Romberg积分法Gauss型积分法Word文件下载.docx
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实验要求
运用Matlab/C/C++/Java/Maple/Mathematica等
其中一种语言完成
实验内容
Romberg积分法,Gauss型积分法,咼斯-勒让德积分法,高斯-切比雪夫积分法,高斯-拉盖尔积分法,高斯-埃尔米特积分法
成绩
教师
实验IRomberg积分法
1实验原理
Romberg方法是实用性很强的一种数值积分方法,其收敛速度是
2实验数据
用Romberg积分方法计算:
15
—dx
4x2
3实验程序
程序1
functions=rombg(a,b,TOL)n=1;
h=b-a;
delt=1;
x=a;
k=0;
R=zeros(4,4);
R(1,1)=h*(rombg_f(a)+rombg_f(b))/2;
whiledelt>
TOLk=k+1;
h=h/2;
s=0;
forj=1:
nx=a+h*(2*j-1);
s=s+rombg_f(x);
end
R(k+1,1)=R(k,1)/2+h*s;
n=2*n;
fori=1:
k
R(k+1,i+1)=((4^i)*R(k+1,i)-R(k,i))/(4^i-1);
enddelt=abs(R(k+1,k)-R(k+1,k+1));
ends=R(k+1,k+1);
程序2
functionf=rombg_f(x)
f=x/(4+xA2);
程序3
s=rombg(0,1.5,1.e-6)%作出图形x=0:
0.02:
1.5;
y=x./(4+x.A2);
area(x,y)grid
4实验结果
0.2231
实验2高斯-勒让德积分法
Gauss-Legendre求积公式为
A为权系数,
2(1Xk)2
22
Xk)2[Pn(XJ2]n[Pn(Xk)]
对于一般的积分区间为
a,b问题,可以做变换
abba
x1
实验数据
Gauss-Legendre积分方法计算定积分
2x2cosxdx
3实验程序functions=gau_leg(a,b)%5阶Legendre多项式结点node=[-0.9061798459,-0.5384693101,0,0.5384693101,0.9061798459];
%结点对应的权quan=[0.2369268851,0.4786286705,0.5688888889,0.4786286705,0.2369268851];
%t为(1,5)的行向量,整个区间上的结点t=(b+a)/2+(b-a)*node/2;
s=((b-a)/2)*sum(quan*gau_leg_f(t));
functionf=gau_leg_f(x)f=(x.A2).*cos(x);
disPC计算结果为:
'
)s=gau_leg(0,pi/2)%画出图形x=0:
0.01:
pi/2;
y=(x.A2).*cos(x);
bar(x,y)grid4实验结果
计算结果为:
0.4674
实验3高斯-拉盖尔积分法
n个结点Gauss-Laguerre求积公为:
n
SAkf(xk)
k1
其中Xk为零点,Ak为权系数
Xk
Ak話严心2
Laguerre多项式为
I/\xd/nx.c
Ln(x)ey(Xe),0x
dx
计算反常积分
S0xeXdx
3实验程序functions=gau_lag()%多项式结点node=[0.26355990,1.41340290,3.59624600,7.08580990,12.
640800];
%权重向量quan=[0.6790941054,1.638487956,2.769426772,4.31594400,7.10489623];
%求和s=sum(quan.*gau_lag_f(node))%%%%%%%%%%%%以下为画出积分示意图clearx=0:
0.1:
20;
y=x*exp(-x);
area(x,y)
grid
functionf=gau_lag_f(x)
f=x.*exp(-x);
1.0000
实验4高斯-埃尔米特积分法
1实验原理n个结点点Guass-Hermite求积公式为
其中Xk,Ak分别为结点以及相应的权系数。
采用Gauss-Hermite方法计算反常积分
xeXdx
3实验程序functions=gau_lag()%多项式结点node=[-2.02018200-0.958571900.000000000.958571902.02018200];
%权重向量quan=[1.1814695990.98657914170.94530892370.98657914171.181469599];
%求和s=sum(quan.*gau_herm_f(node))
%%%画出反常积分的示意图clearx=-6:
6;
y=exp(-x.A2);
functionf=gau_herm_f(x)
f=exp(-X.A2);
1.7725