高斯求积公式教法研究与改革

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4。4高斯型求积公式

4。4高斯型求积公式

=
A
1
=1
于是得到求积公式
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1 −1
f
( x )dx
≈ f −
1 + f 3
1 3
3
它有3次代数精度, 它有 次代数精度,而以两个端点为节点的梯形公式只有 次代数精度 1次代数精度。 次代数精度。 次代数精度 一般地, 一般地,考虑带权求积公式
I =

1
0
x 2 e x dx
解 由于区间为[0,1],所以先作变量替换 由于区间为 所以先作变量替换x=(1+t)/2,得 得 所以先作变量替换 2 1 1 1 2 x I = ∫ x e dx = ∫ (t +1 e(1+t ) / 2dt ) 0 8 −1 2 对于n=1,由两点 由两点Gauss-Legendre公式有 令 由两点 公式有 f (t ) = (1 + t ) e (1+t )/ 2 对于

b a
ρ
( x )l k ( x )dx
, k = 0 ,1 , L n
是关于Gauss点的 点的Lagrange插值基函数。 插值基函数。 其中 l k ( x ) 是关于 点的 插值基函数
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10
定理2 定理 高斯型求积公式总是稳定的。 证明 只需证明高斯系数全为正即可。由 于插值公式对次数不超过2n+1的多项式精 f ( x ) = lk2 ( x), 其中lk ( x ) 是n次拉格 确成立,若取 朗日插值基函数,有
1 P3 ( x ) = ( 5 x 2 − 3 x ), 当n=2时,三次 时 三次Legendre多项式 多项式 2
零点为 x 0

gauss-legendre求积公式

gauss-legendre求积公式

gauss-legendre求积公式Gauss-Legendre求积公式是数值积分中一种高精度的求积方法,由德国数学家高斯和法国数学家勒让德独立提出,并且是迄今为止被广泛使用的一种求积公式。

它的优点在于其高精度和易于实施。

求积问题是数值计算领域中的重要问题之一,因为很多实际问题都可以化为求定积分的问题。

定积分在数学和物理等领域具有非常重要的意义,但是对于很多函数,特别是无法用解析式表示的函数,求积公式是一种有效的数值计算方法。

Gauss-Legendre求积公式的基本思想是通过构造插值多项式来逼近被积函数,从而近似计算积分的值。

具体来说,该公式将被积函数变换为[-1,1]上的函数,并使用Legendre多项式进行插值。

Legendre多项式是与Legendre方程相关联的正交多项式,通过求解Legendre方程的特征函数得到。

这些多项式具有很多良好的性质,例如正交性和递归性,这使得它们在求积公式中非常有用。

Gauss-Legendre求积公式的一般形式可以表示为:∫[a,b] f(x)dx ≈ (b-a)/2 ∑[i=1,n] wi f(xi)其中,wi是权重,xi是Legendre多项式的根,n是根的数量。

这个公式的精度取决于根和权重的选择,即选择合适的xi和wi可以使得求积公式的精度更高。

根的选择是一个关键问题。

通过观察可以发现,Legendre多项式的根是对称分布的,具有以下特点:xi与-xi关于原点对称,并且都落在[-1,1]的范围内。

由于多项式根的选择取决于问题的范围,因此根的计算需要使用数值方法,例如使用牛顿法或二分法。

权重的计算也是一个重要的问题。

根的选择确定后,通过求解Legendre多项式的系数,即可得到相应的权重。

一种常用的计算权重的方法是使用正交性质,即利用Legendre多项式的正交性将积分转化为求和。

这种方法可以计算出精确的权重。

需要注意的是,Gauss-Legendre求积公式需要选择合适的根和权重,以达到较高的精度。

高斯求积公式-数值分析课程设计2

高斯求积公式-数值分析课程设计2

一、 引言介绍高斯型求积公式,并使用其求积分⎰=1sin I xdx 。

要求:数值实验结果要体现出随高斯点的增加误差的变化。

我们知道,求积公式⎰∑=≈bani i ix f Adx x f 0)()( (1.1)含有22+n 个待定常数i x 及),,2,1,0(n i A i =,如果它具有n 次代数精确度,则它应使1+m 个方程mk dx x x A bakni ki i ,,2,1,0,==⎰∑= (1.2)精确成立。

作为插值型求积公式(1.1)它至少具有n 次代数精确度;另一方面,令)())(()(101n n x x x x x x x ---=+ ω,则对22+n 次多项式)()(21x x f n +=ω而言,(7.5.1)右端为零,而左端严格大于零,即(7.5.1)式对22+n 次多项式)(21x n +ω不准确成立。

但要确定方程组(7.5.2)中的22+n 个待定常数i x 与i A ,最多需要给出22+n 个独立条件,所以m最大取12+n 。

因此,插值型求积公式(1.1)的代数精确度最小是n ,最大是12+n .由此可见,高斯公式的代数精度比牛顿-科特斯公式高,求解高斯求积公式的关键就是解出上述2n+2个待定常数。

为解决上述问题,首先要先给出三个定理:定理一:以n x x x ,,,10 为节点的插值型求积公式(7.5.1)具有12+n 次代数精确度的充要条件是以这些节点为零点的多项式)())(()(101n n x x x x x x x ---=+ ω与任意次数不超过n 的多项式)(x P 均在区间],[b a 上正交,即⎰=+ban dx x x P 0)()(1ω (1.3)定理二:高斯公式(1.1)的求积系数k A 全为正,且nk dx x l dx x l A bak bak k ,1,0,)()(2===⎰⎰(1.4)定理三:对于高斯公式(1.1),其余项为dxx fn f R ban n ⎰+++=)()()!22(1)(21)22(ωη (1.5)其中).())(()(],,[101n n x x x x x x x b a ---=∈+ ωη证明 以n x x x ,,,10 为节点构造)(x f 的埃尔米特插值多项式)(x H),()(i i x f x H = ni x f x H i i ,1,0),()(='='因为)(x H 是12+n 次多项式,而它的余项是)()()!22(1)()(21)22(x fn x H x f n n +++=-ωξ所以高斯公式(7.5.1)对)(x H 能准确成立,即∑∑⎰====ni i in i iibax f Ax H A dx x H 0)()()(从而dxx fn dxx H dx x f x f A dx x f f R n ban babani i i ba)()()!22(1)()()()()(21)22(0++=⎰⎰⎰∑⎰+=-=-=ωξ若)()22(x fn +在区间],[b a 上连续,由于)(21x n +ω在],[b a 上不变号,故应用积分中值定理可得],[,)()()!22(1)(21)22(b a dx x fn f R ban n ∈+=⎰++ηωη上述定理说明,与牛顿—科兹公式进行比较,高斯公式不但具有高精度,而且它还是数值稳定的,但是节点和求积系数的计算比较麻烦。

4.3高斯型求积公式

4.3高斯型求积公式
k 0
n
P( x) 在积分区间上均正交, 即 n 1 ( x) P ( x)dx = 0
a
b
Gauss求积公式的特点: 1. 代数精度达到最高2n+1(针对n+1个节点而言) 2. 高斯点xk 是[a,b]上的n+1次正交多项式Pn 1 ( x )的根)
定理4-2: 带权插值求积公式 a ( x ) f ( x )dx Ak f ( xk ) 其结点 xk
n
来说,不管在积分区间上的 n 1 个插值结点 xk 如 何选取,其代数精度至少为 n ;而只要选取合适的 xk 与 Ak,此插值求积公式的代数精度达到最大。
对于给定的求积节点,代数精度最高的求积公式 是插值型求积公式. 事实上,插值型求积公式的 代数精度完全由求积节点的分布所决定. 节点数目 固定后, 节点分布不同,所达到的代数精度也不同.
1 1 x 2
3. Gauss - Chebyshev求积公式 以 Tn 1 ( x ) 的 n 1 个零点作为区间 [ 1,1] 上的带权高斯点, 其带权插值求积公式
n 1 1 Ak f ( xk ) 1 1 x f ( x )dx k =0 (2k 1) 为Tn 1的零点, xk cos 2n 2 1 1 Ak 1 1 x lk ( x )dx n 1
a n n k 0 b 2 ( x xn )]2 n 1 ( x )
而数值积分
2 I n Ak f ( xk ) Ak n 1 ( xk ) 0 k 0
故最高可能代数精度为2n+1.
高斯求积公式
定义4-1:如果求积公式 a f ( x)dx Ak f ( xk ) 对于

高斯求积获奖课件

高斯求积获奖课件

高斯求积定理
f ( x) q( x)n ( x) r( x)
其中q( x), r( x)均为至多n 1次多项式,且r( xk ) f ( xk )
b
b
b
b
f ( x)dx q( x)ωn ( x)dx r( x)dx r( x)dx
a
a
a
a
b
r( x)dx
a
n
Ak r( xk )
k1
n
Ak f ( xk ) 代数精度至少
0.946083
0.7745907 1
多种措施旳比较
• 此例题旳精确值为0.9460831... • 由例题旳多种算法可知: • 对Newton-cotes公式,当n=1时只有1位有效
数字,当n=2时有3位有效数字,当n=5时有7 位有效数字。 • 对复化梯形公式有2位有效数字,对复化 Simpson公式有6位有效数字。 • 用复化梯形公式,对积分区间[0,1]二分了11 次用2049个函数值,才可得到7位精确数字。 • 用Romberg公式对区间二分3次,用了9个函数 值,得到一样旳成果。 • 用Gauss公式仅用了3个函数值,就得到成果。
3b at 2b来自f ( x)dxb a 1 f (a
b
b a t)dt
2
2
2
a
1
例:利用两点Guass公式计算 1 sin xdx 0x
解:a 0, b 1,因此x 1 1 t 22
I
1 sin xdx
1
1
sin( 1 2
1 t) 2 dt
0x
2 1 1 1t
22
sin( 1 1 1 ) sin( 1 1 1 )
1v( x)du(n 1)( x)

数值分析4。4高斯型求积公式

数值分析4。4高斯型求积公式
1 n ik
2 或可证得 Ak 1 xk2 [ Pn1 ( xk )]2
, k 0,1,
,n
高斯-勒让德求积公式的余项为
22n3[(n 1)!]4 (2 n 2) R[ f ] f ( ), (1,1) 3 (2n 3)[(2n 2)!]
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此定积分的精确值为 I=e-2=0.718281828,得n=1时的误差为 0.0063340054, n=2时的误差为0.000030049。
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2.高斯-切比雪夫求积公式
在区间[-1,1]上取权函数 x
多项式。n+1次Chebyshev多项式
1 1 x2
的正交多项式是Chebyshev正交
i 2 ,3 , , n
Ax b 4.4 高斯型求积公式
在Newton-Cotes求积公式中,节点是等距的, 从而限制了求积公式的代数精度.下面的讨 论将取消这个限制条件,使求积公式的代数 精度尽可能高.首先以简单情形论证这样做 是可行的,然后给出概念和一般理论。
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2
例 确定下列求积公式中的待定参数,使其代数精度尽 1 量高。

b
a
x f x dx a x Qx dx
b
由于是插值型求积,它对于Q(x)能准确立即
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x Q x dx A Q x
b a k 0 k k
n
注意到 n1 xk 0 知
Qxk f xk
推论
n+1次正交多项式的零点是n+1点Gauss公式的Gauss点

利用正交多项式得出Guass点 x0 , x 1 , xn

高斯求积法实验报告

高斯求积法实验报告

实验题目:用高斯求积分求解定积分年级:2013级 组号:1b1.实验内容(1) 用复化梯形求积法计算定积分1sin(1/)x dx π⎰ (1) 55110411051sin(1/)dx x ππ---+⎰ (2) (2) 在误差小于810- 条件下,确定 (1) 所均划分区间段M 的最大值 在误差小于810- 条件下,确定(2)所均划分区间段M 的最大值2.数值方法与格式描述该积分法是先将求积区间分成M 份,再对每个微元利用2,3或4点高斯积分法求微元的面积,公式为:其中,高斯系数可查表获得 11,,1()x 222x 222b a N N k N k k b a a b b a f t dt f dx b a a b b a w f -=-+-⎛⎫=+ ⎪⎝⎭-+-⎛⎫=+ ⎪⎝⎭⎰⎰∑3.流程图以四点高斯法为例(两点高斯法和三点高斯法只需更改调用求积分子程序名字,子程序在代码中均已编好)1.初始化均分区间个数M=22.以区间个数增量i为循环变量,i从1取到100。

进入循环,对于每个i值,给积分值赋初值0,子区间个数为(M+i-1),计算每个均分区间的长度;调用计算积分的子程序计算个子区间的积分,接着将各子区间的积分值依次相加,并将计算出的整个区间的积分值付给数值integration(i+1),当integration(i+1)- integration(i)的绝对值小于精度后,跳出循环。

3.输出区间个数i+1,积分值integration(i+1),和integration(i+1)- integration(i)的绝对值。

4.算法实现PROGRAM Gauss_quadrature! 目的! 分别使用2/3/4点高斯求积分求解定积分IMPLICIT NONEREAL(kind=8), PARAMETER :: PI=3.141593 ! 定义常数PiREAL(kind=8), PARAMETER :: a1=1.0, a2=PIREAL(kind=8), PARAMETER:: b1=(1/(5*PI))+10**(-5), b2=(1/(4*PI))-10**(-5) INTEGER:: M=2 ! 定义区间微元的个数INTEGER:: j, i ! 循环变量REAL(kind=8):: dx ! 定义每个均分区间的长度REAL(kind=8):: x0, x1 ! 每个均分区间的左端点和右端点REAL(kind=8):: area2REAL(kind=8):: sum_area=0 ! 求出的积分值REAL(kind=8), DIMENSION(100):: integrationREAL(kind=8), EXTERNAL:: func1, func2integration(1)=0.DO i=1, 100sum_area=0dx=(a2-a1)/(M+i-1)DO j=0, M+i-2x0=a1+j*dxx1=x0+dxCALL fourpointGQ(func1, x0, x1, area2)sum_area=sum_area+area2END DOintegration(i+1)= sum_areaIF(ABS(integration(i+1)-integration(i))<0.00000001) EXITEND DOWRITE(*,*) ' 四点高斯求积法求出第二个函数在给定区间上的定积分' WRITE(*,*)WRITE(*,100)100 FORMAT(1X, T5, '满足精度的最小区间个数', T37, '计算出的积分值', T62 '精度')WRITE(*,110) i+1, integration(i+1), ABS(integration(i+1)-integration(i))110 FORMAT(1X, T5, I10, T30, F20.10, T50, F20.10)END PROGRAM Gauss_quadrature! 定义求2点高斯求积法的子程序SUBROUTINE twopointGQ (func, a, b, area2)IMPLICIT NONEREAL(kind=8):: a, b ! 区间的左边界和右边界REAL(kind=8):: area2 ! 用两点高斯求积法求出函数func在该区间的积分值REAL(kind=8), PARAMETER:: x_nk1=-0.577350269189626, x_nk2=0.577350269189626REAL(kind=8), PARAMETER:: w_nk1=1., w_nk2=1. ! 2点高斯求积法的权重和坐标REAL(kind=8), EXTERNAL:: funcarea2=0.5*(b-a)* (w_nk1*func((a+b)/2+((b-a)/2)*x_nk1)+w_nk2*func((a+b)/2+((b-a)/2)*x_nk2))END SUBROUTINE twopointGQ! 定义求3点高斯求积法的子程序SUBROUTINE threepointGQ (func, a, b, area3)IMPLICIT NONEREAL(kind=8):: a, b ! 区间的左边界和右边界REAL(kind=8):: area3 ! 用三点高斯求积法求出函数func在该区间的积分值REAL(kind=8), PARAMETER:: x_nk1=-0.774596669241483, x_nk2=0.REAL(kind=8), PARAMETER:: x_nk3=0.774596669241483REAL(kind=8), PARAMETER:: w_nk1=5./9, w_nk2=8./9 , w_nk3=5./9 ! 3点高斯求积法的权重和坐标REAL(kind=8),EXTERNAL:: funcarea3=0.5*(b-a)* (w_nk1*func((a+b)/2+(b-a)/2*x_nk1)+w_nk2*func((a+b)/2+(b-a)/2*x_nk2)+w_nk3*func((a+b)/2+(b-a)/2*x_nk3))END SUBROUTINE threepointGQ! 定义求4点高斯求积法的子程序SUBROUTINE fourpointGQ (func, a, b, area4)IMPLICIT NONEREAL(kind=8):: a, b ! 区间的左边界和右边界REAL(kind=8):: area4, area41, area42 ! 用三点高斯求积法求出函数func在该区间的积分值REAL(kind=8), PARAMETER:: x_nk1=-0.8611363115940526, x_nk2=-0.33998104358485626REAL(kind=8), PARAMETER:: x_nk3= 0.33998104358485626, x_nk4=0.8611363115940526REAL(kind=8), PARAMETER:: w_nk1=0.34785484513745396,w_nk2=0.6521451548625462 ! 4点高斯求积法的权重和坐标REAL(kind=8), PARAMETER:: w_nk3=0.6521451548625462,w_nk4=0.34785484513745396REAL(kind=8),EXTERNAL:: funcarea41=0.5*(b-a)*(w_nk1*func((a+b)/2+(b-a)/2*x_nk1)+w_nk2*func((a+b)/2+(b-a)/2*x_nk2))area42=0.5*(b-a)*(w_nk3*func((a+b)/2+(b-a)/2*x_nk3)+w_nk4*func((a+b)/2+(b-a)/2*x_nk4))area4=area41+area42END SUBROUTINE fourpointGQ! 定义第一个函数REAL(kind=8) FUNCTION func1(x)IMPLICIT NONE! 数据字典REAL(kind=8), INTENT(IN):: x ! 函数的变量 ! 函数表达式func1=sin(1/x)END FUNCTION func1! 定义第二个函数REAL(kind=8) FUNCTION func2(x)IMPLICIT NONE! 数据字典REAL(kind=8), INTENT(IN):: x ! 函数的变量 ! 函数表达式func2=1/ sin(1/x)END FUNCTION func25.程序运算结果可见使用四点高斯积分法,使用很少的均分区间计算结果就满足精度要求。

数值分析高斯—勒让德积分公式

数值分析高斯—勒让德积分公式

高斯—勒让德积分公式摘要:高斯—勒让德积分公式可以用较少节点数得到高精度的计算结果,是现在现实生活中经常运用到的数值积分法。

然而,当积分区间较大时,积分精度并不理想。

T he adva ntage of Gauss-Legendre integral formula is tend to get high-precision calculational result by using fewer Gauss-points, real life is now often applied numerical integration method. But the precision is not good when the length of integral interval is longer.关键字:积分计算,积分公式,高斯—勒让德积分公式,MATLABKeyword:Integral Calculation , Integral formula ,Gauss-Legendre integral formula, Matlab 引言:众所周知,微积分的两大部分是微分与积分。

微分实际上是求一函数的导数,而积分是已知一函数的导数,求这一函数。

所以,微分与积分互为逆运算。

实际上,积分还可以分为两部分。

第一种,是单纯的积分,也就是已知导数求原函数,称为不定积分。

相对而言,另一种就是定积分了,之所以称其为定积分,是因为它积分后得出的值是确定的,是一个数,而不是一个函数。

计算定积分的方法很多,而高斯—勒让德公式就是其中之一。

高斯积分法是精度最高的插值型数值积分,具有2n+1阶精度,并且高斯积分总是稳定。

而高斯求积系数,可以由Lagrange多项式插值系数进行积分得到。

高斯—勒让德求积公式是构造高精度差值积分的最好方法之一。

他是通过让节点和积分系数待定让函数f(x)以此取i=0,1,2....n次多项式使其尽可能多的能够精确成立来求出积分节点和积分系数。

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: 2.3.2 差商的相关性质(证略) 性质 1 差商与其所含节点的排列次序无关,也称差商具有对称性,即对任意的 xl 与 x j (l j ) 都有:
f [ x0 ,L , xl 1 , xl , xl 1 ,L , x j 1 , x j , x j 1 ,L , xk ] = f [ x0 ,L , xl 1 , x j , xl 1 ,L , x j 1 , xl , x j 1 ,L , xk ] 。
常锦才,王凯立:高斯求积公式教法研究与改革
2 高斯求积公式的知识准备 2.1 正交多项式:对于首项系数 a≠0 的 n 次多项式族(序列)gn(x)=anxn+…+a1x+a0(n=0,1,2,…) ,若满
b 0, i j ,其中: ( x) 是[a,b]上的非负连续函数且不恒等于零,则称 ( x) 为权函 足: (x)gi (x)g j (x)dx a A 0, i j
积,则 lim ∫ f (x) sin nxdx = 0 a
n →∞ b
2 1 sin nx 例 计算 lim ∫ 2 dx = 0 。 n →∞ 0 1 + x

sin 2 x 的周期为
黎曼引理的推广 设函数 f(x)在[a,b]上可积且 且在[0,T]上可 绝对可积, 函数 g(x)以 T(>0)为周期, 积, 则 lim ∫ f ( x) g (nx)dx = a
n
m+1 次的代数多项式不能准确的成立,则称该公式具有 m 次代数精度。 1.5 插值型求积公式的代数精度:对 n+1 个节点的插值型求积公式(1) ,至少具有 n 次代数精度,最高具 (证略) 有 2n+1 次的代数精度。
────────── 收稿日期:2003-11-05 作者简介:常锦才(1969-) ,男,河北滦南人,河北理工学院数理系讲师,燕山大学在读研究生。 - 42 -
b a k 0 n
2n+1 次多项式均准确成立。
即:余项 R( f ) ( x) f [ x, x0 ,L , xn ]n 1 ( x)dx 0 。
a b
取 f ( x) 为任一个 2n+1 次多项式, 则其 n+1 阶差商 f [ x, x0 ,L , xn ] 是 n 次多项式, 其中节点 x0 , x1 ,L , xn 为
a b
点处的函数值为 f ( xk ), k 0,1,L n 。作插值多项式 Ln ( x) f ( xk )lk ( x), 其中 lk ( x) 为插值基函数。
k 0
n
令 f ( x)dx Ln ( x)dx f ( xk ) lk ( x)dx ,记 Ak lk ( x)dx ,
第 26 卷第 5 期 Vol. 26 No.5
唐山师范学院学报 Journal of Tangshan Teachers College
2004 年 9 月 Sep. 2004
高斯求积公式教法研究与改革
常锦才,王凯立
(河北理工学院 数理系,河北 唐山 063009) 摘 要:介绍了数值积分的基本概念及思想方法,对高斯求积公式教学内容及方法上进行了研究和改进,以
使学生易于理解接受并在实践中应用。 关键词:插值型求积公式;代数精度;权函数;正交多项式系 中图分类号:O171 文献标识码:B 文章编号:1009-9115(2004)05-0042-04
1 数值积分的基本概念和方法 微积分学是《高等数学》中研究的主要问题,为现代科学的发展作出了重大贡献,而这两种分析运算 都是用极限来定义的, 理论上也有比较完善的方法, 但这些方法不能直接应用于计算机来进行数值分析 (因 为计算机只能处理离散量的运算, 计算时需将连续量离散化) 。 数值微积分则将极限问题归结为函数值的四 则运算,从而使计算过程可以在计算机上实现。 1.1 数值积分的基本思想:利用插值理论,即逼近法,将积分求值问题归结为函数值的计算,避开求原函 数的困难。 1.2 具体做法: 为计算 f ( x)dx ,在区间 [a, b] 上取 n 1 个节点 xk , k 0,1,L n ,不妨设 a≤ x0 x1 L xn ≤b,在节
i 0
n
又,任一个低于 n+1 次的多项式均与 Pn 1 ( x) 带权正交,故 f [ x, x0 ,L , xn ] 与 Pn 1 ( x) 在[a,b]上带权 ( x) 正交, 即: R( f ) ( x) f [ x, x0 ,L , xn ]n 1 ( x)dx ( x) f [ x, x0 ,L xn ] C Pn 1 ( x)dx 0 ,证毕。
f [ xi 1 ,L , xi k ] f [ xi ,L , xi k 1 ] 为 f ( x) 关于节点 xi , xi 1 L , xi k 的 k 阶差商。 xi k xi
(2)记 f [ xi , xi 1 , xi 2 ]
(3)记 f [ xi , xi 1 ,L , xi k ]
n
lim Ak f ( xk ) ( x) f ( x)dx
具有最高次代数精度的求积公式—高斯求积公式以及相关知识做了(下转第 53 页)
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卢小青,解爱军,姬海岩:关于数列极限的计算
6 利用黎曼(Riemann)引理计算极限 黎曼引理 设函数 f(x)在[a,b]上可积且绝对可
b b b
b
n
a
a
k 0
a
a
则得: f ( x)dx Ak f ( xk )
b a k 0
n
(1)
即为数值求积公式。
1.3 定义:形如 f ( x)dx Ak f ( xk ) 的求积公式称为机械求积公式,xk 称为求积节点,Ak 称为求积系数
b a k 0
n
。记 R( f ) f ( x)dx Ak f ( xk ) ,称 (可以看出 Ak 只与求积节点的选取有关,而与被积函数 f ( x) 无关)
数,多项式序列 g 0 ( x), g1 ( x),L , g n ( x),L 在[a,b]上带权 ( x) 正交,称 g n ( x) 为[a,b]上带权 ( x) 的 n 次正交多 项式。 例1
1 g 0 ( x) 1, g1 ( x) x, g 2 ( x) x 2 在[-1,1]上带权 ( x) 1 正交。 (读者可自己验证) 3
[a,b]上带权 ( x) 正交的 n+1 次多项式 Pn 1 ( x) 的 n+1 个互异实根,而 n 1 ( x) ( x xi ) 。
i 0
n
可以断言: n 1 ( x) C Pn 1 ( x) ,C 为一个常数。 (因为, Pn 1 ( x) 含有因子 ( x xi ) ,且次数为 n+1。 )
k 0
n 1 ( x) 1 ( xk ) ( x xk )n
f [ x, x0 , x1 ,L xn ]n 1 ( x) ,其中: n 1 ( x) ( x xi ) ,将上式两端同乘以权函数 ( x) ,并从 a 到 b 积分,可
i 0
n
得 :
b

a
b
b n 1 ( x) dx ,而余项 R ( f ) ( x) f [ x, x0 ,L , xn ]n 1 ( x)dx a 1 ( xk ) ( x xk )n
3.2 定义:若求积公式 f ( x)dx Ak f ( xk ) 具有 2n+1 次代数精度(插值型求积公式的最高次代数精度),
推论 当 f ( x) 为 2n+1 次多项式时,其 n+1 阶差商 f [ x, x0 , x1 ,L , xn ] 即为 n 次多项式。
3 高斯求积公式
,构造 3.1 一般理论:我们研究积分 ( x) f ( x)dx ,其中 ( x) 为[a,b]上的一个非负函数(称为权函数)
a b
a a b b
3.4
等价定义:按上述方法选取 x0 , x1 ,L , xn 作为求积节点而得的求积公式 ( x) f ( x)dx Ak f ( xk ) 称为
b a k 0
n
高斯求积公式。 3.5 稳定性及收敛性简述: 稳定性:高斯求积公式是稳定的,即由原始数据的舍入误差引起的计算结果的误差可以得到控制。 收敛性:高斯求积公式对于连续函数 f ( x) 是收敛的,即
b a k 0
n
则称之为高斯求积公式,其中的求积节点称为高斯点。
3.3 问题如何适当选取节点 x0 , x1 ,L , xn ,使求积公式(2)具有最高次代数精度(2n+1)?
结论:只要将求积节点 x0 , x1 ,L , xn 取为[a,b]上某个带权 ( x) 正交的多项式系 Pn ( x) 中 n+1 次正交多项 式的根,即可使公式(2)的代数精度达到 2n+1 次。 证明:只需证明当节点 x0 , x1 ,L , xn 如上述方法选取时,求积公式 ( x) f ( x)dx Ak f ( xk ) 对任意的
a
( x) f ( x)dx ( x) f ( xk )
b a k 0
n
b n1 ( x) dx ( x) f [ x, x0 ,L , xn ]n1 ( x)dx 故 公 式 ( 2 ) 中 记 a 1 ( xk ) ( x xk )n
Ak ( x)
: 2.2 正交多项式的相关性质(证略) 定理 1 设 {g n ( x)} 为[a,b]上带权 ( x) 正交的多项式序列,则任一低于 n 次的多项式 Q( x) 都与 g n ( x) 带 权正交,即: ( x)g n ( x)Q( x)dx 0 。
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