定积分的近似计算

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数学实验报告

实验序号:4 日期:2012 年12 月13 日

实验名称定积分的近似计算

问题背景描述:

利用牛顿—莱布尼兹公式虽然可以精确地计算定积分的值,但它仅适用于被积函数的原函数能用初等函数表达出来的情形.如果这点办不到或者不容易办到,这就有必要考虑近似计算的方法.在定积分的很多应用问题中,被积函数甚至没有解析表达式,可能只是一条实验记录曲线,或者是一组离散的采样值,这时只能应用近似方法去计算相应的定积分.

实验目的:

本实验将主要研究定积分的三种近似计算算法:矩形法、梯形法、抛物线法。对于定积分的近似数值计算,Matlab有专门函数可用。

实验原理与数学模型:

1.矩形法

根据定积分的定义,每一个积分和都可以看作是定积分的一个近似值,即

在几何意义上,这是用一系列小矩形面积近似小曲边梯形的结果,所以把这个近似计算方法称为矩形法.不过,只有当积分区间被分割得很细时,矩形法才有一定的精确度.

针对不同的取法,计算结果会有不同。

(1)左点法:对等分区间

在区间上取左端点,即取。

(2)右点法:同(1)中划分区间,在区间上取右端点,即取。

(3)中点法:同(1)中划分区间,在区间上取中点,即取。2.梯形法

等分区间

相应函数值为().

曲线上相应的点为()

将曲线的每一段弧用过点,的弦(线性函数)来代替,这使得每个

上的曲边梯形成为真正的梯形,其面积为

,.

于是各个小梯形面积之和就是曲边梯形面积的近似值,

即,

称此式为梯形公式。

3.抛物线法

将积分区间作等分,分点依次为

,,

对应函数值为

(),

曲线上相应点为

().

现把区间上的曲线段用通过三点,,的抛物线

来近似代替,然后求函数从到的定积分:

由于,代入上式整理后得

同样也有

……

将这个积分相加即得原来所要计算的定积分的近似值:

,即

这就是抛物线法公式,也称为辛卜生(Simpson)公式.

实验所用软件及版本:

Matlab 7.0

主要内容(要点):

1.分别用梯形法与抛物线法,计算,取.并尝试直接使用函数trapz()、quad()进行计算求解,比较结果的差异.

2.试计算定积分.(注意:可以运用trapz()、quad()或附录程序求解吗?为什么?)

3.学习fulu2sum.m的程序设计方法,尝试用函数sum 改写附录1和附录3的程序,避免for 循环。

实验过程记录(含基本步骤、主要程序清单及异常情况记录等):1:

○1梯形法

format long

n=120;a=1;b=2;

syms x fx

fx=1/x;

i=1:n;

xj=a+(i-1)*(b-a)/n; %所有左点的数组

xi=a+i*(b-a)/n; %所有右点的数组

fxj=subs(fx,'x',xj); %所有左点值

fxi=subs(fx,'x',xi); %所有右点值

f=(fxi+fxj)/2*(b-a)/n; %梯形面积

inum=sum(f) %加和梯形面积求解

integrate=int(fx,1,2);

integrate=double(integrate)

fprintf('The relative error between inum and real-value is about:%g/n/n',...

abs((inum-integrate)/integrate))

【调试结果】

inum =

0.69315152080005

integrate =

0.69314718055995

The relative error between inum and real-value is about:6.26164e-006/n/n

○2抛物线法:

%抛物线法

format long

n=120;a=1;b=2;

inum=0;

syms x fx

fx=1/x;

for i=1:n

xj=a+(i-1)*(b-a)/n; %左点

xi=a+i*(b-a)/n; %右点

xk=(xi+xj)/2; %中点

fxj=subs(fx,'x',xj);

fxi=subs(fx,'x',xi);

fxk=subs(fx,'x',xk);

inum=inum+(fxj+4*fxk+fxi)*(b-a)/(6*n);

end

inum

integrate=int(fx,1,2);

integrate=double(integrate);

fprintf('The relative error between inum and real-value is about:%g/n/n',...

abs((inum-integrate)/integrate))

【调试结果】

inum =

0.69314718056936

The relative error between inum and real-value is about:1.35886e-011/n/n>>

○3使用函数trapz()

x=1:1/120:2;

y=1./x;

trapz(x,y)

【调试结果】

ans =

0.69315152080005

○4使用函数quad()

quad('1./x',1,2)

【调试结果】

ans =

0.69314719986297

2:

○1使用函数trapz()

x=1:1/120:inf;

y=sin(x)./x;

trapz(x,y)

【调试结果】

??? Error using ==> colon

Maximum variable size allowed by the program is exceeded.

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