数值积分法程序
积分的数值方法
b b
作为平均高度 f() 的近似值而获得的一种数值 积分方法。
中矩形公式是把 [a,b] 的中点处的函数值： a b f ( ) 2 作为平均高度f()的近似值而获得的一种数值积分 方法。 Simpson公式是以函数 f(x) 在 a, b, (a+b)/2 这三点的 函数值 f(a), f(b),
Pn ( x) f ( xk )lk ( x)
k 0 n
式中 这里
( x) lk ( x ) ( x xk )( xk ) j 0 xk x j
n j k
x xj
( x) ( x x0 )(x x1 )( x xn )
的近似值，即:
多项式Pn(x)易于求积,所以可取
b
y=f(x)
图3-1 数值积分 的几何意义
a
b
建立数值积分公式的途径比较多, 其中最常用的
有两种：
（1）由积分中值定理可知，对于连续函数f(x)，在
积分区间[a,b]内存在一点ξ，使得:
因而
b
a
f ( x)dx (b a) f ( )
a, b
即所求的曲边梯形的面积恰好等于底为(b-a)，高为
R( f ) f ( x) P( x)dx
b a
b
a
f ( n 1) ( ) ( x)dx (n 1)!
其中
a, b
当f(x)是次数不高于n的多项式时，有 f ( n1) ( x) 0 R ( f ) =0,求积公式(3-10)能成为准确的等式。由于 闭区间[a,b]上的连续函数可用多项式逼近，所以
x4
ex
6.40 6.389
计算方法_数值积分
f
(b)]
其中xk=a+kh
(k=0,1,2,…,N)，
h
ba N
2.复合Simpson公式
如果在每个子区间上使用Simpson公式，就得到复
合Simpson公式。将N等分后的每个子区间再对分一次，
于是共有2N+1个节点，xk 在每个N等分的子区间[x2k ,
ak x2k+2]
h (k=0,1,2,…,2N)， (2k=0,1,2,…,N-1)上应
这个问题有明显的答案
I*
4 a rc tg
x
|
1 0
3 .1 4 1 5 9 2 6
取n = 8用复合梯形公式
T8
1 8
1 2
f
(0)
2
f
1 8
2
f
1 4
2
f
3 8
2
f
1 2
2
f
5 8
5.1 牛顿 ― 柯特斯(Newton―Cotes) 公式
建立数值积分公式最基本的思想是选取一个既简单又 有足够精度的函数φ(x),用φ(x)代替被积函数f(x),于是有
b
b
a f (x)dx a (x)dx
现用第四章介绍的插值多项式Pn(x)来代替被积函数f(x),即有
b
b
a
算的结果进行比较。
解 计算结果列于表5-2中。
函数f (x) 梯形值 Simpson值 Cotes值 准确值
数值积分方法
数值积分方法
数值积分方法是解决数学问题的一种有效的技术。
它与其它数值技术不同，可以求出定义积分的鲁棒解决方案。
积分解决方案可以用来代替无法求解的积分操作，从而使得在积分分析中也能简化求解过程。
数值积分方法有多种，其中最常见的是数值微积分方法，也被称为精确积分法或有界积分法。
这种方法的核心思想是使用数值技术来模拟定义积分的过程，从而进行函数的数值求解。
常见的积分模拟技术有多元积分法、梯形公式法和拉格朗日积分法等，这些技术都可以用计算机实现，可以用来解决各种复杂的积分问题。
数值积分方法在科学研究、工程技术和统计分析等方面都有重要的应用。
其中，科学研究主要是利用数值积分方法进行数值模拟，模拟自然界中的物理、化学过程，从而分析其复杂的时空行为；工程技术则主要利用数值积分方法来解决力学、热力学等方面的计算问题；在统计分析方面，数值积分方法可以用来求解分布函数的统计量和拟合曲线的系数。
此外，在应用数值积分方法时，还应注意几点：首先，在使用数值积分方法前，需要对待求解函数进行适当的数值化处理，以保证得到准确的结果；其次，在求解定义积分时，需注意所用的数值计算方法及精度，以保证可以得到正确而又精确的结果；最后，要根据具体求解问题选择合适的数值积分方法，从而提高求解的效率。
综上所述，数值积分方法是一种有效的数值技术，在科学研究、
工程技术和统计分析等方面具有重要意义。
该技术的应用需要首先对函数进行数值化处理，然后根据具体问题，选择恰当的数值积分方法和计算精度，以确保定义积分的精确求解。
数值积分方法求解积分方程
数值积分方法求解积分方程
数值积分方法是通过对被积函数进行离散化，将积分方程转化为求和问题，从而利用数值求和的方法进行求解。
常用的数值积分方法包括梯形法则(Trapezoidal rule)、中点法
则(Midpoint rule)、辛普森法则(Simpson's rule)等。
以梯形法则为例进行说明：
梯形法则是将积分区间分成若干个小区间，每个小区间都近似看做一个梯形，然后对所有梯形的面积进行求和。
具体步骤如下：
1. 将积分区间 [a,b] 平均分成 n 个子区间，每个子区间长度为
h=(b-a)/n。
2. 在每个子区间中，用梯形近似替代被积函数。
假设第 i 个子
区间为[xi, xi+1]，则梯形的面积为(f(xi)+f(xi+1))*(xi+1-xi)/2，其中 f(x) 是被积函数。
3. 对所有子区间的梯形面积进行求和，即 S = (h/2) * [f(a) +
2*f(x1) + 2*f(x2) + ... + 2*f(xn-1) + f(b)]。
通过上述步骤，就可以利用梯形法则对积分方程进行数值求解。
需要注意的是，选择合适的子区间个数 n 以及采用更高阶的数
值积分方法，可以提高求解的精度。
此外，对于某些特殊形式的积分方程，可能需要采用特定的数值积分方法进行求解。
MATLAB数值积分及算例
6.2.3 被积函数由一个表格定义
(要求积分,但是函数没有直接给出,只是自己在 做实验时得到的一组相关联的数据)
在MATLAB中，对由表格形式定义的函数关系的求定积分问 题用trapz(X,Y)函数。其中向量X,Y定义函数关系Y=f(X)。
例4 用trapz函数计算定积分。
命令如下：
X=1:0.01:2.5; Y=exp(-X); trapz(X,Y)
例2 求定积分:
x sin x
dx
0 (1 cos x cos x)
(1) 被积函数文件fx.m。
function f=fx(x) f=x.*sin(x)./(1+cos(x).*cos(x));
(2) 调用函数quad8求定积分。
I=quad8('fx',0,pi)
例3
分别用quad函数和quad8函数求定积分
global ki;ki=0; I=dblquad('fxy',-2,2,-1,1) ki
6.2 数值积分的实现方法
6.2.1 变步长辛普生法
基于变步长辛普生法，MATLAB给出了quad函数来 求定积分。该函数的调用格式为：
[I, n] = quad('fname', a, b, tol, trace) 其中fname是被积函数名。a和b分别是定积分的下 限 和 上 限 。 tol 用 来 控 制 积 分 精 度 ， 缺 省 时 取 tol=0.001。trace控制是否展现积分过程，若取非0则 展现积分过程，取0则不展现，缺省时取trace=0。 返回参数I即定积分值，n为被积函数的调用次数。
2.5 exdx
1
的近似值，并在相同的积分精度下，比较函数的调
Matlab数值积分程序集合
Matlab数值积分程序集合[图书馆+网络收集]近来学习数值积分,手头积累了不少程序,也拿来和各位朋友分享一下。
主要是来自数值积分教材和网络，基本的原理也就不打算多说了，随便搜索一下就可以得到，那就开始上代码了，呵呵，非原创，但是全部验证过，有疑问可以给我e-mail：1 梯形数值积分的MATLAB主程序function T=rctrap(fun,a,b,m)%fun 函数，a 积分上限 b积分下限 m 递归次数n=1;h=b-a; T=zeros(1,m+1); x=a;T(1)=h*(feval(fun,a)+feval(fun,b))/2;for i=1:mh=h/2; n=2*n; s=0;for k=1:n/2x=a+h*(2*k-1); s=s+feval(fun,x);endT(i+1)=T(i)/2+h*s;endT=T(1:m);e.g运行后屏幕显示精确值F s，用rctrap计算的递归值T和T与精确值F s的绝对误差w T>> ) exp((-x^.2./2)./(sqrt(2*pi)))T=rctrap(fun,0,pi/2,14), syms tfi=int(exp((-t^2)/2)/(sqrt(2*pi)),t,0, pi/2);Fs= double(fi), wT= double(abs(fi-T))fun =@(x)exp((-x^.2./2)./(sqrt(2*pi)))T =Columns 1 through 71.4168 1.3578 1.3313 1.3195 1.3142 1.3119 1.3109Columns 8 through 141.3105 1.3103 1.3102 1.3102 1.3101 1.3101 1.3101Fs =0.4419wT =Columns 1 through 70.9749 0.9159 0.8894 0.8776 0.8723 0.8700 0.8690Columns 8 through 140.8686 0.8684 0.8683 0.8683 0.8683 0.8682 0.8682>>2 复合辛普森（Simpson）数值积分的MATLAB主程序function y=comsimpson(fun,a,b,n)% fun 函数 a 积分上限 b积分下限 n 分割小区间数z1=feval (fun,a)+ feval (fun,b);m=n/2;h=(b-a)/(2*m); x=a;z2=0; z3=0; x2=0; x3=0;for k=2:2:2*mx2=x+k*h; z2= z2+2*feval (fun,x2);for k=3:2:2*mx3=x+k*h; z3= z3+4*feval (fun,x3);endy=(z1+z2+z3)*h/3;由于Matlab自带了 quad就是这个算法所以比较少自己编3 龙贝格数值积分的MATLAB主程序function [RT,R,wugu,h]=romberg(fun,a,b, wucha,m)%fun被积函数 a，b积分上下限 wucha两次相邻迭代绝对差值 m 龙贝格积分表最大行数%RT 龙贝格积分表 R 数值积分结果 wucha 误差估计 h 最小步长n=1;h=b-a; wugu=1; x=a;k=0; RT=zeros(4,4);RT(1,1)=h*(feval(fun,a)+feval(fun,b))/2;while((wugu>wucha)&(k<m)|(k<4))k=k+1; h=h/2; s=0;for j=1:nx=a+h*(2*j-1); s=s+feval(fun,x);endRT(k+1,1)= RT(k,1)/2+h*s; n=2*n;for i=1:kRT(k+1,i+1)=((4^i)*RT(k+1,i)-RT(k,i))/(4^i-1);endwugu=abs(RT(k+1,k)-RT(k+1,k+1));endR=RT(k+1,k+1);>> F=inline('1./(1+x)'); [RT,R,wugu,h]=romberg(F,0,1.5,1.e-8,13) syms xfi=int(1/(1+x),x,0,1.5); Fs=double(fi),wR=double(abs(fi-R)), wR1= wR - wuguRT =1.0500 0 0 00 00.9536 0.9214 0 00 00.9260 0.9168 0.9165 00 00.9187 0.9163 0.9163 0.91630 00.9169 0.9163 0.9163 0.9163 0.91630.9164 0.9163 0.9163 0.9163 0.9163 0.9163R =0.9163wugu =2.9436e-011h =0.0469Fs =0.9163wR =9.8007e-011wR1 =6.8571e-011>>6 复合梯形法function [I,step] = CombineTraprl(f,a,b,eps)%f 被积函数%a,b 积分上下限%eps 精度%I 积分结果%step 积分的子区间数if(nargin ==3)eps=1.0e-4;endn=1;h=(b-a)/2;I1=0;I2=(subs(sym(f),findsym(sym(f)),a)+subs(sym(f),findsym(sym(f)),b))/h; while abs(I2-I1)>epsn=n+1;h=(b-a)/n;I1=I2;I2=0;for i=0:n-1x=a+h*i;x1=x+h;I2=I2+(h/2)*(subs(sym(f),findsym(sym(f)),x)+subs(sym(f ),findsym(sym(f)),x1));endendI=I2;step=n;7 辛普森法function [I,step] = IntSimpson(f,a,b,type,eps)%type = 1 辛普森公式%type = 2 辛普森3/8公式%type = 3 复合辛普森公式if(type==3 && nargin==4)eps=1.0e-4; %缺省精度为0.0001endI=0;switch typecase 1,I=((b-a)/6)*(subs(sym(f),findsym(sym(f)),a)+...4*subs(sym(f),findsym(sym(f)),(a+b)/2)+...subs(sym(f),findsym(sym(f)),b));step=1;case 2,I=((b-a)/8)*(subs(sym(f),findsym(sym(f)),a)+...3*subs(sym(f),findsym(sym(f)),(2*a+b)/3)+ ...3*subs(sym(f),findsym(sym(f)),(a+2*b)/3)+subs(sym( f),findsym(sym(f)),b));step=1;case 3,n=2;h=(b-a)/2;I1=0;I2=(subs(sym(f),findsym(sym(f)),a)+subs(sym(f),findsym (sym(f)),b))/h;while abs(I2-I1)>epsn=n+1;h=(b-a)/n;I1=I2;I2=0;for i=0:n-1x=a+h*i;x1=x+h;I2=I2+(h/6)*(subs(sym(f),findsym(sym(f )),x)+...4*subs(sym(f),findsym(sym(f)), (x+x1)/2)+...subs(sym(f),findsym(sym(f)),x1 ));endendI=I2;step=n;end8 牛顿－科茨法function I = NewtonCotes(f,a,b,type)%type = 1 科茨公式%type = 2 牛顿－科茨六点公式%type = 3 牛顿－科茨七点公式I=0;switch typecase 1,I=((b-a)/90)*(7*subs(sym(f),findsym(sym(f)),a)+...32*subs(sym(f),findsym(sym(f)),(3*a+b)/4)+...12*subs(sym(f),findsym(sym(f)),(a+b)/2)+...32*subs(sym(f),findsym(sym(f)),(a+3*b)/4)+7*su bs(sym(f),findsym(sym(f)),b));case 2,I=((b-a)/288)*(19*subs(sym(f),findsym(sym(f)),a)+...75*subs(sym(f),findsym(sym(f)),(4*a+b)/5)+...50*subs(sym(f),findsym(sym(f)),(3*a+2*b)/5)+...50*subs(sym(f),findsym(sym(f)),(2*a+3*b)/5)+...75*subs(sym(f),findsym(sym(f)),(a+4*b)/5)+19*s ubs(sym(f),findsym(sym(f)),b));case 3,I=((b-a)/840)*(41*subs(sym(f),findsym(sym(f)),a)+...216*subs(sym(f),findsym(sym(f)),(5*a+b)/6)+...27*subs(sym(f),findsym(sym(f)),(2*a+b)/3)+...272*subs(sym(f),findsym(sym(f)),(a+b)/2)+...27*subs(sym(f),findsym(sym(f)),(a+2*b)/3)+...216*subs(sym(f),findsym(sym(f)),(a+5*b)/6)+41* subs(sym(f),findsym(sym(f)),b));end9 高斯公式function I = IntGauss(f,a,b,n,AK,XK)if(n<5 && nargin == 4)AK = 0;XK = 0;elseXK1=((b-a)/2)*XK+((a+b)/2);I=((b-a)/2)*sum(AK.*subs(sym(f),findsym(f),XK1));endta = (b-a)/2;tb = (a+b)/2;switch ncase 0,I=2*ta*subs(sym(f),findsym(sym(f)),tb);case 1,I=ta*(subs(sym(f),findsym(sym(f)),ta*0.5773503+tb)+...subs(sym(f),findsym(sym(f)),-ta*0.5773503+tb));case 2,I=ta*(0.55555556*subs(sym(f),findsym(sym(f)),ta*0.7745 967+tb)+...0.55555556*subs(sym(f),findsym(sym(f)),-ta*0.7 745967+tb)+...0.88888889*subs(sym(f),findsym(sym(f)),tb));case 3,I=ta*(0.3478548*subs(sym(f),findsym(sym(f)),ta*0.86113 63+tb)+...0.3478548*subs(sym(f),findsym(sym(f)),-ta*0.86 11363+tb)+...0.6521452*subs(sym(f),findsym(sym(f)),ta*0.339 8810+tb)...+0.6521452*subs(sym(f),findsym(sym(f)),-ta*0.3 398810+tb));case 4,I=ta*(0.2369269*subs(sym(f),findsym(sym(f)),ta*0.90617 93+tb)+...0.2369269*subs(sym(f),findsym(sym(f)),-ta*0.90 61793+tb)+...0.4786287*subs(sym(f),findsym(sym(f)),ta*0.538 4693+tb)...+0.4786287*subs(sym(f),findsym(sym(f)),-ta*0.5 384693+tb)+...0.5688889*subs(sym(f),findsym(sym(f)),tb)); end10 区间逐次分半梯形法function q=DblTraprl(f,a,A,b,B,m,n)if(m==1 && n==1) %梯形公式q=((B-b)*(A-a)/4)*(subs(sym(f),findsym(sym(f)),{a,b})+...subs(sym(f),findsym(sym(f)),{a,B})+...subs(sym(f),findsym(sym(f)),{A,b})+...subs(sym(f),findsym(sym(f)),{A,B}));else %复合梯形公式 C=4*ones(n+1,m+1);C(1,:)=2;C(:,1)=2;C(n+1,:)=2;C(:,m+1)=2;C(1,1)=1;C(1,m+1)=1;C(n+1,1)=1;C(n+1,m+1)=1; %C矩阵endF=zeros(n+1,m+1);q=0;for i=0:nfor j=0:mx=a+i*(A-a)/n;y=b+j*(B-b)/m;F(i+1,j+1)=subs(sym(f),findsym(sym(f)),{x,y});q=q+F(i+1,j+1)*C(i+1,j+1);endendq=((B-b)*(A-a)/4/m/n)*q;11 区间逐次分半布尔法function [I,step] = DDBuer(f,a,b,eps)if(nargin==3)eps=1.0e-4;end;n=1;h=b-a;I1=0;I2=(subs(sym(f),findsym(sym(f)),a)+subs(sym(f),findsym(sym(f)),b))/h/ 2;tol=1;while tol>epsn=n+1;h=h/4;I1=I2;I2=0;for i=0:(4^(n-1)-1)x=a+h*4*i;x1=x+h;x2=x1+h;x3=x2+h;x4=x3+h;I2=I2+(2*h/45)*(7*subs(sym(f),findsym(sym(f)),x)+...32*subs(sym(f),findsym(sym(f)),x1)+...12*subs(sym(f),findsym(sym(f)),x2)+...32*subs(sym(f),findsym(sym(f)),x3)+...7*subs(sym(f),findsym(sym(f)),x4));endtol=abs(I2-I1);endI=I2;step=n;10 自适应求积法function I=SmartSimpson(f,a,b,eps)if(nargin==3)eps=1.0e-4;end;e=5*eps;I=SubSmartSimpson(f,a,b,e);function q=SubSmartSimpson(f,a,b,eps)QA=IntSimpson(f,a,b,1,eps);QLeft=IntSimpson(f,a,(a+b)/2,1,eps);QRight=IntSimpson(f,(a+b)/2,b,1,eps);if(abs(QLeft+QRight-QA)<=eps)q=QA;elseq=SubSmartSimpson(f,a,(a+b)/2,eps)+SubSmartSimpson(f,(a+b)/2,b ,eps);ende.g>> SmartSimpson('x*sin(x)',0,1)ans =0.3011>>。
编程实现数值积分的几种--方法 c语言
编程实现数值积分的几种--方法c语言数值计算2010-11-05 09:52:43 阅读385 评论1 字号：大中小订阅复化梯形公式在区间不大时, 用梯形公式、辛卜生公式计算定积分是简单实用的, 但当区间较大时, 用梯形公式、辛卜生公式计算定积分达不到精确度要求 . 为了提高计算的精确度，我们将[a,b] 区间n等分，在每个小区间上应用梯形公式、辛卜生公式计算定积分，然后将其结果相加，这样就得到了复化梯形公式和复化辛卜生公式。
1. 复化梯形公式将积分区间等分, 设, 则节点为对每个小区间上应用梯形公式, 然后将其结果相加，则得(3.14)称(3.14) 式为复化梯形公式 .当在[a,b] 上有连续的二阶导数时，则复化梯形公式(3.14) 的余项推导如下：因为所以在区间[a,b] 上公式(3.14) 的误差为又因为在区间[a,b] 上连续，由连续函数的性质知，在区间[a,b] 上存在一点，于是（ 3.15 ）复化梯形公式，复化抛物线公式和Romberg求积法的算法程序：以下程序均定义误差限为1*10^-5;1)复化梯形公式：#include <stdio.h>#include <math.h>#define e 1e-5#define a 0 //积分下限a#define b 1 //积分上限b#define f(x) (4/(1+(x*x))) //被积函数f(x)int main(){int i,n;double h,t0,t,g;n=1; //赋初值h=(double)(b-a)/2;t=h*(f(a)+f(b));do{t0=t;g=0;for (i=1;i<=n;i++)g+=f((a+(2*i-1)*h));t=(t0/2)+(h*g); //复化梯形公式n*=2;h/=2;}while (fabs(t-t0)>e); //自定义误差限e printf("%.8lf",t); //输出积分的近似值return 0;}2)复化抛物线公式：#include <stdio.h>#include <math.h>#define e 1e-5#define a 0 //积分下限a#define b 1 //积分上限b#define f(x) (4/(1+(x*x))) //被积函数f(x)int main(){int i,n;double f1,f2,f3,h,s0,s;f1=f(a)+f(b); //赋初值f2=f(((double)(b+a)/2));f3=0;s=((double)(b-a)/6)*(f1+4*f2);n=2;h=(double)(b-a)/4;do //复化抛物线算法{f2+=f3;s0=s;f3=0;for (i=1;i<=n;i++)f3+=f((a+(2*i-1)*h));s=(h/3)*(f1+2*f2+4*f3);n*=2;h/=2;}while (fabs(s-s0)>e); //自定义误差限printf("%.8lf",s);return 0;}3)Romberg求积法：#include <stdio.h>#include <math.h>#define e 1e-5#define a 0 //积分下限a#define b 1 //积分上限b#define f(x) (4/(1+(x*x))) //被积函数f(x)double t[100][100];int main(){int n,k,i,m;double h,g,p;h=(double)(b-a)/2;t[0][0]=h*(f(a)+f(b));k=1;n=1;do //Romberg算法{g=0;for (i=1;i<=n;i++)g+=f((a+((2*i-1)*h)));t[k][0]=(t[k-1][0]/2)+(h*g);for (m=1;m<=k;m++){p=pow(4,(double)(m));t[k-m][m]=(p*t[k-m+1][m-1]-t[k-m][m-1])/(p-1);}m-=1;h/=2;n*=2;k+=1;}while (fabs(t[0][m]-t[0][m-1])>e); //自定义误差限eprintf("%.8lf",t[0][m]);return 0;}给定精度，定义误差限为1*10^-5，分别求出步长的先验估计值：用复化梯形公式计算，要求h<0. 007746。
实验报告7—数值积分
标题：积分方程的数值积分计算1.实验描述：数值积分最突出的优点是它可以计算无法解析求解的积分问题。
根据节点的选择方法可将数值积分分为常见的：组合梯形公式法、组合辛普生公式法、龙贝格积分法、自适应积分法、高斯—勒让德积分法。
本实验利用5种方法计算同一积分，通过误差分析比较各种方法的优缺点。
2.实验内容：计算320sin(4)x x e dx -⎰，并进行误差分析。
具体内容如下： 1.用组合梯形公式10M =计算。
2.用组合辛普生公式5M =计算。
3.用龙贝格积分计算，本次实验中采用4阶公式(4,4)R 计算。
4.用自适应积分方法计算，本次实验中起始容差：0=0.00001ζ。
5.用5点高斯—勒让德积分计算。
通过误差分析比较各种方法的优缺点。
3.实验原理及分析：数值积分的目的是：通过在有限采样点上计算()f x 在区间[,]a b 上的定积分。
设01...M a x x x b =<<<=，若有：()[][]ba f x dx Q f E f =+⎰，其中[]Q f 形如：0[]()Mk k k Q f w f x ==∑，则称[]Q f 为面积公式，[]E f 为截断误差，0{}M k k x =为面积节点，0{}M k k w =为权。
根据节点{}k x 的选择方法可将积分方法分为：组合梯形公式法、组合辛普生公式法、龙贝格积分法、自适应积分法、高斯—勒让德积分法。
下面着重介绍5种方法的原理：①组合梯形公式法及误差分析：设等距节点k x a kh =+，0,1,...,k M =将区间划分为宽度为b a h M-=的M 个子区间，M 个子区间的组合梯形积分公式有3种等价表示方法： 11(,)(()())2Mk k k h T f h f x f x -==+∑011(,)=(2...2)2M M h T f h f f f f -++++ 11(,)(()())()2M k k h T f h f a f b h f x -==++∑ ②组合辛普生公式法误差分析：设等距节点k x a kh =+，0,1,...,2k M =将区间分为2M 个宽度为2b a h M-=的子区间,2M 个子区间的组合辛普生积分公式也有3种等价表示方法：222121(,)(()4()())3Mk k k k h S f h f x f x f x --==++∑ 012322212(,)(424...24)3M M M h S f h f f f f f f f --=+++++++ 12211124 (,)(()())()()333M Mk k k k h h h S f h f a f b f x f x --===+++∑∑ ③龙贝格积分法及误差分析：龙贝格积分法是利用理查森外推法来提高精度的，下面给出一般公式：4(,1)(1,1)(,)41K K R J K R J K R J K ----=- 其中J K ≥ (,0)()R J T J =,为梯形公式；(,1)()R J S J =,为辛普生公式；(,2)()R J B J =，为布尔公式。