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Chapter 7 数值积分与数值微分
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内容提纲(Outline) 求积公式的代数精度 插值型求积公式 复化求积法
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Why do we do numerical integral?
为什么要数值积分? 在微积分里,按Newton-Leibniz公式求定积分 要求被积函数f(x) ☞ 有解析表达式; ☞ f(x)的原函数F(x)为初等函数. Why do we do numerical integral?
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问题 ☎ f(x)没有解析表达式,只有数表形式 e.g. ☎ f(x)有表达式,但原函数不是初等函数 e.g. , 它们的原函数都不是初等函数. x 1 2 3 4 5 f(x) 4.5 6 8 8.5
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求定积分就得通过近似计算-数值积分求得积分近似值
基本思想是对被积函数进行近似,给出数值积分,同时考虑近似精度。 下面首先给出代数精确度的概念
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7.1 代数精确度 本章讨论的是形如 的定积分的数值计算,其中 为权函数, 要满足5.4节中所提的条件.
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一般把积分区间n个点{xk}上的函数值f(xk)加权Ak的和
作为积分I(f)的近似, 即 或记 (2)
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上式中xk,Ak分别称为求积节点、求积系数
上式中xk,Ak分别称为求积节点、求积系数.求积系数与被积函数f(x)无关,而与求积节点、求积区间、权函数有关.称公式(2)为n点求积公式,有时也称 为一个n点求积公式, 为求积公式的误差.用此公式)求积分近似值的计算称为数值积分或数值微分.
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构造或确定一个求积公式,要讨论解决的问题有
(i) 确定求积系数Ak和求积节点n; (ii) 求积公式的误差估计和收敛性. 用什么标准来判定两个节点数相同的求积公式的“好”与“差”呢?通常用“代数精确度”的高低作为求积公式“好”与“差”的一个标准.在后面的讨论中我们将看到,节点相同的求积公式,代数精确度越高,求出的积分近似值精确度一般越好.下面给出代数精确度的定义.
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定义1 若对任意的 ,求积公式(2)的误差都满足 ,则称该求积公式具有n次代数精确度.
验证一个求积公式所具有的代数精确度用定义1是极不方便的,为此给出另一个定义.
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定义2 若对函数 , 求积公式(2)精确成立,即 而 , 则称其具有n次代数精确度. 因为函数组 是 的一组基函数,所以两个定义是等价的,但在具体应用时,定义2比定义1要方便的多.
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例1 验证求积公式 具有3次代数精确度. 解: 当 而 有
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(1)当 (2)当 (3)当
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(1)当 故求积公式具有三次代数精确度.
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7.2 插值型求积公式 这一节所讨论的求积公式,都是用在区间[a, b]上对被积函数f(x)作插值所得插值多项式Pn(x)代替被积函数f(x)导出的公式.这一类求积公式的求积节点 xk,就是对f(x)作插值时的插值节点,所以这类求积公式称为插值型求积公式. 为简便起见,这节讨论节点分布为等距并且权函数 时的插值型求积公式的构造等问题.
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7.2.1 Newton-Cotes求积公式 一、公式的推导 设将积分区间[a,b]n等分,求积节点为 , 那么,
令x=a+th,则t=(x-a)/h,且由 可知 . 由Lagrange插值基函数有 而 ,所以
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将n次Lagrange插值多项式Ln(x)代替被积函数f(x)得
记 称为Cotes求积系数.它与(3)式中的求积系数Ak相差一个常数b-a 即
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把Ak代入到(3)式中,得到Newton-Cotes求积公式.例如
当n=4,5时,Newton-Cotes公式分别为 n=0,1,2三种情形,在讨论(3)式中的余项R(1, f)后再详细讨论.
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二、误差估计 求积公式(3)计算出的积分I(f)的近似值In+1(f)的误差多大? 若被积函数 ,记 , 对n次Lagrange插值余项求积,可得n+1个节点的Newton-Cotes求积公式的误差估计式为 (5)
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验证求积公式(3)的代数精确度,不用误差估计的(4)式,而用直接对插值余项求积的形式,即
(5) 由(5)式,显而易见,当 时,因 可知,R(1, f)=0,所以我们所n+1点的求积公式(3)至少具有n次的代数精确度.进一步可以证明,当n为偶数时,求积公式(3)的代数精确度可以达到n+1次.
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三、几种常见的Newton-Cotes求积公式
对 n=0, 1, 2, 按公式(3)可以得出下面三种常见的Newton-Cotes求积公式. 1. n=0时的矩形求积公式 分别以积分区间[a, b]的左、右端点和区间中点,即x=a,b,(a+b)/2为求积节点得到: 左矩形求积公式: 右矩形求积公式: 中矩形求积公式: 三个求积公式的误差估计,可将函数f(x) 分别在 处展开到含f(x)的一阶导数的Taylor公式在区间[a, b]上积分 推得.
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2. n=1时的梯形求积公式 按Cotes系数公式计算得 故求积系数A0, A1为 , 梯形求积公式为 记 (6)式的几何意义如图7-2所示(见p327) 容易验证公式(6)的代数精确度的次数为1. 考虑梯形求积公式(6)的误差估计R(1, f).假定 时,用推广的积分中植定理,将过(a, f(a)), (b, f(b))点的线性 插值的余项 在[a, b]上积分,可得 其中 也称为梯形求公式
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3. n=2时的Simpson求积公式 按Cotes系数公式可以计算出 为此 , , 所以 (8) 公式(8) 称为Simpson求积公式.由7.1节例1可知 Simpson求积公式(8)具有3次的代数精确度. Simpson求积公式(8)的误差估计R(1, f)不能直接有插值 余项 利用推广的积分中值定理在 [a, b]上积分推出.原因是 在[a, b]上要变号.
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