,x);ends=h*(feval(f,a)+feval(f,b)+s1*2+s2*4)/3;在MATLAB中输入：f=inline('x/(4+x^2)');a=0;b=1;%inline 构造内联函数对象for n=2:10s(n-1)=T_fuhua(f,a,b,n);s(n-1)=vpa(s(n-1),10);%调用复化梯形公式，生成任意精度的数值endexact=int('x/(4+x^2)',0,1);exact=vpa(exact,10)%求出积分的精确值输出结果：exact =.1115717755s =Columns 1 through 60.1088 0.1104 0.1109 0.1111 0.1113 0.1114Columns 7 through 90.1114 0.1114 0.1115在MATLAB中输入以下函数用以画出计算误差与 n 之间的曲线：r=abs(exact-s);n=2:10;plot(double(n),double(r(n-1)))得到结果如图所示：（2）在 MATLAB中输入以下程序代码：f=inline('x/(4+x^2)');a=0;b=1;n=9;%inline 构造内联函数对象t=T_fuhua(f,a,b,n);t=vpa(t,10)s=S_fuhua(f,a,b,n);s=vpa(s,10)%调用复化梯形和复化辛普森公式，生成任意精度的数值exact=int('x/(4+x^2)',0,1);exact=vpa(exact,10)%求出积分的精确值计算结果：t =.1114379370s =.1115717991exact =.1115717755E1=|t-exact|=0.0001338385E2=|s-exact|=0.0000000236所以,两种方法计算所得的绝对误差:E1>E2（1）中的两个结果 s 与t，两个函数的计算量基本相同，但是精度却有很大差别：与精确值exact =.1115717755比较，复化梯形公式的结果t =.1114379370 只有三位有效数字，而复化辛普森公式的结果 s =.1115717991 却有七位有效数字。
matlab实现复化梯形公式,复化simpson公式以及romberg积分
（一） 实验目的熟悉并掌握数值积分的方法，重要训练复化梯形公式，复化simps on 公式以及 romberg 积分。
问题三数值积分椭圆周长的计算。
考虑椭圆其周长,只要计算其第一象限的长度即可.用参数方程可以表示为X acost (0 t /2), y bs int计算公式为.a 2 sin 21 b 2 cos 2 tdt0 为计算方便，我们可以令a 1,即计算下面的积分0 Ja 2sin 2t~ t a 0 <si n 2t (b )2cos 2 tdt 可以归结为上面的形式）采用复化梯形公式，复化Simpson 公式以及Romberg 积分的方法 计算积分I （b ）「J 1 （b 2 1）cos 2tdt给出通用程序，该通用程序可以计算任何一个函数在任意一个区 间在给定的精度下的数值积分。
程序输出为计算出的数值积分值以及 计算函数值的次数。
（三）算法介绍首先利用给出的各迭代公式，设计程序。
在matlab 对话框中输入要计算的函数，给出区间和精度。
问题描述b 2 1,为计算 sin 21 2 2 b cos tdt复化梯形的迭代公式为：J b f (x) dx 二h/2 f(已)+ 2X°二+ f (b)；章L. J * ' 』，复化simps on迭代公式为：J；f (x)dx 二h/3p(a) + 辽負1(x2j) + 4斗g〔fgj - i) + f (b)Romberg迭代公式为：削」- 1 h - 1. j - 1n _ n（四）程序对于复化梯形公式和复化simpson公式，我们放在中(転记后的程序可用来把b看为变量时的算法实现) %复化梯形公式function y=jifenn(f,n,a,b) (说明：f表示任一函数，n精度，a, b为区间)fi=f(a)+f(b);h=(b-a)/n;d=1;%fun cti on f=jife n(n ,a,b,c)%syms t%y=sqrt(1+(c A2-1)*cos(t)A2);%ya=subs(y,t,a);%yb=subs(y,t,b);%fi=ya+yb;for i=1:n-1x=a+i*h;fi=fi+2*f(x);d=d+1;%yx=subs(y,t,x);%fi=fi+2*yx;endf4=h/2*fi,d%复化simposon公式f仁0;f2=0;dd=1;for i=1:n-1dd=dd+1;if rem(i,2)~=0;x1=a+i*h; f1=f1+f(x1);else rem(i,2)==0; x2=a+i*h; f2=f2+f(x2) ;endendf3=(h/3)*(f(a)+4*f1+2*f2+f(b)),dd对于romberg积分，建立文件。
matlab
Tn h = + 2 2
∑
n −1
k=0
f ( xk+ 1 )
2
∑
n−1
k=0
R Tk =
∑
n−1
k=0
h3 f ′′ (η k ) − 12
3
根据连续函数的介值定理知， 根据连续函数的介值定理知，存在 η ∈ [a, b] ，使
1 n
∑
n−1
k=0
f ′′ (η k ) = f ′′ (η )
η ∈ [a, b]
因此,余项 因此,
(b − a ) 2 h3 RT = − n f ′′(η ) = − h f ′′(η ) 12 12
1
4.3.1 复化梯形公式及其误差
b−a 将积分区间[ 等分, ]划分为n等分 ，求积 将积分区间[a,b]划分为 等分,步长 h = n 节点为 x k = a + kh( k = 0,1, ⋯ , n) ，在每个小区间[ x k , x k + 1 ]
上应用梯形公式
∫
x k +1 xk
h f ( x ) dx ≈ [ f ( x k ) + f ( x k + 1 ) ] 2
I = ∫ f ( x)dx = ∑ ∫
b a n−1
n−1
xk +1
h ≈ ∑ f ( xk ) + 4 f ( xk + 1 ) + f ( xk +1 ) 2 k =0 6
[
k =0
xk
f ( x)dx
]
n −1 n −1 1 = f ( a ) + 4∑ f ( x k + 1 ) + 2∑ f ( x k ) + f ( b ) 2 6 k =0 k =1
复化梯形公式和simpsion公式
¸´»¯ÌÝÐι«Ê½#include <stdio.h>#include <math.h>#define e 1e-5#define a 0 //»ý·ÖÏÂÏÞa#define b 1 //»ý·ÖÉÏÏÞb#define f(x) (4/(1+(x*x))) //±»»ýº¯Êýf(x)int main(){int i,n;double h,t0,t,g;n=1; //¸³³õÖµh=(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); //¸´»¯ÌÝÐι«Ê½n*=2;h/=2;}while (fabs(t-t0)>e); //×Ô¶¨ÒåÎó²îÏÞeprintf("%.8lf",t); //Êä³ö»ý·ÖµÄ½üËÆÖµreturn 0;}3)RombergÇó»ý·¨£º#include <stdio.h>#include <math.h>#define e 1e-5#define a 0 //»ý·ÖÏÂÏÞa#define b 1 //»ý·ÖÉÏÏÞb#define f(x) (4/(1+(x*x))) //±»»ýº¯Êýf(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 //RombergËã·¨{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); //×Ô¶¨ÒåÎó²îÏÞeprintf("%.8lf",t[0][m]);return 0;}ÌÝÐι«Ê½ÓëSimpson¹«Ê½Çó»ý·Ö·¨µÄC++³ÌÐò2008Äê11ÔÂ13ÈÕ ÐÇÆÚËÄ 21:09#include<iostream>#include<cassert>#include <iostream>#include<cmath>using namespace std;const double PI=3.1415926;double tixingjifen(double (*f)(double),double a,double b,int n); double Simpson(double (*f)(double),double a,double b,int n);double f(double x){return 3.0*x*x+5.0*x-1.0;}double g(double x){return PI*pow(1.0+pow(x/2.0,2),2);}int main(){cout<<tixingjifen(g,0.0,2.0,4)<<endl;cout<<Simpson(g,0.0,2.0,4)<<endl;system("pause");return 0;}double tixingjifen(double (*f)(double),double a,double b,int n) {double dn=(double)n;double h=(b-a)/dn;double sum=0.0;double x=a+h;for(int i=1;i<n;++i){sum=sum+f(x);x=x+h;}sum=sum*2.0;sum=sum+f(a)+f(b);sum=sum*h/2.0;return sum;}double Simpson(double (*f)(double),double a,double b,int n) {double dn=(double)n;double h=(b-a)/dn;double result=0.0;double sum=0.0;int i;for(i=1;i<=n;++i)sum=sum+f(a+(2.0*(double)i-1.0)*h/2.0);result=result+4.0*sum;sum=0.0;for(i=1;i<=(n-1);++i)sum=sum+f(a+h*(double)i);result=result+2.0*sum;result=result+f(a)+f(b);result=result*h/6.0;return result;}。
matlab利用复合梯形公式计算积分
matlab利用复合梯形公式计算积分（原创版）目录1.MATLAB 简介2.复合梯形公式3.利用 MATLAB 计算积分的步骤4.举例说明5.总结正文1.MATLAB 简介MATLAB（Matrix Laboratory）是一款广泛应用于科学计算、数据分析、可视化等领域的软件。
它具有强大的数值计算和符号计算功能，使得用户可以方便地处理和解决各种数学问题。
在工程技术、自然科学等诸多领域，MATLAB 已成为研究和开发的重要工具。
2.复合梯形公式在 MATLAB 中，可以利用复合梯形公式（Composite Simpson Rule）来计算定积分。
复合梯形公式是一种高精度的数值积分方法，它将积分区间划分为多个子区间，然后在每个子区间上使用梯形公式进行近似计算。
最后将各子区间的结果加权求和，得到最终的积分结果。
3.利用 MATLAB 计算积分的步骤以下是使用 MATLAB 计算积分的具体步骤：（1）首先，需要导入 MATLAB 的符号计算工具箱，使用命令"syms"创建符号变量。
（2）定义被积函数。
例如，如果要计算积分∫(0, π) sin(x) dx，可以将 sin(x) 作为被积函数。
（3）使用"int"函数创建积分对象。
在 MATLAB 中，可以直接使用"int(sin(x), 0, pi)"创建积分对象。
（4）使用"quad"函数计算积分结果。
例如，可以输入"quad(int(sin(x), 0, pi))"来计算积分结果。
4.举例说明下面，我们通过一个具体的例子来说明如何使用 MATLAB 计算积分。
假设我们要计算定积分：∫(0, π) sin(x) dx。
首先，导入符号计算工具箱："syms";然后，定义被积函数："f(x) = sin(x)";接着，创建积分对象："int(f(x), 0, pi)";最后，计算积分结果："quad(int(f(x), 0, pi))"。
matlab编程积分复合辛普森公式
matlab编程积分复合辛普森公式编程求解复合辛普森公式是一种常用的数值积分方法，在MATLAB中可以通过编写相应的代码实现。
本文将详细介绍如何使用MATLAB编程计算复合辛普森公式，并给出具体的代码实现。
我们需要了解什么是复合辛普森公式。
复合辛普森公式是一种数值积分方法，用于近似计算函数的定积分。
它是在区间[a, b]上使用多个小区间进行逼近，而不是直接在整个区间上进行逼近。
这种方法的优势在于可以提高计算精度，并且对于复杂的函数也能够得到较好的近似结果。
我们需要将整个区间[a, b]划分为n个小区间。
每个小区间的长度为h=(b-a)/n。
然后，我们可以使用复合辛普森公式来近似计算每个小区间上的定积分。
复合辛普森公式的表达式为：I = (h/6)*(f(a) + 4*f((a+b)/2) + f(b))其中，f(x)是要求解的函数。
根据复合辛普森公式的定义，我们需要对每个小区间应用该公式进行求解，并将结果累加得到最终的积分值。
在MATLAB中，我们可以通过编写以下代码来实现复合辛普森公式的求解：```matlabfunction I = composite_simpson(f, a, b, n)h = (b-a)/n;x = a:h:b;y = f(x);I = 0;for i = 1:nI = I + h/6*(y(i) + 4*y(i+1) + y(i+2));endend```上述代码中，函数composite_simpson接受四个参数：函数f、积分区间的起点a、终点b和划分的小区间数n。
其中，函数f是一个函数句柄，表示要求解的函数。
在代码中，我们首先计算出每个小区间的长度h，并生成对应的x值。
然后，通过调用函数f计算出对应的y值。
接下来，我们使用循环对每个小区间应用复合辛普森公式，并将结果累加到变量I中。
最后，我们将得到的积分值I作为函数的输出。
在使用该函数时，我们需要先定义要求解的函数，并将其作为参数传递给composite_simpson函数。
复化梯形公式matlab
复化梯形公式matlab在MATLAB中，可以使用复化梯形公式来进行数值积分的计算。
复化梯形公式是将积分区间分割成多个小区间，在每个小区间上采用梯形面积逼近曲线下的积分值。
以下是使用MATLAB编写的复化梯形公式的示例代码：```matlabfunction result = composite_trapezoidal(f, a, b, n)h = (b - a) / n; % 计算每个小区间的宽度% 计算每个小区间的积分值，并将其累加得到最终结果result = 0;for i = 1:nx_i = a + (i-1) * h; % 当前小区间的起点x_j = a + i * h; % 当前小区间的终点% 使用梯形公式计算当前小区间的积分值integral_i = (f(x_i) + f(x_j)) * h / 2;% 将当前小区间的积分值累加到总结果中result = result + integral_i;endend```在上述代码中，`f` 是要计算积分的函数，`a` 和 `b` 是积分区间的起点和终点，`n` 是将积分区间划分成的小区间数目。
你可以根据实际需求，将自己的函数替换到 `f` 的位置，并调用 `composite_trapezoidal` 函数来计算数值积分的近似值。
例如，假设要计算函数 `f(x) = x^2` 在区间 `[0, 1]` 上的数值积分，可以使用以下代码进行计算：```matlabf = @(x) x^2; % 定义要计算积分的函数a = 0; % 积分区间起点b = 1; % 积分区间终点n = 100; % 将积分区间划分为100个小区间result = composite_trapezoidal(f, a, b, n); % 使用复化梯形公式计算积分近似值disp(result); % 显示计算结果```运行上述代码，就可以得到函数 `f(x) = x^2` 在区间 `[0, 1]` 上的数值积分的近似值。
matlab基于节点使用复化梯形公式求积分
matlab基于节点使用复化梯形公式求积分文章标题：深入理解Matlab基于节点使用复化梯形公式求积分一、引言在数学和工程领域中，求解定积分是一项常见的任务。
其中，复化梯形公式作为一种数值积分方法，在Matlab中得到了广泛的应用。
本文将从基本概念出发，深入探讨Matlab基于节点使用复化梯形公式求积分的原理和方法，以帮助读者全面理解并灵活运用这一技术。
二、基本概念1. Matlab基于节点求积分的基本原理在Matlab中，求解积分的方法之一是基于节点使用复化梯形公式。
这种方法通过将积分区间分割成若干小区间，然后在每个小区间上应用梯形法则来逼近定积分值。
具体而言，对于等距节点的情况，复化梯形公式可以表示为对每两个相邻节点之间的区间应用梯形面积公式进行求和。
2. 复化梯形公式的求解步骤在Matlab中，使用复化梯形公式求解定积分通常需要经过以下步骤：a. 将积分区间分割成若干小区间，确定节点的位置；b. 在每个小区间上计算梯形面积，得到对应的近似积分值；c. 将所有小区间上的梯形面积求和，得到最终的定积分近似值。
三、深入探讨1. 复化梯形公式的精度和误差分析在实际应用中，复化梯形公式的精度和误差分析至关重要。
通过分析节点间距和函数的导数变化情况，可以对复化梯形公式的近似误差进行估计。
在Matlab中，可以通过调整节点的数量和位置，以及细化小区间的宽度，来提高积分的精度并降低误差。
2. 在Matlab中实现复化梯形公式的方法Matlab提供了丰富的数值积分函数，如trapz和integral等，可以方便地实现基于节点的复化梯形公式求积分。
通过调用这些函数，用户可以灵活地指定积分区间、节点数量和具体的被积函数，从而快速求解定积分并得到精确的结果。
Matlab还支持用户自定义函数来满足不同的求积分需求。
四、总结与回顾通过本文的讨论，我们深入理解了Matlab基于节点使用复化梯形公式求积分的原理和方法。
在实际应用中，我们应该注重对节点间距和函数的变化情况进行分析，以提高积分的精度并降低误差。
MATLAB实现复化梯形公式复化SIMPSON公式以及ROMBERG积分
MATLAB实现复化梯形公式复化SIMPSON公式以及ROMBERG积分复化梯形公式、复化SIMPSON公式和ROMBERG积分是常用的数值积分方法，用于对定积分进行数值近似计算。
下面将介绍MATLAB实现这三种方法的具体步骤。
复化梯形公式使用多个等距的子区间进行近似计算，然后将子区间上的梯形面积求和。
MATLAB代码如下：```matlabh=(b-a)/n;%子区间宽度x=a:h:b;%子区间节点y=f(x);%子区间节点对应的函数值result = h * (sum(y) - (y(1) + y(end)) / 2); % 计算近似积分值end```复化SIMPSON公式同样使用多个等距的子区间进行近似计算，但是每个子区间上使用二次多项式拟合。
MATLAB代码如下：```matlabh=(b-a)/n;%子区间宽度x=a:h:b;%子区间节点y=f(x);%子区间节点对应的函数值result = (h / 3) * (y(1) + y(end) + 4 * sum(y(2:2:end-1)) + 2 * sum(y(3:2:end-2))); % 计算近似积分值end```3. ROMBERG积分（Romberg Integration）ROMBERG积分是一种逐次精化的数值积分方法，通过不断提高梯形法则的阶数进行近似计算。
MATLAB代码如下：```matlabfunction result = romberg_integration(f, a, b, n)R = zeros(n, n); % 创建一个n*n的矩阵用于存储结果h=b-a;%子区间宽度R(1,1)=(h/2)*(f(a)+f(b));%计算初始近似积分值for j = 2:nh=h/2;%缩小子区间宽度sum = 0;for i = 1:2^(j-2)sum = sum + f(a + (2 * i - 1) * h);endR(j, 1) = 0.5 * R(j-1, 1) + (h * sum); % 使用梯形法则计算积分值for k = 2:jR(j, k) = R(j, k-1) + (R(j, k-1) - R(j-1, k-1)) / ((4^k) - 1); % 使用Romberg公式计算积分值endendresult = R(n, n); % 返回最终近似积分值end```以上是MATLAB实现复化梯形公式、复化SIMPSON公式以及ROMBERG积分的代码。
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（一） 实验目的
熟悉并掌握数值积分的方法，重要训练复化梯形公式，复化simpson 公式以及romberg 积分。
（二） 问题描述
问题三数值积分椭圆周长的计算。
考虑椭圆22221x y a b
+=,为计算其周长,只要计算其第一象限的长度即可.
用参数方程可以表示为cos (0/2)sin x a t t y b t π=⎧≤≤⎨=⎩
,
计算公式为/0π⎰
为计算方便,我们可以令1a =,即计算下面的积分
/
0π⎰/0π=⎰
(/0π⎰/0a π=⎰可以归结为上面的形式)
采用复化梯形公式，复化Simpson 公式以及Romberg 积分的方法计算积分
/
0()I b π=⎰
给出通用程序，该通用程序可以计算任何一个函数在任意一个区间在给定的精度下的数值积分。
程序输出为计算出的数值积分值以及计算函数值的次数。
（三） 算法介绍
首先利用给出的各迭代公式，设计程序。
在matlab 对话框中输入要计算的函数，给出区间和精度。
复化梯形的迭代公式为：
∫f(x)dx b a =h/2[f (a )+2∑f(x j )n−1j=1+f(b)];
复化simpson 迭代公式为：
∫f(x)dx b a =h/3[f (a )+2∑f(x 2j )(n 2)−1j=1+4∑f(x 2j−1)(n 2
)j=1+f(b)]; Romberg 迭代公式为：
R k,j =R k,j−1+R k,j−1—R k−1,j−1
4j−1−1。
（四） 程序
对于复化梯形公式和复化simpson 公式，我们放在jifenn.m 中。
（%标记后的程序可用来把b 看为变量时的算法实现）
%复化梯形公式
function y=jifenn(f,n,a,b) （说明：f 表示任一函数，n 精度，a ，b 为区间） fi=f(a)+f(b);
h=(b-a)/n;
d=1;
%function f=jifen(n,a,b,c)
%syms t
%y=sqrt(1+(c^2-1)*cos(t)^2);
%ya=subs(y,t,a);
%yb=subs(y,t,b);
%fi=ya+yb;
for i=1:n-1
x=a+i*h;
fi=fi+2*f(x);
d=d+1;
%yx=subs(y,t,x);
%fi=fi+2*yx;
end
f4=h/2*fi,d
%复化simposon 公式
f1=0;
f2=0;
dd=1;
for i=1:n-1
dd=dd+1;
if rem(i,2)~=0;
x1=a+i*h;
f1=f1+f(x1);
else rem(i,2)==0;
x2=a+i*h;
f2=f2+f(x2) ;
end
end
f3=(h/3)*(f(a)+4*f1+2*f2+f(b)),dd
对于romberg积分，建立romberg.m文件。
function y=romberg(f,n,a,b) （说明：f表示任一函数，n精度，a，b为区间）z=zeros(n,n);
h=b-a;
z(1,1)=(h/2)*(f(a)+f(b));
f1=0;
for i=2:n
for k=1:2^(i-2)
f1=f1+f(a+(k-0.5)*h);
end
z(i,1)=0.5*z(i-1,1)+0.5*h*f1;
h=h/2;
f1=0;
for j=2:i
z(i,j)=z(i,j-1)+(z(i,j-1)-z(i-1,j-1))/(4^(j-1)-1);
end
end
z,n
（五）运行结果
对于复化梯形公式和复化simpson公式，我们运行下列语句并得到结果：
>> fun=inline('sqrt(1+(0.5^2-1).*cos(t).^2)');
>> jifenn(fun,8,0,pi/2)
f4 =
1.2111
d =
8
f3 =
1.2111
dd =
8
>> 1.2111*4
ans =
4.8444
>> 1.2111*4
ans =
4.8444
（说明：在本题中将椭圆中的未知量a取为1，b取为0.5。
f4为复化梯形公式得到的椭圆周长，f3为复化simpson公式得到的椭圆周长）。
对于romberg，运行下列语句并最终得到结果为：
>> fun=inline('sqrt(1+(0.5^2-1).*cos(t).^2)');
>> romberg(fun,8,0,pi/0.5)
z =
3.1416 0 0 0 0 0 0 0
3.1416 3.1416 0 0 0 0 0 0
4.7124
5.2360 5.3756 0 0 0 0 0 4.8398 4.8823 4.8587 4.8505 0 0 0 0 4.8442 4.8457 4.8432 4.8430 4.8429 0 0 0 4.8442 4.8442 4.8441 4.8441 4.8442 4.8442 0 0 4.8442 4.8442 4.8442 4.8442 4.8442 4.8442 4.8442 0 4.8442 4.8442 4.8442 4.8442 4.8442 4.8442 4.8442 4.8442
ans =
4.8442
n =
8
（说明：其中最终结果为4.8442）。
（六）结果分析
我们计算了当椭圆长轴为1，短轴为0.5时的周长。
通过上述三种方法的计算可以看到，结果相差不大。
根据椭圆周长的一个计算公式L=2πa(长轴)+4（b−a）我们可以得到L=4.283。
因此三种方法都较好的接近真值。
（七）心得体会
应该熟练掌握这三种方法，才能在编程时正确快速的写出迭代公式。
同时在一种思想的前提下可以寻找多种方法实现算法，互相验证。