计算方法论文

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1、用几种不同的方法求定积分作者:何景翔学号:20122116摘要:在高等数学中,可以使用牛顿莱布尼茨公式来计算积分。但是,在工程技术和科学研究中,常常遇到以下情况:(1)f(x)的结构复杂,求原函数困难。(2)f(x)的原函数不能用初等函数表示。(3)f(x)难以用普通方法求解。我们需要使用不同的方法在Matlab中运行相关程序来解出答案。在本文中,使用的列子为求解I=01cos⁡(x)。分别使用牛顿-莱布尼茨公式,梯形公式,复化梯形公式,辛普森公式和复化辛普森公式的程序进行计算。并对不同方法所求

2、得的定积分的精度进行比较。关键词:Matlab,牛顿-莱布尼茨公式,梯形公式,复化梯形公式,辛普森公式,复化辛普森公式,I=01cos⁡(x)一.相关程序及运行结果1牛顿-莱布尼茨公式设f(x)在[a,b]上连续,若F(x)为f(x)在[a,b]上的一个原函数,则这个公式称为牛顿-莱布尼兹公式,也称为微分基本公式。>>symsx,I=int(cos(x),0,1)I=sin(1)>>I=sin(1)I=0.8415运行结果:I=0.84152.梯形公式根据积分中值定理可知,对于连续函数f(x),

3、在积分区间[a,b]内存在一点,使得即所求的曲边梯形的面积恰好等于低为(b-a)、高为的矩形面积。但是点的具体位置一般是未知的,因而得值也是未知的,只要对提供一种数值算法,相应的就获得一种数值求积方法。建立m文件,命名为Tixing.mfunctionI=Tixing(x,y)n=length(x);m=length(y);ifn~=merror;returnendh=(x(n)-x(1));a=[11];I=h/2*sum(a.*y)命令窗口输入:>>x=0:1;y=cos(x);I=Tixi

4、ng(x,y)I=0.7702I=0.7702运行结果:I=0.77023.辛普森公式辛普森公式建立m文件,命名为Smps.mfunctionI=Smps(x,y)n=length(x);m=length(y);ifn~=merror;returnendh=(x(n)-x(1)/2);a=[141];I=h/6*sum(a.*y);命令窗口输入:>>x=0:0.5:1;y=cos(x);I=Smps(x,y)I=0.8418运行结果:0.84184.复化梯形公式我们把积分区间[a,b]划分为n等

5、分,步长h=(b-a)/n,求积节点为xk=a+hk(k=0,1,n),在每个小区间[xk,xk+1](k=0,1,…,n-1)上应用梯形公式,求出积分值Ik,然后将它们累加求和,用作为求所求积分I的近似值。即I==。记为复化梯形公式。建立m文件,命名为trapz.mfunctionI=trapz(x,y)n=length(x);m=length(y);ifn~=merror;return;endh=(x(n)-x(1))/(n-1);a=[12*ones(1,n-2)1];I=h/2*sum(

6、a.*y);在命令窗口输入:>>x=0:0.5:1;y=cos(x);I=trapz(x,y)I=0.8239运行结果:0.82395.复化辛普森公式我们把积分区间[a,b]划分为n等份,记子区间[x2k,x2k+2]的中点为x2k+1=x2k+,在每个小的区间上应用辛普森公式则有:记为复化辛普森公式。建立m文件,命名为S_quad.mfunctionI=S_quad(x,y)n=length(x);m=length(y);ifn~=merror;return;endifrem(n-1,2)~=

7、0I=T_quad(x,y);return;endN=(n-1)/2;h=(x(n)-x(1))/N;a=zeros(1,n);fork=1:Na(2*k-1)=a(2*k-1)+1;a(2*k)=a(2*k)+4;a(2*k+1)=a(2*k+1)+1;endI=h/6*sum(a.*y);在命令窗口输入:>>x=0:0.5:1;y=cos(x);I=S_quad(x,y)I=0.8418运行结果0.8418一.算法的结果比较和评价1各种方法的结果比较求值方法牛顿-莱布尼茨公式梯形公式辛普森公

8、式复化梯形公式复化辛普森公式求值结果0.84150.77020.84180.82390.8418误差0.00000.713-0.00030.01760.00032.结果比较及算法评价由上表我们可以得知,用牛顿—莱布尼茨公式求得的值误差为0,实际上,我们也知道,用牛顿-莱布尼茨公式求解定积分得值就为精确值。梯形求积公式和Simpson求积公式虽然计算简单、使用方便,但是精度较差,误差较大,但对于光滑性较差的被积函数有时比高精度方法更为有效,尤其梯形公式对被积函数是周期函数的效果更为突出。因此,不能

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