华南农业大学：《线性代数》课程教学资源（PPT课件讲稿）第六章 数值积分与数值微分

第六章数值积分与数值微分 §1数值积分 问题:用计算机计算f(x)dx或f(x,y)dcdy的值。 解决办法: ()g)f(x)dk=im∑(9A≈∑()△x ()g/(x)kP(x)+Rx)】JP(x)

第六章 数值积分与数值微分 §1 数值积分 问题：用计算机计算 ( ) b a f x dx  ( , ) D f x y dxdy 或  的值。 解决办法： ( ) ( ) 1 b a f x dx  0 lim ( ) n i i i f x   →  = =   0 ( ) n i i i f x  =     ( ) ( ) 2 b a f x dx   ( ) ( ) b a = + P x R x dx  ( ) b a  P x dx 

1、求积公式的形式与代数精度 ∫∫(x)≈∑(5)A∑(x)△x, ∫(x)=∫()(b-a)a<5<b ≈f(a)·(b-a)≈∫(b)·(b-a)≈∫(--)(b-a) a+b f(a)+f(b f(a)+2f()+f( (b-a) 综合上述形式,希望建立如下形式的求积公式: ∫(x)k4,f(x)

1、求积公式的形式与代数精度 0 ( ) ( ) n b i i a i f x dx f x  =      0 ( ) . n i i i f x x =     ( ) ( ) ( ) b a f x dx f b a a b =  −        − f a b a ( ) ( )   − f b b a ( ) ( ) 2 ( ) ( ) a b f b a +   − 2 ( ) ( ) ( ) f a f b b a +   − 2 2 4 ( ) ( ) ( ) ( ) a b f a f f b b a + + +   − 0 ( ) ( ) n b i i a i f x dx A f x =     综合上述形式，希望建立如下形式的求积公式：

定义如果某个求积公式对于次数≤m的所有多项式都精确 成立,但对某一个m+1次多项式不成立,则称该求积 公式具有m次代数精度。 说明:只要验证求积公式对于∫(x)=1,x,…,xm都准确 成立即可,即 b 2 ∑4==b-a,∑4x=-Jxd i=0 i=0 2 ∑4x"= b b"-a i=0 m+1

定义 如果某个求积公式对于次数≤m的所有多项式都精确 成立，但对某一个m+1次多项式不成立，则称该求积 公式具有m次代数精度。 说明：只要验证求积公式对于 都准确 成立即可，即 ( ) , , , 1 m f x x x = 0 1 , n b i a i A dx b a =  = = −  2 2 0 2 , n b i a i b a A x xdx = −  = =  , 0 1 . n m m b m m i a i b a A x x dx = m − = =  + 

例1判断求积公式∫f(xkf(-33)+∫(5/3) 的代数精度。 解:分别代入∫(x)=1,x,x,进行验证: 当(x)=1,∫c=2=1+1=f(-√5/3)+f(√5/3 当f(x)=x,Jxd=0=53+53=(、3+N5; 当f(x)=x,x=23=13+13=f(-√5/)+5/; 当/()=x,x=0=(小9+(5y=(的+5 当()=x,[=25小3+=(9+153 故此求积公式的代数精度为3

例1 判断求积公式 的代数精度。 1 1 f x dx f f ( ) ( ) ( ) 3 3 3 3 −  − +  解：分别代入 进行验证： 2 f x x x ( ) , , , =1 1 1 1 2 1 1 3 3 3 3 dx f f ( ) ( ); − = = + = − + 当  f x( ) , = 1 1 1 xdx f f 0 3 3 3 3 3 3 3 3 ( ) ( ); − = = − + = − + 当  f x x ( ) , = 1 2 1 x dx f f 2 3 1 3 1 3 3 3 3 3 ( ) ( ); − = = + = − + 当  2 f x x ( ) , = 1 3 3 3 1 x dx f f 0 3 3 3 3 3 3 3 3 ( ) ( ) ( ) ( ); − = = − + − = − + 当  3 f x x ( ) , = 1 4 4 4 1 x dx f f 2 5 3 3 3 3 3 3 3 3 ( ) ( ) ( ) ( ). − =  − + − = − + 当  4 f x x ( ) , = 故此求积公式的代数精度为3

2、插值型数值积分—牛顿一柯特斯求积公式 已知数据点列(x;,y)i=0,1,,n,可以得到 Lagrange插值多项式Ln(x),满足∫(x)=L(x)+R(x) 于是,f(x)d=JL(x)k+Rx) 由于 f(x)≈Ln(x), 故有 ∫(x)d!L(xlt

2、插值型数值积分——牛顿－柯特斯求积公式 已知数据点列 ( , ) , , , , 0 1 i i x y i n = 可以得到 Lagrange插值多项式 ( ), L x n 满足 ( ) ( ) ( ). n n f x L x R x = + 于是 ( ) ( ) ( ) b b b n n a a a f x dx L x dx R x dx = +    由于 ( ) ( ), n f x L x  故有 ( ) ( ) b b n a a f x dx L x dx   

∫(x)dcJ,L(xt ∑(x)f(x) 0 ∑ a, (x)dx f(x;) b (n+1) R, (x)dc ∏n+(x) (n+1)!m

0 ( ) ( ) n b i i a i a x f x dx =   =       0 ( ) ( ) n b i i a i a x dx f x =   =      = Ai ( ) ( ) b b n a a f x dx L x dx    ( ) b n a R x dx  1 1 1 ( )( ) ( ) ( )! n b n a f x dx n  + =  + + 

特别地,对积分区间ab]作如下等距节点划分: +ii=0.1 记 b a, ()dc (1rb(x-x)…(x-x2)(x-x+)…(x-x b-aa(x-x)…( x=a+th b(t-1)…(t-i-1)(x-i+1)…(t-n) dt n i…l·(i-i+1)…(i-n) (-1) r(t-1)…(t-i-1)(x-i+1)…(t-nt n,j!(n-)!J

特别地，对积分区间[a,b]作如下等距节点划分： ( ) 1 ( ) b n i i a c a x dx b a = − 记  0 0 1, , , , i x x ih i n = + = 0 1 1 0 1 1 ( ) 1 ( ) ( )( ) ( ) ( ) ( )( ) ( ) b n i i n i a i i i i i i n x x x x x x x x c dx b a x x x x x x x x − + − + − − − − = − − − − −  1 1 1 1 1 1 ( ) ( )( ) ( ) ( ) ( ) b a t t t i x i t n x a th dt n i i i i n − − − − + − = +  − + −  1 1 1 1 ( ) ( ) ( )( ) ( ) !( )! n j b a t t t i x i t n dt n j n j − − = − − − − + −  − 

b a, (x)de b-a 0)=(-1)"7rb r(t-1)…(t-i-1)(x-i+1)…(t-n)l n:(n-j) 则(x)(-e(x) i=0 其中的c”是与a,b,h都无关的常数,且有课本P173表63 可查

( ) 1 ( ) b n i i a c a x dx b a = −  0 ( ) ( ) ( ) ( ) n b n i i a i f x dx b a c f x = 则   −  其中的 是与a,b,h都无关的常数，且有课本P173表6.3 可查。 ( ) n i c 牛顿－柯 特斯公式 1 1 1 1 ( ) ( ) ( ) ( )( ) ( ) !( )! n j b n i a c t t t i x i t n dt n j n j − − = − − − − + −  − 

n=1时 ∫∫(x)de(b-)fa)+f(6) 一梯形公式 n=2时, +b f(x)dx x(b-al-fa)+zf(1)+f(b) 2 Simpson公式

1 1 2 2 ( ) ( ) ( ) ( ) b a f x dx b a f a f b    − +      n =1 时， ——梯形公式 n = 2 时， ——Simpson公式 1 4 1 6 6 2 6 ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) b a a b f x dx b a f a f f b   +  − + +     

n=3时, 2a+b3 a+2b1 f(x)tcs(b-a)f(a)+(,)+。f(,)+f(b) 38 3/8公式 4时 163a+b 22a+2b16a+3b7 f(b-/f)+(-)+=f 90 15445490 柯特斯公式

1 3 2 3 2 1 8 8 3 8 3 8 ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) b a a b a b f x dx b a f a f f f b   + +  − + + +      n = 3 时， ——3/8公式 n = 4 时， ——柯特斯公式 7 16 3 2 2 2 16 3 7 90 45 4 15 4 45 4 90 ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) b a a b a b a b f x dx b a f a f f f f b   + + +  − + + + +     