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文档简介
1、但是,在工程技术领域,在实际使用上述求积分方法时,往往会遇到下面情况:,1. 函数f (x)没有具体的解析表达式,只有一些由实验测试数据形成的表格或 图形。,关于定积分的计算,我们知道,只要求出f (x)的一个原函数F(x),就可以利用牛顿莱布尼慈(Newton-Leibniz)公式出定积分值:,3. f (x) 的结构复杂,求原函数困难,即不定积分难求。,2. f (x)的原函数无法用初等函数表示出来,如:,由于以上种种原因,因此有必要研究积分的数值计算方法,进而建立起上机计算定积分的算法。此外,数值积分也是研究微分方程和积分方程的数值解法的基础。,数值积分,1.1 构造数值求积公式的基本思
2、想,定积分I=ab f (x)dx在几何上为x=a, x=b, y=0和y=f (x)所围成的曲边梯形的面积。定积分计算之所以困难,是不规则图形的面积。由积分中值定理,对连续函数f (x),在区间a, b 内至少存在一点,使:,也就是说,曲边梯形的面积I 恰好等于底为b-a, 高为f ()的规则图形矩形的面积(图7-1), f ()为曲边梯形的平均高度,然而点的具体位置一般是不知道的,因此难以准确地求出f ()的值。但是,由此可以得到这样的启发,只要能对平均高度f ()提供一种近似算法,便可以相应地得到一种数值求积公式。,如用两端点的函数值f (a)与f (b)取算术平均值作为平均高度f ()
3、的近似值,这样可导出求积公式:,第七章 数值积分与微分,7-3,更一般地在区间a, b 上适当选取某些点xk (k=0,1,n), 然后用f (xk) 的加权平均值近似地表示f (),这样得到一般的求积公式:,其中,点xk 称为求积节点,系数Ak 称为求积系数,Ak 仅仅与节点xk 的选取有关,而不依赖于被积函数f (x)的具体形式。,另一方面定积分的定义,,其中xk是a, b 的每一个分割小区间的长度,它与f (x)无关,去掉极限,由此得到近似计算公式:,因此,式(7-1)可作为一般的求积公式,其特点是将积分问题归结为函数值的计算,从而避开了使用牛顿一莱布尼慈公式需要求原函数的困难,适合于函
4、数给出时计算积分,也非常便于设计算法,便于上机计算。 求积公式(7-1)的截断误差为:,Rn也称为积分余项.,1.2 代数精度,定义1,如果某个求积公式对所有次数不大于m的多项式都精确成立,而至少对一个m +1次多项式不精确成,则称该公式具有m次代数精度。,一般来说,代数精度越高,求积公式越好。为了便于应用,由定义1容易得到下面定理。,数值积分是一种近似计算,但其中有的公式能对较多的函数准确成立,而有的只对较少的函数准确成立。为了反映数值积分公式的准确差别,引入代数精度的概念。,试验证梯形公式具有一次代数精度。,例1,可以证明矩形公式的代数精度也是一次的。,定理1,一个求积公式具有m次代数精度
5、的充分必要条件是该求积公式对 1,x,x2,xm 精确成立,而对xm+1不精确成立。,第七章 数值积分与微分,7-6,上述过程表明,可以从代数精度的角度出发来构造求积公式. 如,对于求积公式(7-1),若事先选定一组求积节点xk (k=0,1,n,), xk可以选为等距点,也可以选为非等距点,令公式对f(x)=1,x,xn 精确成立,即得:,这是关于A0、A1、An的线性方程组,系数行列式为范德蒙行列式,其值不等于零,故方程组存在唯一的一组解。,求解方程组(7-2)确定求积系数Ak,这样所得到的求积公式(7-1)至少具有n次代数精度.,例2,确定求积公式,使其具有尽可能高的代数精度。,解:求积
6、公式中含有三个待定参数,可假定近似式(7-3)的代数精度为m =2,则当f (x)=1,x,x2时,式(7-3)应准确成立,即有:,代回去可得:,检查(7-4)对 m = 3 是否成立,为此,令 f(x)=x3 代入(7-4),此时左边,第七章 数值积分与微分,7-8,再检查(7-4)对m=4是否成立,令f(x)=x4代入(7-4),此时:,因此近似式(7-4)的代数精度为m=3.,由待定系数法确定的求积公式没有确切的误差估计式,只能从其所具有的代数精度去判定求积公式的准确程度。,上述方法称为待定系数法,在具有尽可能高的代数精度的要求下,利用它可以得出各种求积公式。,1.3 插值型求积公式,设
7、给定一组节点a x0 x1 xn-1xn b,且已知f (x) 在这些节点上的函数值,则可求 得f (x)的拉格朗日插值多项式:,其中lk(x) 为n次插值基函数。取f (x) Ln(x),则有:,记:,则有:,这种求积系数由式(7-5)所确定的求积公式称为插值型求积公式.,根据插值余项定理,插值型求积公式的求积余项为:,其中a,b 与x有关.,关于插值型求积公式的代数精度,有如下定理。,具有n +1个节点的数值求积公式(7-1)是插值型求积公式的充分必要条件是该公式至少具有n次代数精度。,定理2,定理2说明,当求积公式(7-1)选定求积节点xk后,确定求积系数Ak有两条可供选择的途径:求解线
8、性方程 组(7-2)或者计算积分(7-5),即利用n次代数精度或插值型积分来确定求积系数. 由此得到的求积公式都是插值型的,其代数精度均不小于n次.,证:(充分性) 设求积公式(7-1)至少具有n次代数精度,那么,由于插值基函数 li(x) (i=0,1,n)均是次数为n的多项式,故式(7-1)对li(x)精确成立,即:,(必要性) 设求积公式(7-1)是插值型的,则对所有次数不大于n的多项式f (x),按(7-6)其求积余项Rn = 0,即这时插值型求积公式是精确成立的。由定义1,n+1个节点的插值型求积公式至少具有n次代数精度。(证毕),例3,考察求积公式:,具有几次代数精度.,注:n+1
9、个节点的求积公式不一定具有n次代数精度.其原因是此求积公式不一定是插值型的。 例:,2 牛顿一柯特斯(Newton-Cotes)公式,本节介绍节点等距分布时的插值型求积公式,即牛顿一柯特斯(Newton-Cotes)公式。,2.1 牛顿一柯特斯(Newton-Cotes)公式,设将积分区间a, b 划分为n等分,步长h=(b-a)/n,求积节点取为xk = a+kh(k=0,1,n),由此构造插值型求积公式,则其求积系数为:,记:,称之为n阶牛顿一柯特斯(Newton-Cotes)公式简记为N-C公式, 称 为柯特斯系数。显然,柯特斯系数与被积函数f (x) 和积分区间a, b 无关,且为多项
10、式积分,其值可以事先求出备用。表7-1中给了了部分柯特斯系数。,柯特斯系数,表7-1,经计算或查表得到柯特斯系数后,便可以写出对应的牛顿一柯特斯(Newton-Cotes)公式。,当n =1时,按公式(7-7)有:,得求积公式:,即梯形公式,当n =2时,第七章 数值积分与微分,7-15,相应的求积公式:,称为辛卜生(Simpson)公式.,当n=4时,所得的公式称作柯特斯公式,它有五个节点,其系数:,所以柯特斯公式是:,柯特斯系数的性质,1、与积分区间无关:当n确定后,其系数和都等于1,即,2、对称性:,此特性由表7-1很容易看出,对一般情况可以证明。(略),3、柯特斯系数并不永远都是正的。
11、 表7-1看出当n = 8时,出现了负系数,在实际计算中将使舍入误差增大,并且往往难以估计, 从而牛顿一柯特斯公式的收敛性和稳定性得不到保证,因此实际计算中不用高阶的。,第七章 数值积分与微分,7-17,第七章 数值积分与微分,7-18,2n阶Newton-Cotes公式至少具有2n+1次代数精度。,我们知道,由n次插值多项式导出的n次牛顿一柯特斯公式至少具有n次代数精度. 由于节点等距,更进一步有以下结论:,定理3,证:计算知由2n次插值多项式导出的求积公式 的截断误差为0即可.,例4,验证辛卜生(Simpson)公式:,具有三次代数精度。(定理3直接得到),解:由定理2, 3个节点的插值积
12、分公式辛卜生公式至少具有二次代数精度,因此只需检查对f (x)=x3成立否。当f (x)=x3时:,所以I = S,表明辛卜生公式对于次数不超过三次的多项式准确成立,用同样的方法可以验证对于f (x)=x4,辛卜生公式不成立,因此辛卜生公式的代数精度可以达到三次。 在几种低阶N-C公式中, 感兴趣的是梯形公式(最简单,最基本)辛卜生公式和柯特斯公式。,例5,解:由梯形公式(7-9):,由辛卜生公式(7-10)得:,由柯特斯公式(7-11)得:,事实上,积分的精确值:,与之相比可以看到,柯特斯公式的结果最好,具有七位有效数字;辛卜生公式的结果次之,具有四位有效数字;而梯形公式的结果最差,只有两位
13、有效数字。,分别用梯型公式、辛卜生公式和柯特斯公式计算积分:,2.2 几种低价N-C求积公式的余项,考察梯形公式,按N-c的截断误差知,梯形公式(7-9) 的余项:,这里被积函数中的因子t(t1)在区间0, 1 上不变号(非正),故由积分中值定理,在0, 1 内至少存在一点,使:,2. 对于辛卜生公式,需要注意的是,关于牛顿-科特斯公式的收敛性,可以证明,并非对一切连续函数f (x),都有: , 也就是说牛顿柯特斯公式的收敛性没有保证。当n趋于无穷时,它的稳定性也没有保证,因此,在实际计算中,一般不采用高阶(n 8) 的牛顿-柯特斯公式。,3. 柯特斯公式(6-10)的余项为:,在实际计算中常
14、用前面三种低价N-C公式,但若积分区间比较大,直接使用以上三种低阶求积公式,则精度难以保证; 若增加节点,就要使用高阶的N-C公式,然而前面已指出,当n 8时,由于N-C公式的收敛性和稳定性得不到保证,因此不能采用高阶的公式。事实上,增加节点,从插值的角度出发,必然会提高插值多项式的次数,Runge现象表明,一般不采用高次插值,亦即不用高阶N-C公式。 为提高精度,当增加求积节点时,考虑对被积函数用分段低次多项式近似,由此导出复化求积公式。,3 复化求积公式,3.1 复化梯形公式,用分段线性插值函数来近似被积函数,等于把积分区间分成若干小区间,在每个小区间上以梯形面积近似曲边梯形面积,即用梯形
15、公式求小区间上积分的近似值.这样求得的近似值显然比整区间上用梯形公式计算精度高。,式(7-15)称为复化梯形公式。,因为f (x) 在a, b 连续,由介值定理,存在(a, b),使得:,从而有:,这就是复化梯形公式的截断误差.,3.2 复化Simpson公式和复化Cotes公式,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,就导出复化Simpson公式。,如果f (x)C(4)a, b,由式(7-13)可得复化Simpson公式的截断误差为:,整理得:,式(7-17)称为复化Simpson公式。,因为f (4)(x) 连续,故存在(a, b),使得:,若
16、用复化求积公式计算积分:,的近似值,要求计算结果有四位有效数字,n应取多大?,例,解 因为当0 x1时有0.3e-1e-x1于是:,要求计算结果有四位有效数字,即要求误差不超过10-4 / 2.又因为:,由复化梯形公式误差估计式:,式(7-18)表明,步长h越小,截断误差越小.与复化梯形公式的分析相类似,可以证明,当n 时,用复化Simpson公式所求得的近似值收敛于积分值,而且算法具有数值稳定性.,例子的计算结果表明,为达到相同的精度,用复化Simpson公式所需的计算量比复化梯形公式少,这也说明了复化Simpson公式的精度较高,实际计算时多采用复化Simpson公式。,复化求积方法又称为
17、定步长方法。复化求积公式,根据预先给定的精度能估计出合适的步长或 n,进而确定对积分区间的等分数,如同例7一样. 然而当被积函数稍复杂一些,要由误差估计式给出合适的步长,就要估计被积函数导数的上界值,而这一点是相当困难的。,因此若用复化梯形公式求积分,n应等于41即41等分才能达到精度. 若用复化Simpson公式,由式(7-18),即得n 1.6.故应取n = 2即4等分.,h=1/n,h=1/2n,复化Cotes公式,将区间a, b分成n 等分,分点为:,用Cotes公式得到复化Cotes公式 :,复化Cotes公式的截断误差为:,要使截断误差不超过10-3 / 2,h应取多大?辛普生公式又怎么样?,用复化梯形求积公式计算积分:,作业,第七章 数值积分与微分,7-32,4 逐次分半算法(变步长方法),基于复化求积公式(定步长方法)的缺点,常采用变步长方法,即逐步缩小步长,每次将步长缩小一半,或者说逐次等分区间,
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