第二章 数值微分和数值积分.ppt
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1、第二章 数值微分和数值积分,数值微分,函数f(x)以离散点列给出时,而要求我们给出导数值,函数f(x)过于复杂,这两种情况都要求我们用数值的方法求函数的导数值,微积分中,关于导数的定义如下:,自然,而又简单的方法就是,取极限的近似值,即差商,向前差商,由Taylor展开,因此,有误差,向后差商,由Taylor展开,因此,有误差,中心差商,由Taylor展开,因此,有误差,f(x)=exp(x),例:,由误差表达式,h越小,误差越小,但同时舍入误差增大,所以,有个最佳步长,我们可以用事后误差估计的方法来确定,设D(h),D(h/2) 分别为步长为h,h/2 的差商公式。则,时的步长h/2 就是合
2、适的步长,插值是建立逼近函数的手段,用以研究原函数的性质。因此,可以用插值函数的导数近似为原函数的导数,误差,插值型数值微分,用Taylor展开分析,解:,例:,误差?,数值积分,关于积分,有Newton-Leibniz 公式,但是,在很多情况下,还是要数值积分:,1、函数有离散数据组成,2、F(x)求不出,3、F(x)非常复杂,定义数值积分如下:是离散点上的函数值的线性组合,称为积分系数,与f(x)无关,与积分区间和积分点有关,例:,问题:如果判断好坏?,代数精度,对任意次数不高于k次的多项式f(x), 数值积分没有误差,用插值函数的积分,作为数值积分,代数精度,由Lagrange插值的误差
3、表达式,,,有,可以看出,至少n 阶代数精度,插值型,Vandermonde行列式,使用尽可能高的代数精度,已知,求系数,所以,如果mn,则系数唯一,前面得到的系数是最好的吗?,误差,Newton-Cotes 积分,若节点可以自由选取,则,一个自然的办法就是取等距节点。对区间做等距分割。,该数值积分称为Newton-Cotes积分,设节点步长,(b-a),与步长h无关,可以预先求出,N1时,梯形公式,N2 时,Simpson公式,1、梯形公式,此处用了积分中值定理,误差,2、Simpson 公式,注意到,Simpson 公式有3 阶代数精度,因此为了对误差有更精确地估计,我们用3 次多项式估计
4、误差,为0,一般的有,因此,N-C积分,对偶数有n+1 阶代数精度,而奇数为n 阶代数精度,复化积分,数值积分公式与多项式插值有很大的关系。因此Runge现象的存在,使得我们不能用太多的积分点计算。采用与插值时候类似,我们采用分段、低阶的方法,误差,做等距节点,,复化梯形公式,由均值定理知,可以看出,复化梯形公式是收敛的。,如果节点不等距,还可以做复化积分吗?怎么处理?,误差,做等距节点,,复化Simpson公式,由均值定理知,可以看出,复化Simpson公式是收敛的。,例:计算,解:,其中,= 3.138988494,其中,= 3.141592502,Lab03 复化积分,1.分别编写用复化
5、Simpson积分公式和复化梯形积 分公式计算积分的通用程序,2.用如上程序计算积分,取节点xi , i=0,N,N 为 2k,k=0,1,12 ,并计算误差,同时给出误差阶,3.简单分析你得到的数据,误差阶:,记步长为h时的误差为e,步长为h/k时的误差为ek,则,相应的误差阶为:,Sample Output ( represents a space)复化梯形积分,误差和误差阶为 k=0,0.244934066848e00 k=1,0.534607244904 , 1.90 . 复化Simpson积分,误差和误差阶为 k=1,0.244934066848e00 k=2,0.534607244
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