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时间:2019-05-19
《数值方法 第8章 数值积分》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在行业资料-天天文库。
1、第八章数值积分§引言如果的原函数为,那么有注意到,但 无原函数,无法求出。对于~令,称为求积节点,为求积系数§1Newton—Cotes求积公式(I)梯形公式30,称为求的梯形公式当为其变量的连续函数。梯形公式余项,利用积分中值定理定理设上可积,并在[a,b]上不变号,那么存在对于积分余项是的连续函数,在上不变号,因此有=+30(II)Simpson求积公式作二次Lagrange插值有其中此公式称为Simpson求积公式。变号,因此不能直接应用积分中值定理。令;=30令是的连续函数。而即在[a,b]上不变号,由此可利用积分中值定理例应用梯形公式和Simpson公式计算积分解应用梯形
2、公式应用Simpson公式直接计算有例2.用梯形公式和Simpson公式计算积分的近似值,并讨论误差解计算误差0.01965730计算误差1.69536一般情况估计误差要大于实际计算误差计算误差为(III)代数精度用Simpson公式求的近似值要比梯形公式求的近似值更精确,代数精度在一定程度上刻画了这一特性(*),求积系数,求积节点定义如果求积公式对所有准确成立,即,而对于某个次数为的多项式,有,则称求积公式(*)具有m次代数精度。求积公式(*)对是线性的,即由此可知,所有有等价于存在一个使,等价于,由此引入等价定义。30定义如果则称求积公式(*)至少具有m次代数精度,如果还有,那
3、么称求积公式(*)具有m次代数精度。注意到梯形公式余项当时有求积公式,,所以具有3次代数精度。例确定求积公式中求积系数A,B及节点,使求积公式的代数精度尽可能高。解令2h=A+B三个方程解A,B,,A=,B=当求积公式代数精度为230(IV)Newton-Cotes求积公式将区间[a,b]等分为n份,令此公式称为Newton-Cotes求积公式,称为Cotes求积系数对于给定n,可查表,见P.233表8.1对于,Newton-Cotes求积公式余项由下述定理给出。定理Newton-Cotes求积公式的余项分两种情况若n为偶数,,那么存在30若n为奇数,,那么存在由定理看出,n奇数,
4、求积公式代数精度为n.n偶数,求积公式代数精度为n+1.梯形公式n=1,代数精度为1。Simpson,公式,n=2,代数精度为3。例,已有:梯形公式SimpsonNewton-Cotes实际:同样Newton-Cotes可以看出,30(V)Newton-Cotes求积公式的数值稳定性Newton-Cotes求积公式有令那么有,由此得设无误差,但有误差,,反映在数值积分中令当由此当求积公式数值稳定。当出现负时,将出现数值不稳定,因此求积公式不采用。30§2复合求积公式用梯形公式用Simpson求积公式由此看出,,来计算很不准确,如果要得到很准确的值,必须采用高阶的Newton-Cot
5、es求积公式,但当求积公式数值上不稳定。由此可以看出,不能靠提高阶的方法来提高计算精度。基于上述原因,一般把整个积分区间分成若干个子区间(通常是等分),再在每个子区间上采用低阶求积公式,这种方法称为复合求积方法。(I)复合梯形求积公式将区间[a,b]分为n等分,,在每个子区间[]上采用梯形公式,那么有上述公式称为复合梯形公式令那么(1)讨论(1)的余项30对上式求和有由于利用利用(收敛性)(II)复合Simpson求积公式将区间[a,b]等分为n个子区间,,在每个子区间[]上采用Simpson公式其中上述公式称为复合Simpson30求积公式。令,那么设例若用复合梯形公式求的近似值
6、,问要将积分区间[0,1]分成多少份才能保证计算误差≤?若用复合Simpson求积公式呢?解,复合梯形公式余项若用复合梯形公式求的近似值,需将[0,1]分成41等分才能保证计算结果有4位有效数字。用复合Simpson求积公式30,取,只需要将[0,1]分成2等分例给定积分当要求误差小于10时,用复合梯形求积公式和复合Simpson求积公式计算时所需节点数及步长分别为多少?解设,将区间[1,3]等分为n等分,复合梯形公式要使30取复合Simpson公式取节点§3Romberg求积公式(I)外推技巧复合梯形求积[a,b]分n等分,如果那么若,用来表示30可以看出,这种方法称为“外推技巧
7、”。更一般的有定理定理 设是Q的两个逼近,并有那么 证明 用乘 (2)式的两边,减去(1)式就得到(3)式。此时记 30(II)Romberg求积令由外推得T(j,k)。由两个低阶数值积分外推得到高阶数值积分的算法称为Romberg求积公式。①②③④⑤⑥⑦⑧⑨⑩具体计算过程将区间分半,对区间作等分,30求得。否则,例,用Romberg积分法求的近似值解j0①1.85914091②1.7539311③1.71886122④1.7272219⑤1.7183
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