3.1用复化梯形公式、复化Simpson公式、Romberg方法和复

MATLAB复化梯形法与龙贝格法计算定积分

MATLAB复化梯形法与龙贝格法计算定积分复化梯形法和龙贝格法是常用的数值积分方法，用于计算定积分的近似值。

在MATLAB中，可以使用这两种方法来计算定积分。

1.复化梯形法：复化梯形法是基于将积分区间等分成若干子区间，并用梯形面积来近似每个子区间上的积分值。

整个积分的近似值等于所有子区间上的梯形面积之和。

首先，将积分区间[a,b]等分成N个子区间，每个子区间的长度为h=(b-a)/N。

然后，可以用以下公式计算每个子区间上的梯形面积：S=(f(x_i)+f(x_{i+1}))*h/2其中，f(x_i)和f(x_{i+1})是在子区间上取的两个点的函数值，x_i 和x_{i+1}分别是子区间的起始点和终止点。

```matlabh=(b-a)/N;x=a:h:b;result = 0;for i = 1:Nresult = result + (f(x(i)) + f(x(i + 1))) * h / 2;endend```2.龙贝格法：龙贝格法是一种自适应的数值积分方法，它基于逐次加密网格和不同阶数的梯形法来提高近似的精度。

首先，将积分区间[a, b]分割成n个子区间。

然后，可以使用复化梯形法来计算每个子区间上的积分值。

接下来，应用Richardson外推方法，通过逐次加密网格并对不同阶数的梯形法进行迭代，以获得更精确的近似值。

```matlabfunction result = romberg(f, a, b, max_depth, tol)R = zeros(max_depth, max_depth);h=b-a;R(1,1)=(f(a)+f(b))*h/2;for j = 2:max_depthh=h/2;R(j, 1) = R(j - 1, 1) / 2 + sum(f(a + (0:2^(j - 2)) * h) * h);for k = 2:jR(j,k)=R(j,k-1)+(R(j,k-1)-R(j-1,k-1))/(4^(k-1)-1);endif abs(R(j, j) - R(j - 1, j - 1)) < tolresult = R(j, j);return;endendresult = R(max_depth, max_depth);end```在使用上述代码计算定积分时，需要定义一个函数f来表示被积函数，并提供积分区间[a, b]的起始点和终止点。

吉林大学工程数学计算方法(第三章习题答案)

第三章习题答案1.分别用梯形公式、Simpson公式、Cotes公式计算积分1,I=⎰并估计误差。

解：1）用梯形公式有：()()110.51[10.5]10.42678242f f⎛-≈+=+≈⎝⎭⎰()()()333333220.512.6042107.36571012124Tb aE f fηηη-----⎛⎫''=-=--=⨯≤⨯⎪⎝⎭事实上，()()()()()()110.430964410.50.510.4267767210.50.510.00418772Tf x II f fE f f f===-≈+=⎡⎤⎣⎦-∴=-+=⎡⎤⎣⎦⎰⎰2）Simpson公式()110.53111410.43093 642122f f f⎛-⎡⎤⎛⎫⎛⎫≈++=+=⎪ ⎪⎢⎥⎝⎭⎝⎭⎣⎦⎝⎭⎰[]()()44744211111522 1.1837710180218028Sb a b aE f fηη--⎛⎫--⎪⎛⎫--⎛⎫=-=--≤⨯⎪ ⎪⎪⎝⎭⎝⎭⎪⎝⎭3122()''()48T f fb aE事实上，()()()10.510.50.510.5410.000030462SE f f f f-⎡+⎤⎛⎫=-++=⎪⎢⎥⎝⎭⎣⎦⎰3）由Cotes公式有：()() ()111537270.5321232719084814.9497525.2982210.3923029.9332670.43096180f f f f f-⎡⎤⎛⎫⎛⎫⎛⎫≈++++⎪ ⎪ ⎪⎢⎥⎝⎭⎝⎭⎝⎭⎣⎦=++++=⎰15732127)18088()6116211294522 2.697410945464C E f η--⎛⎫⨯ ⎪⎛⎫=-⨯-≤⨯ ⎪ ⎪⎝⎭⎪⎝⎭7(6)945*42()()82Cf b aEf事实上，()0.0000003C E f =2．证明Simpson 公式()2.8具有三次代数精度。

分别用复化梯形求积公式和复化辛普森求积公式计算积分

1习题三1. 用辛普森求积公式计算积分dx e x ∫−10，并估计误差。

2. 给定数据表x 1.8 2.0 2.2 2.4 2.6)(x f 3.12014 4.042569 6.04241 8.03014 10.46675分别用复化梯形求积公式和复化辛普森求积公式计算积分.)(6.28.1dx x f ∫3. 分别用变步长求积方法和龙贝格求积方法计算下列积分，并估计误差：（1）;sin 40dx xx ∫π（2）;1)1ln(102dx x x ∫++ （3）;)1ln(110dx x x ∫+ （4）.110∫+xdx 4. 确定下列求积公式的待定参数，使其代数精度尽量高，并指出其代数精度的准确次数：（1）);()0()()(210h f A f A h f A dx x f hh ++−≈∫− （2）);()0()()(21022h f A f A h f A dx x f hh ++−≈∫−（3）).0()1()0()(21010f A f A f A dx x f ′++≈∫ 5. 证明求积公式 )]()([12)]()([2)(0121010x f x f h x f x f h dx x f x x ′−′++≈∫ 具有3次代数精度，其中01x x h −=.6. 利用高斯-勒让德公式计算积分)(14102π=+∫dx x 的近似值. 7. 利用高斯-切比雪夫求积公式计算积分dx x x ∫−−−112211 的近似值。

8. 已知函数)(x f y =的如下数据：x 0.8 0.9 1 1.1 1.2 1.4)(x f 0.8365 0.9095 1 1.1105 1.2446 1.6017利用李查逊外推法计算)1(y ′.。

(完整版)复合梯形公式与复合辛普森公式对比

SHANGHAI JIAO TONG UNIVERSITY题目名称：复合梯形公式与复合辛普森公式对比学生姓名:学生学号:班级:学院(系):目录1.概述 (3)2.问题提出 (4)3.算法推导 (5)4.算法框图 (6)4.1复合梯形公式算法流程图 (6)4.2 复合辛普森公式算法流程图 (7)5.MATLAB源程序 (8)6.结论与展望 (9)图表目录图4-1 复合梯形公式算法流程图 (6)图4-2 复合辛普森公式算法流程图 (7)图6-1 MATLAB计算结果 (9)表2-1函数计算结果表 (4)1.概述梯形求积公式和辛普森求积公式分别是牛顿-科斯特公式中n=1和n=2时的情形。

其中梯形求积公式可表示为由于牛顿-科斯特公式在n≥8时不具有稳定性，故不可能通过提高阶的方法来提高求积精度。

为了提高精度通常可把积分区间分成若干子区间（通常是等分），再在每个子区间上用低阶求积公式。

这种方法称为复合求积法。

本文主要讨论复合梯形公式和复合辛普森公式在同一数学问题中的应用。

首先给出了复合梯形公式和复合辛普森公式的推导过程以及其余项的表达形式，然后用流程图的形式介绍算法思路，再运用MATLAB编写代码计算结果，最后对结果进行对比讨论。

希望通过两个算法在同一个算例中的应用对比，更好的理解和掌握复合梯形公式和复合辛普森公式的适用范围和适用条件。

并且能够熟悉MATLAB编程求解问题的流程，掌握编程化的思想方法。

同时对两种方法的计算结果对比分析，讨论两种求积方法的计算精度。

2.问题提出对于函数f(x)=sinxx给出的函数表如下，试用复合梯形公式和复合辛普森公式计算积分I=∫sinxx dx1。

表 2-1函数计算结果表3. 算法推导3.1复合梯形公式根据梯形公式，将区间[a,b]划分为n 等份，分点x k =a +kℎ,h =b−a n,k =0,1,…,n ，在每个子区间[x k ,x k+1](k =0,1,…,n −1)上采用梯形公式，则得：记则T n 为复合梯形公式。

复化梯形公式,复化辛普森公式,复化柯特斯公式

复化梯形公式,复化辛普森公式,复化柯特斯公式
复化梯形公式、复化辛普森公式和复化柯特斯公式都是用来计算定积分的近似值的方法。

1. 复化梯形公式：将积分区间分成若干个小区间，在每个小区间上用梯形面积近似代替该小区间的曲边梯形面积，然后将这些梯形面积相加，得到积分的近似值。

2. 复化辛普森公式：将积分区间分成若干个等分小区间，在每个小区间上用矩形面积近似代替该小区间的曲边梯形面积，然后将这些矩形面积相加，得到积分的近似值。

3. 复化柯特斯公式：将积分区间分成若干个等分小区间，在每个小区间上用切线段长度近似代替该小区间的曲边梯形面积，然后将这些切线段长度相加，得到积分的近似值。

这三种方法都是通过将积分区间分成若干个小区间，然后在每个小区间上用近似方法计算该小区间的曲边梯形面积，最后将这些近似值相加得到积分的近似值。

它们的精度和误差都与分区间的大小有关。

复化辛普森公式及龙贝格方法求解积分

一、实验目的及题目1. 实验目的：（1）学习用复化辛普森公式及龙贝格方法求解积分并掌握这种方法。

（2）了解这些辛普森公式及龙贝格方法的概念，参考课本写出用复化辛普森算法以及龙贝格方法计算目标题目的程序，在matlab 中实现，并用matlab 内置的函数计算出结果，并提出存在的问题。

2. 题目：利用复化辛普森公式和龙贝格方法计算下列积分：（1）dx e x ⎰-5.002（2）dx x x ⎰202sin )2sin(cos π二、实验用仪器设备、器材或软件环境计算机、matlab 软件。

三、实验原理、程序框图、程序代码1.实验原理：根据微积分学基本定理，若被积函数f(x)在区间[a,b]上连续，只要能找到f(x)的一个原函数F(x)，便可利用牛顿-莱布尼茨公式求得积分值。

但会经常遇到如下问题：找不到用初等函数，找到了原函数，但因表达式过于复杂而不便计算等等。

此时则不能用牛顿-莱布尼茨公式，因此有必要研究如下公式。

1）复化求积公式及原理由于高阶插值的不稳定性，为了提高计算积分的精度，可把积分区间分为若干个小区间，将()I f 写成这些小区间上的积分之和，然后对每一个小区间上的积分应用到辛普森公式，或柯特斯公式，并把每个小区间上的结果累加，所得到的求积公式就称为复化求积公式。

辛普森公式的数值积分公式为：⎰+++-≈ba b f b a f a f a b dx x f )]()2(4)([6)(它的集合意义为用通过三点))(,()),2(,2()),(,(b f b b a f b a a f a =+的抛物线围城的曲边形面积来代替给定函数的积分。

同梯形公式一样，也有复化辛普森公式：)()(),()()]()(4)([6)(010121b f x f a f x f x f x x f h dx x f n n k k k k ba ==++≈∑⎰-=++ 其中 n ab h x x xk k k -=+=++,2121。

用复合梯形公式和复合辛普森公式求函数积分

附录一：
《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;

复化梯形公式和复化Simpson公式

一、计算定积分的近似值：221x e xe dx =⎰ 要求：（1）若用复化梯形公式和复化Simpson 公式计算，要求误差限71021-⨯=ε，分别利用他们的余项估计对每种算法做出步长的事前估计；（2）分别利用复化梯形公式和复化Simpson 公式计算定积分；（3）将计算结果与精确解比较，并比较两种算法的计算量。

1.复化梯形公式程序：程序1（求f （x ）的n 阶导数：syms xf=x*exp(x) %定义函数f （x ）n=input('输入所求导数阶数:')f2=diff(f,x,n) %求f(x)的n 阶导数结果1输入n=2f2 =2*exp(x) + x*exp(x)程序2：clcclearsyms x %定义自变量xf=inline('x*exp(x)','x') %定义函数f(x)=x*exp(x)，换函数时只需换该函数表达式即可f2=inline('(2*exp(x) + x*exp(x))','x') %定义f(x)的二阶导数,输入程序1里求出的f2即可。

f3='-(2*exp(x) + x*exp(x))'%因fminbnd（）函数求的是表达式的最小值，且要求表达式带引号，故取负号，以便求最大值e=5*10^(-8) %精度要求值a=1 %积分下限b=2 %积分上限x1=fminbnd(f3,1,2) %求负的二阶导数的最小值点，也就是求二阶导数的最大值点对应的x值for n=2:1000000 %求等分数nRn=-(b-a)/12*((b-a)/n)^2*f2(x1) %计算余项if abs(Rn)<e %用余项进行判断break% 符合要求时结束endendh=(b-a)/n %求hTn1=0for k=1:n-1 %求连加和xk=a+k*hTn1=Tn1+f(xk)endTn=h/2*((f(a)+2*Tn1+f(b)))z=exp(2)R=Tn-z %求已知值与计算值的差fprintf('用复化梯形算法计算的结果 Tn=')disp(Tn)fprintf('等分数 n=')disp(n) %输出等分数fprintf('已知值与计算值的误差 R=')disp(R)输出结果显示：用复化梯形算法计算的结果 Tn=等分数 n=7019已知值与计算值的误差 R=2. Simpson公式程序：程序1：（求f（x）的n阶导数）：syms xf=x*exp(x) %定义函数f（x）n=input('输入所求导数阶数:')f2=diff(f,x,n) %求f(x)的n阶导数结果1输入n=4f2 =4*exp(x) + x*exp(x)程序2：clcclearsyms x%定义自变量xf=inline('x*exp(x)','x') %定义函数f(x)=x*exp(x)，换函数时只需换该函数表达式即可f2=inline('(4*exp(x) + x*exp(x))','x') %定义f(x)的四阶导数，输入程序1里求出的f2即可f3='-(4*exp(x) + x*exp(x))'%因fminbnd（）函数求的是表达式的最小值，且要求表达式带引号，故取负号，一边求最大值e=5*10^(-8) %精度要求值a=1 %积分下限b=2 %积分上限x1=fminbnd(f3,1,2) %求负的四阶导数的最小值点，也就是求四阶导数的最大值点对应的x值for n=2:1000000 %求等分数nRn=-(b-a)/180*((b-a)/(2*n))^4*f2(x1) %计算余项if abs(Rn)<e %用余项进行判断break% 符合要求时结束endendh=(b-a)/n %求hSn1=0Sn2=0for k=0:n-1 %求两组连加和xk=a+k*hxk1=xk+h/2Sn1=Sn1+f(xk1)Sn2=Sn2+f(xk)endSn=h/6*(f(a)+4*Sn1+2*(Sn2-f(a))+f(b)) %因Sn2多加了k=0时的值，故减去f(a)z=exp(2)R=Sn-z %求已知值与计算值的差fprintf('用Simpson公式计算的结果 Sn=')disp(Sn)fprintf('等分数 n=')disp(n)fprintf('已知值与计算值的误差 R=')disp(R)输出结果显示：用Simpson公式计算的结果 Sn=等分数 n=24已知值与计算值的误差 R=用复化梯形公式计算的结果为：，与精确解的误差为：。

数值积分：梯形规则

数值积分：梯形规则数值积分：梯形规则--复合梯形规则--辛普森规则--复合辛普森规则--龙贝格求积公式1.问题描述微积分方法求积有很大的局限性，当碰到被积函数很复杂时，找不到相应的原函数。

积分值在几何上可解释为由 x=a,x=b,y=0和y=f(x) 所围成的曲边梯形的面积。

积分计算之所以有困难，就是因为这个曲边梯形有一条边y=f(x)是曲线。

2.理论与方法依据积分中值定理，底为b-a,而高为f(e)的矩形面积恰等于所求曲边梯形的面积I.f(e)称作区间[a,b]上的平均高度。

这样，只要对平均高度f(e)提供一种算法，便相应地获得一种数值求积的算法。

1.梯形规则(Trapezoidal rule)简单选取区间[a ,b]的中点高度作为平均高度。

取h=b-aa0=⌠(a-b)(x-b)/(a-b)dx=(b-a)/2a1=⌠(a-b)(x-a)/(b-a)dx=(b-a)/2得到：2.辛普森规则(Simpson rule)可视作用a , b与c=(a+b)/2三点高度的加权平均值作为平均高度。

3.复合梯形规则(Composite numerical)设将求积区间[a,b]划分为n等份，步长h=(b-a)/2 ,等分点为xi=a+bi , i=0,1,...,n 所谓复化求积法，就是先用低阶求积公式求得每个子段[xi,xi+1]上的积分值,然后再将它们累加求和，用各段积分之和Ii,i=0,1,n-1作为所求积分的近似值。

复化梯形公式：4.复合辛普森规则(Composite Simpson)记子段[xi,xi+1]的中点为则复化公式为复化Simpson公式：5.龙贝格求积公式(Romberg)龙贝格求积公式也称为逐次分半加速法。

它是在梯形公式、辛普森公式和柯特斯公式之间的关系的基础上，构造出一种加速计算积分的方法。

作为一种外推算法, 它在不增加计算量的前提下提高了误差的精度.在等距基点的情况下，用计算机计算积分值通常都采用把区间逐次分半的方法进行。

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。

复化梯形法复化矩形法变步长梯形变步长辛普森

陕西科技大学机械教改班用C++的积分其实积分的思想就是,微分—>求和—>取极限，如果是用纯手工法那就是先对一个函数微分，再求出它的面积，在取极限，因为我们的计算速度和计算量有限，现在有了计算机这个速度很快的机器，我们可以把微分后的每个小的面积加起来，为了满足精度，我们可以加大分区，即使实现不了微分出无限小的极限情况，我们也至少可以用有限次去接近他，下面我分析了四种不同的积分方法，和一个综合通用程序。

一．积分的基本思想1、思路：微分—>求和—>取极限。

2、Newton —Leibniz 公式 ⎰-=ba a Fb F dx x f )()()( 其中，)(x F 被积函数)(x f的原函数。

3、用计算机积分的思路在积分区间内“微分—>求和—>控制精度”。

因为计算机求和不可以取极限，也就是不可以无限次的加下去，所以要控制精度。

二．现有的理论1、一阶求积公式---梯形公式⎰=+-=b a T b f a f a b dx x f )]()([2)( 他只能精确计算被积函数为0、1次多项式时的积分。

2、二阶求积分公式——牛顿、科特斯公式 ⎰=+++-=ba Sb f a b f a f a b dx x f )]()2(4)([6)(他只能精确计算被积函数为0、1、2、3次多项式时的积分。

三．四种实现方法1.复化矩形法将积分区间[a,b]等分成n 个子区间:],[],[],[],[],[112322110n n n n x x x x x x x x x x ---、、、则h=(b-a)/n,区间端点值k x =a+kh)hf(x ))f(x x (x I 11121=-=)()()x (22232x hf x f x I =-=............................)()()(111n ---=-=n n n n x hf x f x x I∑==ni i x hf T 1n )(源程序：#include <iostream.h>#include<math.h>double f(double x) //计算被积函数{double y;y=log(1+x)/(1+x*x); //被积函数return y;}double Tn(double a,double b,int n) //求Tn{double t=0.0;double xk; //区间端点值double t1,t2; //用来判断精度do{double h=(b-a)/n;for(int k=1;k<=n-1;k++) //每一小段的矩形叠加 {t1=t;xk=a+k*h;t+=h*f(xk);t2=t;}n++; //如果精度不够就对区间再次细分，直到达到精度要求 }while(fabs(t1-t2)<=1e-7); //判断计算精度return t;}void main(){double a=0.0; //积分下线double b=2.0; //积分上限int n=1024; //把区间分为1024段cout<<Tn(a,b,n)<<endl; //输出积分结果}执行结果：2.复化梯形法方法和复化矩形法类似，只是把原来的矩形小面积变成了梯形小面积，但是精确度明显提高了，也就是说达到同样的精度需要的时间少了。

数学实验题目2 Romberg积分法

数学实验题目2 Romberg 积分法摘要考虑积分()()b aI f f x dx =⎰欲求其近似值，可以采用如下公式：（复化）梯形公式 110[()()]2n i i i hT f x f x -+==+∑ 2()12b a E h f η-''=- [,]a b η∈ （复化）辛卜生公式 11102[()4()()]6n i i i i hS f x f x f x -++==++∑4(4)()1802b a h E f η-⎛⎫=- ⎪⎝⎭ [,]a b η∈ （复化）柯特斯公式 111042[7()32()12()90n i i i i hC f x f x f x -++==+++∑31432()7()]i i f xf x +++6(6)2()()9454b a h E f η-⎛⎫=- ⎪⎝⎭[,]a b η∈ 这里，梯形公式显得算法简单，具有如下递推关系121021()22n n n i i h T T f x -+==+∑因此，很容易实现从低阶的计算结果推算出高阶的近似值，而只需要花费较少的附加函数计算。

但是，由于梯形公式收敛阶较低，收敛速度缓慢。

所以，如何提高收敛速度，自然是人们极为关心的课题。

为此，记0,k T 为将区间[,]a b 进行2k等份的复化梯形积分结果，1,k T 为将区间[,]a b 进行2k等份的复化辛卜生积分结果，2,k T 为将区间[,]a b 进行2k等份的复化柯特斯积分结果。

根据李查逊（Richardson ）外推加速方法，可得到1,11,,0,1,2,40,1,2,41m m k m km k m k T T T m -+-=-⎛⎫=⎪=-⎝⎭可以证明，如果()f x 充分光滑，则有,lim ()m k k T I f →∞= （m 固定）,0lim ()m m T I f →∞=这是一个收敛速度更快的一个数值求积公式，我们称为龙贝格积分法。

数值分析中的复化梯形法误差控制技巧

数值分析中的复化梯形法误差控制技巧在数值计算中，精确的数值近似是非常重要的。

当进行数值积分时，我们常常使用复化梯形法（Composite Trapezoidal Rule）来近似计算积分值。

然而，仅仅使用复化梯形法可能会导致较大的积分误差。

为了提高计算结果的精确性，我们需要采取一些误差控制技巧。

本文将介绍数值分析中的复化梯形法误差控制技巧。

一、复化梯形法简介复化梯形法是数值分析中一种常用的数值积分方法，它将积分区间等分成多个小区间，并在每个小区间内使用梯形公式进行积分近似。

具体而言，给定函数f(x)，我们将积分区间[a, b]等分成n个小区间，每个小区间的宽度为h = (b - a) / n。

则用复化梯形法计算的近似积分值为：I ≈ h/2 * [f(a) + 2f(x1) + 2f(x2) + ... + 2f(xn-1) + f(b)]其中，xi为每个小区间的边界点。

二、误差分析对于复化梯形法，我们可以分析其误差。

在本节中，我们假设函数f(x)具有足够高的光滑度，以便可以对其进行泰勒展开。

根据泰勒展开，我们可以得到以下公式：f(x) = f(a) + (x-a)f'(a) + (x-a)²f''(c) / 2!其中，c处于[a, b]区间内。

将上述公式代入梯形公式中，我们可以推导出复化梯形法的误差公式：E = - (b - a)³f''(c) / (12n²)其中，E表示误差。

三、误差控制技巧为了减小误差，我们可以使用以下技巧：1. 增加划分的小区间数：减小n的值可以减小误差。

然而，增加划分的小区间数也会增加计算量，所以需要在精度和计算时间之间做出权衡。

2. 自适应划分：我们可以根据函数f(x)的性质，在积分区间中找到曲线变化较快的地方，并增加划分的密度。

这样可以在需要精确计算的部分提高精度，而在变化较缓的部分减少划分的密度，以减少计算量。

MATLAB复化梯形法及龙贝格法计算定积分

MATLAB复化梯形法及龙贝格法计算定积分复化梯形法是一种数值积分方法，用于计算定积分的近似值。

该方法的基本思想是将积分区间等分成多个子区间，并在每个子区间上使用梯形公式来进行近似计算。

具体步骤如下：1.将积分区间[a,b]等分成n个子区间，每个子区间的长度为h=(b-a)/n。

2.在每个子区间上，使用梯形公式计算近似积分值。

梯形公式可以表示为：T=(f(x0)+f(x1))*h/2，其中x0和x1分别是子区间的左右边界，f(x)是被积函数。

3.对所有子区间的近似积分值进行求和，得到整个积分区间的近似积分值。

复化梯形法的精度可以通过增加子区间的数量来提高，即使n越来越大，积分值的近似精度也会越来越高。

以下是一个用MATLAB实现复化梯形法计算定积分的示例代码：```matlabh=(b-a)/nresult = 0;for i = 0:n-1x0=a+i*h;x1=a+(i+1)*h;result = result + (f(x0) + f(x1)) * h / 2;endend```接下来，我们来介绍龙贝格法，龙贝格法是一种迭代数值积分方法，用于计算定积分的近似值。

该方法的基本思想是在梯形公式的基础上应用Richardson外推技术，通过逐步加密和外推，提高积分值的精度。

具体步骤如下：1.初始化一个矩阵，矩阵的第一列为复化梯形法的近似积分值。

2.逐列递推计算，每一列的元素为由前一列的元素计算得到。

计算公式为：R(j,k+1)=R(j,k)+(R(j,k)-R(j-1,k))/((4^k)-1)其中，R(j,k)是第j次迭代中计算的近似积分值，k表示第k次迭代。

3.判断是否达到预设的精度要求，如果满足要求，则返回最终近似积分值；否则，继续迭代计算。

以下是一个用MATLAB实现龙贝格法计算定积分的示例代码：```matlabfunction result = romberg(f, a, b, epsilon, max_iter)R = zeros(max_iter, max_iter);h=b-a;R(1,1)=h*(f(a)+f(b))/2;for k = 2:max_iterh=h/2;sum = 0;for i = 1:2^(k-2)x=a+(2*i-1)*h;sum = sum + f(x);endR(k, 1) = R(k-1, 1) / 2 + h * sum;for j = 2:kR(k,j)=R(k,j-1)+(R(k,j-1)-R(k-1,j-1))/((4^(j-1))-1); endif abs(R(k, k) - R(k-1, k-1)) < epsilonresult = R(k, k);return;endendresult = R(max_iter, max_iter);end```这个代码定义了一个名为`romberg`的函数，它接受五个参数：被积函数`f`、积分区间的左边界`a`、积分区间的右边界`b`、精度要求`epsilon`和最大迭代次数`max_iter`。

用复化梯形公式和外推法求解积分方程

j0
j 1
i=0,1,…,2n-1,2n.
(11)
用 Matlab 编程计算，和真解比较误差，结果看下两表，（程序附后。）
表 1 复化梯形公式，y(t)- y n (t)
t
n
0
0.25
0.5
0.75
1
8 0.0026 0.0033 0.0043 0.0055 0.0071
16 0.0007 0.0008 0.0011 0.0014 0.0018
0.25
0.3239*1.0e-9
0.0506*1.0e-10
0.0817*1.0e-12
0.5
0.4159*1.0e-9
0.0650*1.0e-10
0.1055*1.0e-12
0.75
0.5340*1.0e-9
0.0834*1.0e-10
0.1319*1.0e-12
1
0.6856*1.0e-9
0.1072*1.0e-10
表 3 复化梯形公式，外推，y(t) -（ 4 y2n (t) yn (t) / 3 ）
t
n
8
16
32
0
0.1858*1.0e-5
0.1165*1.0e-6
0.0728*1.0e-7
0.25
0.2386*1.0e-5
0.1495*1.0e-6
0.0935*1.0e-7
0.5
0.3064*1.0e-5
用复化梯形公式和外推法求解积分方程
杨小刚
上海同济大学数学系，上海 200092
摘要：利用数值积分公式对线性积分方程进行离散，舍去误差项，解线性方程组得到积分方程的
近似数值解，然后分析误差，利用 Romberg 外推技巧对算法进行加速并提高精度，并在理论上给予证明。最后探讨了使用 Gauss-Legendre 公式的好处和不利的地方，并分析了原因。

复化梯形复化辛普森龙贝格自适应辛普森课程设计论文

湖南农业大学综合设计报告综合设计五多方法求解数值积分学生姓名：学号：年级专业：指导老师：学院：评阅成绩：评阅意见：成绩评定教师签名：时间：湖南·长沙提交日期：2014年6月多方法求解数值积分具体题目要求：用不同数值方法计算积分49xdx=-⎰(1) 取不同的步长h，分别用复合梯形及复合辛普森公式计算积分，给出误差中关于h的函数，并与积分精确值比较两个公式的精度，是否存在一个最小的h，使得精度不能再被改善？(2) 用龙贝格求积计算完成问题(1);(3) 用自适应辛普森积分，使其精度达到410-。

1设计目的、要求由积分学基本理论，定积分可由Newton Leibniz-公式计算，但是对于一些无法找到原函数的函数（如2xe-等）不能通过牛顿—莱布尼兹公式计算，就必须得另寻它法。

因此需要我们能够熟练地应用常用的数值积分计算方法（如机械求积、Newton Cotes-公式等）并掌握结合数值计算软件（Matlab、Lingo 等）及计算机高级语言()c java、进行对应算法实现的技能。

熟练数学软件求解数学问题，掌握各种数学问题的求解方法。

本设计主要是通过多种复合求积公式求解积分，主要包括复化梯度法、复化辛普森法、龙贝格以及自适应辛普森法等求解方法，利用Matlab软件编写相对应的算法进行求解，大大地提高了解题的速度。

2设计原理由积分中值定理我们可以知道在积分区间[],a b内存在一点ξ，使得式子()()()baf x dx b a fξ=-⎰成立。

这个式子在于对于点ς的具体位置一般是不知道的，因此难以准确算出()fξ的值。

也就是不同算法求得平均高度()fξ，对应的就是一种不同的数值求积方法。

更一般地，我们可以在区间[],a b上适当选取某些节点k x，然后用的加权平均得到平均高度()fξ的近似值，这样构造出的求积公式具有下列形式：()()nbk k ak f x dx A f x =≈∑⎰称为机械求积公式。

数值微积分第二讲(复化及龙格贝塔积分)

b
lim
n
Tn

a
f ( x)dx,
1 b a n1
ba n

2 n
f (xk )
k0
n
f ( xk ).
k 1

1 b a n1
ba n

lim
n
Tn

2
lnim
n
k0
f
(xk )
lim
n
n
f ( xk )
k 1
f (x2k )]
2h 6 [ f ( x2k2 ) 4 f ( x2k1 ) f ( x2k )]
b
m
I f ( x)dx
x2k f ( x)dx
a
k 1 x2k 2
h m

3
[
k 1
f
( x2k2
)

4
f
( x2k1
)

f ( x2k )]
h
f (b)]
令 xij 第i次等分区间的第j个区间的中点
n
2时，T2

b a [1 (( f (a) 22
f ( x11 )
f ( x11 )
f (b))]

b a[1 22
f (a)
1 2
f (b)
f ( x11 )]
T1 2
计算积分I
1 sin x dx
(n 8)
并计算误差。
0x
解
h
n1
n1
Sn

[ f (a) 4
6
k0
f ( xk1 2 ) 2

计算机算法复习题及答案(前三章)

计算机算法复习题及答案（前三章）第一章1、什么是绝对误差？什么是相对误差？答：绝对误差等于准确值与近似值差的绝对值。

相对误差是近似数的误差与准确值的比值。

2、什么是绝对误差限？什么是相对误差限？答：绝对误差限为绝对误差的“上界”相对误差限为相对误差绝对值的“上界”3、有效数字与绝对误差限有何关系？有效数字与相对误差限有何关系？答：（绝对）若近似值的绝对误差限是某一位上的半个单位，且该位直到的第一位非零数字一共有几位。

则称近似值有n位有效数字。

（相对）设近似值=±0.···×有n位有效数字，≠0,则真相对误差限为×设近似值=±0.···×的相对误差限为×，≠0,则它有n位有效数字。

4、例1.11、例1.12、例1.15、例1.16.例1.11.设x=4.26972，那么取2位，=4.3,有效数字为2位取3位，=4.27,有效数字为3位取4位，=4.270,有效数字为4位取5位，=4.2697,有效数字为5位例1.12，若=3587.64是x的具有6位有效数字的近似值，则误差限是|-x|≤×=×若=0.0023156是x的具有5位有效数字的近似值，则误差限是|-x|≤×≤×例1.15，若=2.72来表示e的具有3位有效数字的近似值，则相对误差限是=×=×例1.16要使的近似值的相对误差限小于0.1%，要取几位有效数字？由定理1.1，≤×.由于=4.4···，已知=4,故只要取n=4，就有≤0.125×=0.1%只要对的近似值取4位有效数字，其相对误差限就小于0.1%。

此时由开方表得≈4.472 5、课本13~14页习题1、2、3、4.习题1：下列各数都是经过四舍五入得到的近似数，试指出它们是具有几位有效数字的近似数，并确定＋＋和的误差限答：=1.1021，5位，=0.031，2位，=385.6，4位|＋＋|-|＋＋|≤|-|＋|-|＋|-|＝×＋×＋×＝0.5055 η()≈||η（）＋|η（）|＝1.1021××＋0.031××＝0.00055105＋0.00000155＝0.0005526η（）≈||η（）＋||η() ＝0.001708255＋0.21308256 ＝0.2148习题2.已测得某场地长L 的值为=110m ，宽d 的值为=80m,已知|L-|≤0.2m ，|d-|≤0.1m ，试求面积S=Ld 的绝对误差限和相对误差限。