第四章 数值积分与数值微分 — 复合求积公式 — Romberg 算法.

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数值分析 第五节 数值微分 在实际问题中,往往会遇到某函数 f(x) 是用表格 表示的, 用通常的导数定义无法求导, 因此要寻求其他 方法近似求导。常用的数值微分方法有 : 一. 运用差商求数值微分 二.运用插值函数求数值微分 三. 运用样条插值函数求数值微分 四. 运用数值积分求数值微分.
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第六章 数值微分 6.1 插值型数值微分公式 6.2 插值型数值积分. 6.1 插值型数值微分公式 当 x 为插值节点 时,上式简化为 故一般限于对节点上的导数值采用插值多项式的相应导数 值进行近似计算,以便估计误差。 一般地 这类公式称为插值型数值微分公式。
新疆医科大学 主讲人:张利萍 计 算 方 法. zlp 第五章 常微分方程数值解 5.1 引言 ( 基本求解公式 ) 5.2 Runge-Kutta 法 5.3 微分方程组和高阶方程解法简介.
第五节 函数的微分 一、微分的定义 二、微分的几何意义 三、基本初等函数的微分公式与微分运算 法则 四、微分形式不变性 五、微分在近似计算中的应用 六、小结.
第三章 数值积分与数值微分 3.5 数值微分 数值微分的外推算法 三次样条求导 插值型求导公式.
第 8 章 数值积分与数值微分 8.1 Newton-Cotes 公式 Newton-Cotes 公式 8.2 复化求积公式 复化求积公式 8.3 自适应步长求积方法 自适应步长求积方法 8.4 Gauss 求积方法 Gauss 求积方法 8.5 特殊函数的积分 特殊函数的积分 8.6 数值积分的.
第三章 微积分学的创始人 : 德国数学家 Leibniz 微分学 导数描述函数变化快慢 --- 变化率 --- 切线 斜率 --- 相对误差 微分 描述函数变化程度 --- 函数值的增量 --- 绝对误差 都是描述物质运动的工具 ( 从微观上研究函数 ) 导数与微分 导数思想最早由法国 数学家 Fermat.
第九章 常微分方程数值解法 §1 、引言. 微分方程的数值解:设方程问题的解 y(x) 的存在区间是 [a,b] ,令 a= x 0 < x 1
2.8 函数的微分 1 微分的定义 2 微分的几何意义 3 微分公式与微分运算法则 4 微分在近似计算中的应用.
第 5 章 数值积分 §1 插值型求积公式 §2 复化求积公式 §3 龙贝格 (Romberg) 求积方法 §4§4 数值微分 数值微分.
第 4 章 数值微积分. 4.1 内插求积 Newton-Cotes 公式 第 4 章 数值微积分 4.1 内插求积 Newton-Cotes 公式.
1 4.5 高斯求积公式 一般理论 求积公式 含有 个待定参数 当 为等距节点时得到的插值型求积公式其代数精度至 少为 次. 如果适当选取 有可能使求积公式 具有 次代数精度,这类求积公式称为高斯 (Gauss) 求积公式.
1 、牛顿 - 莱布尼兹公式 另外若给出的函数 f(x) 是数据表,也不好求函数的积分。 计算定积分的方法: 但是求函数 f(x) 的原函数 F(x) 不一定比计算积分容易, 例如函数 找不到用初等函数表示的原函数。 一、数值求积的基本思想 实验 4 数值积分与微分 主讲人:魏志强.
理学院 张立杰 《数值分析》第四讲 数值积分与微分. §4.1 引言 第四章:数值积分与数值微分 1 、积分的概念 设 任取 做 如果 存在, 则称 可积,极限值称为函数 在区间 [a,b] 上的 定积分,记为 : Riemann 积分.
第二节 换元积分法 一、第一类换元积分 法(凑微分法) 二、第二类换元积分法. 问题 解决方法 利用复合函数,设置中间变量. 过程令 一、第一类换元积分法(凑微分法)
2.3 函数的微分. 四川财经职业学院 课前复习 高阶导数的定义和计算方法。 作业解析:
《数值计算》课件 第五章 数值积分与数值微分 第三章 数值积分与数值微分 3.1 引例及 Newton-Cotes 公式 3.2 复合求积公式 3.3 龙贝格求积方法 3.4 数值微分 3.5 引例的 MATLAB 求解.
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第4章 数值积分与数值微分 4.1 引言 数值求积的基本思想 一、问题 如何求积分 数学分析中的处理方法:
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第四章 定积分及其应用 4.3 定积分的概念与性质 微积分基本公式 定积分的换元积分法与分部积分法 4.5 广义积分
微积分基本定理 2017/9/9.
第4章 数值积分与数值微分 4.1 数值积分概论 4.2 牛顿-柯特斯公式 4.3 复合求积公式 4.4 龙贝格求积公式
9.1 数值积分基本方法 9.2 梯形积分 9.3 Simpson积分 9.4 Newton-Cotes积分 9.5 Romberg积分
§5.3 定积分的换元法 和分部积分法 一、 定积分的换元法 二、 定积分的分部积分法 三、 小结、作业.
第四章 数值积分与数值微分 — 基本概念 — Newton-Cotes 公式.
第4章 数值积分与数值微分.
计算方法 第2章 数值微分与数值积分 2.1 数值微分.
Chapter 7 数值积分与数值微分.
第5章 定积分及其应用 基本要求 5.1 定积分的概念与性质 5.2 微积分基本公式 5.3 定积分的换元积分法与分部积分法
第六章 定积分 第一节 定积分的概念 第二节 微积分基本公式 第三节 定积分的积分法.
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第六章 数值积分与数值微分.
第三节 函数的微分 3.1 微分的概念 3.2 微分的计算 3.3 微分的应用.
第四章 函数的 积分学 第七节 定积分的换元积分法     与分部积分法 一、定积分的换元积分法 二、定积分的分部积分法.
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第一节 不定积分的概念与性质 原函数与不定积分的概念 基本积分表 不定积分的性质 小结、作业 1/22.
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第四章 数值积分与数值微分 — 复合求积公式 — Romberg 算法

本讲内容 复合求积公式 Romberg(龙贝格)算法 复合梯形公式 复合 Simpson 公式 梯形法的递推化计算

复合求积公式 什么是复合求积公式 提高积分计算精度的常用两种方法 复合求积公式 用复合公式 用非等距节点 将积分区间分割成多个小区间 在每个小区间上使用低次 Newton-Cotes 求积公式 复合求积公式 (Composite Numerical Integration) 也称为复化求积公式

复合梯形公式 将 [a, b] 分成 n 个小区间 [xi , xi+1] ,其中 通常是 n 等分 取等距节点

余项公式 当 xi 其中为等距节点时,即

复合 Simpson 公式 取等距节点 注:复合 Simpson 公式实际使用了 2n+1 个节点

余项公式 性质:复合梯形公式和复合 Simpson 公式都是收敛的, 也都是稳定的。

举例 例:设 ,利用下表中的数据分别用复合梯形公式和复合simpson公式计算定积分 ,并估计误差。 解: xi 1/8 2/8 3/8 1/8 2/8 3/8 4/8 5/8 6/8 7/8 1.0 f (xi ) 1 0.997 0.990 0.977 0.954 0.936 0.909 0.877 0.841 解:

举例 误差估计

举例 213 等分 例:计算定积分 解: 用复合梯形公式和复合simpson公式时,n 分别取多大时才能使得误差不超过 0.5  10-5 要使误差不超过 0.5  10-5 ,需要 取 n=213

举例 复合 simpson 公式 要使误差不超过 0.5  10-5 ,需要 故取 n=4 8 等分

本讲内容 复合求积公式 Romberg(龙贝格)算法 复合梯形公式 复合 Simpson 公式 梯形法的递推化计算

? Romberg 算法 利用复合梯形公式、复合simpson公式、复合Cotes公式等计算定积分时,如何选取步长 h 太 大 计算精度难以保证 太 小 增加额外的计算量 解决办法:采用 变步长算法 通常采取将区间不断对分的方法,即取 n = 2k ,反复使用复合求积公式,直到所得到的计算结果满足指定的精度为止。

梯形法递推公式 将 [a, b] 分成 n 等分 [xi , xi+1] , xi +1/2 xi xi +1

梯形法递推公式

梯形法递推公式 记

举例 例:用梯形法的递推公式计算定积分 , 要求计算精度满足 解: k T (k) ex42.m 0.920735492 1 例:用梯形法的递推公式计算定积分 , 要求计算精度满足 解: k T (k) 0.920735492 1 0.939793285 2 0.944513522 3 0.945690864 4 0.945985030 5 0.946058561 6 0.946076943 7 0.946081539 8 0.946082687 9 0.946082975 10 0.946083046 ex42.m

梯形法的加速 梯形法递推公式算法简单,编程方便 但收敛速度较 慢 梯形法的加速--龙贝格 (Romberg) 算法 定理:设 f(x)C [a, b], 记 Tn = T (h), 则有 证明:略(利用 Taylor 展开即可)

梯形法的加速 Richardson 外推算法

举例 例:计算定积分 k T0(k) 0.920735492 1 0.939793285 2 0.944513522 3 0.945690864 4 0.945985030 5 0.946058561 6 0.946076943 7 0.946081539 8 0.946082687 9 0.946082975 10 0.946083046 ex43.m

Romberg 算法 记: Romberg 算法是收敛的 : k 次等分后梯形公式计算所得的近似值 : m 次加速后所得的近似值 ① T1 =T0 (0) ② T2 =T0 (1) ③ S1 =T1 (0) Romberg 算法是收敛的 ④ T4 =T0 (2) ⑤ S2 =T1 (1) ⑥ C1 =T2 (0) ⑦ T8 =T0 (3) ⑧ S4 =T1 (2) ⑨ C2 =T2 (1) ⑩ R1 =T3 (0)

举例 例:用 Romberg 算法计算定积分 , 要求计算精度满足 解:逐步计算可得 ex44.m T0 T1 T2 T3 T4 T5 k 0.50000000 1 0.42677670 0.40236893 2 0.40701811 0.40043192 0.40030278 3 0.40181246 0.40007725 0.40005361 0.40004965 4 0.40046340 0.40001371 0.40000948 0.40000878 0.40000862 5 0.40011767 0.40000243 0.40000168 0.40000155 0.40000152

作业 1. 教材第 135 页:2(1),2(2) 注: 习题 2 (1) 积分区间改为 [0,2] ,区间等分数改为 n=4,计算过程中保留 小数点后 3 位数字 习题 2 (2) 积分区间改为 [1,7] ,区间等分数改为 n=6 ,计算过程中保 留小数点后 2 位数字