Difference between revisions of "Числено интегриране"
| Line 96: | Line 96: | ||
</math> | </math> | ||
| + | |||
| + | ==== Аналитично извеждане ==== | ||
| + | |||
| + | L_1(x) = y_0 \frac{x-x_1}{x_0-x_1}+y_0 \frac{x-x_1}{x_1-x_0} <=> L_1(x) = y_0 \frac{x-x_1}{h}+y_0 \frac{x-x_1}{h} | ||
====Постановка==== | ====Постановка==== | ||
Revision as of 11:22, 6 January 2013
Contents
В числения анализ, числено интегриране определя група от алгоритми за намиране стойността на определен интеграл. Понятието се използва и при численото решаване на диференциални уравнения.
Идеята на численото интегриране е функцията f(x) да се приближи с подходяща функция φ(x), която по-лесно може да се интегрира. , където:
- може да се интегрира точно
- e остатъка (грешката - residual)
Най-често φ(x) е интерполационен полином построен по някакви възли в интервала за .
Числените методи за интегриране се налага да се използват:
- Когато не съществува примитивна функция за f(x) (интегралът не се изразява с елементарни функции)
- когато примитивната функция за f(x) е много сложен израз
Ако f(x) е плавно изменяща се функция, която може да се интегрира в малък брой измерения и има определени гранични стойности, съществуват редица методи с различна степен на точност за апроксимиране на интеграла .
Представяме интеграла по следния начин:
.
Формули на Нютон-Коутс за числено интегриране
Пример. Да се пресметне по формулата на десните правоъгълници
Решение. По условие
Метод на правоъгълниците
Съгласно
x = {2, 2.1, 2.2, 2.3, 2.4, 2.5, 2.6, 2.7, 2.8, 2.9, 3}
y = {0.346574, 0.353303, 0.35839, 0.362134, 0.364779, 0.366516,0.367504, 0.367871, 0.367721, 0.367142, 0.366204}.
Failed to parse (Conversion error. Server ("https://wikimedia.org/api/rest_") reported: "Cannot get mml. Server problem."): {\displaystyle I\approx h\sum _{i=0}^{n-1}y_{i}=0.362193}
Аналитично решение
Решение с Матлаб
h = 0.1 % step
m = 0; % sum
for i = 2:h:3-h
m = log(i)/i + m
end
I = m*h
I = 0.36219
Оценка на грешката
Грешка от интегриране: Failed to parse (Conversion error. Server ("https://wikimedia.org/api/rest_") reported: "Cannot get mml. Server problem."): {\displaystyle \vert r_{0}\vert \leq \left|\int _{x_{0}}^{x_{1}}R_{0}\,dx\ \right|\leq M_{1}\left|\int _{x_{0}}^{x_{1}}(x-x_{0})\,dx\ \right|=M_{1}{\frac {(x-x_{0})^{2}}{2}}{\Bigg |}_{x_{0}}^{x_{1}}=M_{1}{\frac {h^{2}}{2}}=O(h^{2})}
Сумарна грешка:
Failed to parse (Conversion error. Server ("https://wikimedia.org/api/rest_") reported: "Cannot get mml. Server problem."): {\displaystyle f={\frac {ln(x)}{x}}} за Failed to parse (Conversion error. Server ("https://wikimedia.org/api/rest_") reported: "Cannot get mml. Server problem."): {\displaystyle f'={\frac {1-ln(x)}{x^{2}}}}
Максималната стойност в [2,3] на е при x = 2
Анализ
Разликата от аналитичното решение и численото решение е Failed to parse (Conversion error. Server ("https://wikimedia.org/api/rest_") reported: "Cannot get mml. Server problem."): {\displaystyle 0.3632-0.3621=0.0011} , което е в рамките на максималната грешка.
Формула на трапеца
Геометрично извеждане
Идеята на геометричното извеждане е да замести площта под кривата y = f(x) за x = a до х = b с площта на трапец ограничена от точките (a, 0), (b, 0), [a, f (a)], и [b, f (b)].
Правилото на трапеца няма как да е точно за големи интервали, но ако разглежданият интервал се раздели на по-малки интервали и се сумират техните стойности ще се получи сравнително точно заместване. Ако функцията f има втора производна то грешката от интегриране намалява с , където h e големината на интеграла.
Failed to parse (Conversion error. Server ("https://wikimedia.org/api/rest_") reported: "Cannot get mml. Server problem."): {\displaystyle \int _{a}^{b}f(x)dx\approx h\left({\frac {f(x_{0})}{2}}+f(x_{1})+\dots +f(x_{n-1})+{\frac {f(x_{n})}{2}}\right)}
Аналитично извеждане
L_1(x) = y_0 \frac{x-x_1}{x_0-x_1}+y_0 \frac{x-x_1}{x_1-x_0} <=> L_1(x) = y_0 \frac{x-x_1}{h}+y_0 \frac{x-x_1}{h}

