龙贝格算法
龙贝格公式及实现

龙贝格公式就是逐次对分积分区间的方法,可以把前面计算的结果作为一个整体带入对分后的计算公式中,只需要增加新的分点的函数值。
以)(0k T表示],[b a 二分k 次后的梯形值,)(k mT 表示)(0k T 的m 次加速值,则有),2,1(,141144)(14)1(1)( =---=-+-k TTTk m k m mmk m龙贝格算法:步1 初始化:计算)]()([2)0(0b f a f ab T+-=,置1:=k (k记录区间],[b a 的二分次数),a b h -=;步2(二分) 计算积分值: ∑-=+---+=122/11)1(0)(01)(221k j j k k k x f h TT;步3(加速) 求加速值:计算)(1)1(1)(141144j k j jj k j jjj k jTTT--+------=,),,2,1(k j =;步4 精度检验:对指定的精度ε,若ε<--)0(1)0(k kTT,则终止计算,并取)0(kT作为所求的结果;否则置1:+=k k ,hh 21:=,转步2。
计算次序:(0)0T第1次循环 二分:(1)0T加速:(0)1T 第2次循环二分:(2)1T加速:(1)(0)12,T T第3次循环 二分:(3)2T加速:(2)(1)(0)123,,T T T第4次循环 二分:(4)3T加速:(3)(2)(1)(0)1234,,,T T TT……在命令窗口输入: a = 0; b = 1;epsilon = 5e-6;f = @(x)sin(x);%@(X)申请变量空间,计算sin 积分y = romberg(f,a,b,epsilon) %函数调用安回车,出结果。
龙贝格算法

第1章 龙贝格算法研究问题阐述计算二重积分⎰⎰=b adcdxdy y x f I ),(------------------------------------(1-1)对工科生要求计算如下3个二重积分:算例1:1110()1I x y dxdy =+=⎰⎰算例2:/2200()I x y dxdy πππ=+=⎰⎰-----------------------(1-2)算例3: 1130sin()x y I dxdy x y+=+⎰⎰通常将积分区间等分数依次取2k ,并得到相应的递推式子如(2-5)所示,相应对到过程不再累述详情可以参考教材。
1112221[()()],21[(21)]222k k k k k i b a T f a f b b a b a T T f a i --=-⎧=+⎪⎪⎨--⎪=++-⎪⎩∑----------------------------(2-5) 最终得到计算机计算步骤如下:(1)计算初值T1; (2)K 1;(3)计算新的T2,一直迭代计算2kT ;(4)精度控制:如果122||kk T T ε--<,则停止计算,并将2k T 作为积分的近似数值,否则循环将不停止。
对第四点,通常可以加入一个循环最高次数,防止程序陷入死循环。
function f=fxy(x,y,w) if w==1f=x+y; %函数1elseif w==2f=sin(abs(x-y)); %函数2elseif w==3f=sin(x+y)/(x+y); %函数3if x+y==0f=1;end;end;function gy=gy(y,a,b,w,error)k=1;lock=0;count=0;T1=(b-a)*(fxy(a,y,w)+fxy(b,y,w))/2;while lock==0&&count<100 %限定最多迭代20次T2=T2kx(y,T1,a,b,k,w);if abs(T2-T1)<errorgy=T2;lock=1;elseT1=T2;count=count+1;k=k+1;end;end% count%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% 龙贝格算法%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %%%%%%%%%%%%%%%%%%%% 作者:XXXX %%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %%%%%%%%%%%%%%%%%%%% 时间:2012/4/16 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %%%%%%%%%%clear all; clc;%% 详情见报告Romberg公式介绍部分clear all;clc;which=1; %表示计算的函数f1,f2,f3%积分区间a=0;if which==1||which==3b1=1;b2=1; %函数1和2的区间elseb1=pi;b2=pi/2; %函数2的区间end%% 计算主程序k=1;lock=0;count=0; %辅助量error=0.0001; %计算精度% gy=gy(y,a,b,w,error)T1=(b2-a)*(gy(a,a,b1,which,error)+gy(b2,a,b1,which,error))/2; while lock==0&&count<100 %限定最多迭代20次T2=T2ky(T1,a,b1,b2,k,which,error);if abs(T2-T1)<errorI=T2;lock=1;elseT1=T2;function T2kx=T2kx(y,T2kx_1,a,b,k,w)temp1=0;for i=1:2^(k-1)temp1=temp1+fxy(a+(2*i-1)*(b-a)/2^k,y,w);endT2kx=0.5*T2kx_1+temp1*(b-a)/2^k;function T2ky=T2ky(T2ky_1,a,b1,b2,k,w,error)temp1=0;for i=1:2^(k-1)temp1=temp1+gy(a+(2*i-1)*(b2-a)/2^k,a,b1,w,error);endT2ky=0.5*T2ky_1+temp1*(b2-a)/2^k;。
辛普森公式 龙贝格算法

辛普森公式龙贝格算法辛普森公式与龙贝格算法 辛普森公式和龙贝格算法是数值计算中常用的数值积分方法。
它们可以用于计算函数的定积分,通过将复杂的定积分问题转化为更简单的求和问题来求解。
下面将介绍辛普森公式和龙贝格算法的原理和应用。
辛普森公式是一种通过将函数划分为多个小区间,并在每个区间内使用二次多项式逼近函数曲线的方法来求解定积分。
该公式的基本思想是将函数曲线近似看作是由一系列抛物线段组成的,然后通过对这些抛物线段的面积进行求和来获取整个函数曲线下的面积。
辛普森公式的推导基于牛顿-科特斯公式,通过将区间划分为偶数个小区间,并在每个小区间内使用二次多项式逼近函数曲线来计算定积分。
这种方法可以大大提高计算的精确性,尤其在对曲线进行高精度逼近时特别有效。
龙贝格算法是一种迭代方法,通过逐步细化区间格点来逼近定积分的方法。
它的基本思想是将区间进行二等分,然后通过递归地对子区间进行步长缩放和函数值计算,以获得更加精确的数值积分结果。
龙贝格算法的核心是通过不断加密区间格点和调整步长来逐渐提高计算精度,直到满足预设的误差要求。
这种方法在计算复杂函数的定积分时非常有用,它能够自适应地调整计算步长,并在迭代过程中逐渐收敛到期望的结果。
辛普森公式和龙贝格算法在数值计算中广泛应用于求解定积分问题。
它们适用于各种类型的函数,包括连续函数、平滑函数和非平滑函数。
通过适当选择区间划分和迭代次数,可以有效地控制计算误差,并获得满足要求的数值积分结果。
这种方法相对于传统的数值积分方法具有更高的精确性和可靠性,能够满足各种实际应用的计算需求。
总之,辛普森公式和龙贝格算法是数值计算中常用的数值积分方法。
它们通过将复杂的定积分问题转化为更简单的求和问题,并利用适当的逼近和迭代方法来提高计算精度。
这些方法在实际应用中具有很高的灵活性和可靠性,可以应对各种类型的函数和积分问题。
通过合理应用辛普森公式和龙贝格算法,我们能够更准确、更快速地求解定积分,为科学研究和工程计算提供有力的支持。
龙贝格求 积分

龙贝格(Romberg )求积法1.算法理论Romberg 求积方法是以复化梯形公式为基础,应用Richardson 外推法导出的数值求积方法。
由复化梯形公式 )]()(2)([2222b f h a f a f h T +++=可以化为)]()]()([2[212112h a f h b f a f hT +++==)]([21211h a f h T ++一般地,把区间[a,b ]逐次分半k -1次,(k =1,2,……,n)区间长度(步长)为kk m a b h -=,其中mk =2k -1。
记k T =)1(k T由)1(k T =]))12(([21211)1(1∑=---++km j k k k h j a f h T 从而⎰badxx f )(=)1(kT-)(''122k f h a b ξ- (1)按Richardson 外推思想,可将(1)看成关于k h ,误差为)(2k h O 的一个近似公式,因而,复化梯形公式的误差公式为⎰badxx f )(-)1(k T =......4221++kkh K h K =∑∞=12i i k i h K (2)取1+k h =k h 21有 ⎰ba dx x f )(-)1(1+k T =∑∞=+121221i ik ii hK (3)误差为)(2jh O 的误差公式 )(j kT=)1(-j kT+141)1(1)1(------j j k j k T T2。
误差及收敛性分析(1)误差,对复化梯形公式误差估计时,是估计出每个子区间上的误差,然后将n 个子区间上的误差相加作为整个积分区间上的误差。
(2)收敛性,记h x i =∆,由于∑=++=ni i i n x f x f h f T 01))]()([2)(=))()((21101∑∑-==∆+∆n i ni i i i i x x f x x f上面两个累加式都是积分和,由于)(x f 在区间],[b a 上可积可知,只要],[b a 的分划的最大子区间的长度0→λ时,也即∞→n 时,它们的极限都等于积分值)(f I 。
梯形法的递推化和龙贝格算法

梯形法的递推化和龙贝格算法
梯形法(Trapezoid Rule)是一种数值积分的方法,用于计算函数在给定区间上的定积分。
梯形法的递推化可以通过将区间等分为若干个小梯形来实现。
具体步骤如下:
1. 将给定区间[a, b]分成n个等距的子区间,每个子区间的宽度为h = (b - a) / n。
2. 计算每个子区间的矩形面积(等于底边长度乘以高度),然后将所有子区间的矩形面积相加,得到梯形法的近似积分值。
梯形法的递推公式可以表示为:
I = h/2 * [f(a) + 2*f(a+h) + 2*f(a+2h) + ... + 2*f(a+(n-1)h) + f(b)] 其中,f(x)为要积分的函数。
龙贝格算法(Romberg Integration)是一种数值积分的方法,可以通过多次应用梯形法来逐步提高积分结果的精度。
龙贝格算法的具体步骤如下:
1. 利用梯形法计算区间[a, b]上的第一次近似积分值T(1,1)。
2. 利用递推公式T(m, 1) = 1/2 * [ T(m-1, 1) + h(m-1) *
Sigma(2^(m-2) * f(a + (2k-1) * h(m-1))), k=1 to 2^(m-2)],计算T(m, 1),其中h(m-1)为区间[a, b]的步长。
3. 计算T(m, n) = T(m, n-1) + 1 / (4^(n-1) - 1) * ( T(m, n-1) - T(m-1, n-1) ),其中n > 1,m > n。
4. 重复步骤3,直到达到所需的精度要求。
龙贝格算法通过递归和递推来不断提高积分结果的精度,可以较快地得到比较准确的近似积分值。
龙贝格算法

龙贝格积分1. 算法原理采用复化求积公式计算时,为使截断误差不超过ε,需要估计被积函数高阶导数的最大值,从而确定把积分区间[]b a ,分成等长子区间的个数n 。
首先在整个区间[]b a ,上应用梯形公式,算出积分近似值T1;然后将[]b a ,分半,对 应用复化梯形公式算出T2;再将每个小区间分半,一般地,每次总是在前一次的基础上再将小区间分半,然后利用递推公式进行计算,直至相邻两个值之差小于允许误差为止。
实际计算中,常用ε≤-n n T T 2作为判别计算终止的条件。
若满足,则取n T f I 2][≈;否则将区间再分半进行计算,知道满足精度要求为止。
又经过推导可知,∑=-++=ni i i n n x x f h T T 112)2(221,在实际计算中,取kn 2=,则k a b h 2-=,112)1*2(2++--+=+k i i ab i a x x 。
所以,上式可以写为∑=++--+-+=+kk i k k ab i a f a b T T 211122)2)12((2211k开始计算时,取())()(21b f a f ab T +-=龙贝格算法是由递推算法得来的。
由梯形公式得出辛普森公式得出柯特斯公式最后得到龙贝格公式。
根据梯形法的误差公式,积分值n T 的截断误差大致与2h 成正比,因此步长减半后误差将减至四分之一,即有21114n n T T -≈-将上式移项整理,知2211()3n n n T T T -≈-由此可见,只要二分前后两个积分值n T 和2n T 相当接近,就可以保证计算保证结果计算结果2n T 的误差很小,这种直接用计算结果来估计误差的方法称作误差的事后估计法。
按上式,积分值2n T 的误差大致等于21()3n n T T -,如果用这个误差值作为2n T 的一种补偿,可以期望,所得的()222141333n n n n n T T T T T T =+-=-应当是更好的结果。
龙贝格积分公式

龙贝格积分公式
龙贝格积分公式,是数学中常见的一种积分方法。
它通过分割区间,将被积函数转化为$Polynomial$(多项式)的形式,并通过加权平均的方式求出积分值。
这种方法被广泛应用于科学计算领域,如物理、化学等。
龙贝格积分公式是从重复使用$Simpson$和$Mid-point$公式推导而来的。
该公式基于分治思想,将整个区间分成若干个子区间,并对每个子区间进行逐层递推,最终得出整个区间的积分值。
在推导龙贝格积分公式时,需要利用“函数逼近”的思想,即将被积函数转化为多项式的形式。
这样可以大大简化计算,减小误差,并提高计算精度。
公式的具体计算过程如下:
假设被积函数为$f(x)$,积分区间为$[a,b]$,将积分区间均分成$2^n$个小区间,在每个小区间上做$Simpson$公式近似积分,得到$S_{2^n}$,即:
$$S_{2^n}=\frac{4^nS_{2^{n-1}}-S_{2^{n-1}}}{4^n-1}$$
其中,$S_{2^n}$为$n$级逼近值,$S_{2^{n-1}}$为$n-1$级逼近值。
根据上式,可得$S_{2^1}$,然后再计算$S_{2^2}$,$S_{2^3}$,以此类推,递归地计算$n$级逼近值,直到计算所得值与精确值的差别小于预先设定的精度要求为止。
龙贝格积分公式没有强制要求$f(x)$连续可微,又由于是基于函数逼近的方式进行积分,精度高且计算速度快,因此被广泛应用。
总之,龙贝格积分公式是一种有效的求解复杂积分问题的方法,在处理高维积分时,具有更大的优势。
龙贝格算法

龙贝格算法11医软2班刘名奎简介:龙贝格求积公式也称为逐次分半加速法。
它是在梯形公式、辛卜生公式和柯特斯公式之间的关系的基础上,构造出一种加速计算积分的方法。
作为一种外推算法, 它在不增加计算量的前提下提高了误差的精度.在等距基点的情况下,用计算机计算积分值通常都采用把区间逐次分半的方法进行。
这样,前一次分割得到的函数值在分半以后仍可被利用,且易于编程。
解题思路:步骤一:先确定积分上下限a、b,精度值e,再定义函数f(x),取n=1,h=(b-a)/2,=h*(f(a)+f(b))/2。
步骤二:根据求出……,再根据公式Simpson公式=-,Cotes公式=-,Romberg公式R n=-分别求出,,。
步骤三:数值积分近似值,根据Romberg公式求出函数I=。
代码:#include"iostream.h"#include"math.h"#define e 0.0000000001double f(double x){double y;if(x==0)return y=1.0;else y=sin(x)/x;return y;}void romberg(double a,double b){int i,n=1;double h,T2,S2=0,C2=0,R2=0,T1,C1,S1,R1;h=(b-a)/2;T2=h*(f(a)+f(b));while(fabs(R2-R1)>e){R1=R2;T1=T2;S1=S2;C1=C2;double sum=0;for(i=1;i<=n;i++)sum=sum+f(a+(2*i-1)*h);T2=T1/2+sum*h;S2=(4*T2-T1)/3;C2=(16*S2-S1)/15;R2=(64*C2-C1)/63;n=n*2;h=h/2;}cout<<"最后结果为:"<<"I="<<R2<<endl;}void main(){double a,b;cout<<"请输入积分上下限a,b的值并用空格隔开:"<<endl;cin>>a>>b;cout<<"积分下限a="<<a<<endl; cout<<"积分上限b="<<b<<endl;cout<<"被积函数为:y=sin(x)/x"<<endl; cout<<"结果如下"<<endl;romberg(a,b);}当I=10sin()x dx x⎰,调试结果为:当I=221x dx ⎰时,调试结果为:当I=212xdx ⎰时,调试结果为:。
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龙贝格算法 一、问题分析
1.1龙贝格积分题目
要求学生运用龙贝格算法解决实际问题(塑料雨篷曲线满足函数y(x)=l sin(tx),则给定雨篷的长度后,求所需要平板材料的长度)。
二、方法原理
2.1龙贝格积分原理
龙贝格算法是由递推算法得来的。
由梯形公式得出辛普生公式得出柯特斯公式最后得到龙贝格公式。
在变步长的过程中探讨梯形法的计算规律。
设将求积区间[a ,b]分为n 个等
分,则一共有n+1个等分点,k x a kh =+,0,1,b a
h k n
-==,n 。
这里用n T 表示复化梯形法求得的积分值,其下标n 表示等分数。
先考察下一个字段[1,k k x x +],其中点()1
12
1
2
k k k x
x x ++=
+,在该子段上二分前后两个积分值
()()112
k k h
T f x f x +=
+⎡⎤⎣⎦ ()()21124k k k h T f x f x f x ++⎡
⎤⎛⎫=++⎢⎥ ⎪⎢⎥⎝⎭⎣⎦
显然有下列关系
2112122
k h T T f x +⎛⎫
=+
⎪⎝⎭
将这一关系式关于k 从0到n-1累加求和,即可导出下列递推公式
1
210
2122n n n k k h T T f
x -+=⎛⎫
=+ ⎪⎝⎭
∑ 需要强调指出的是,上式中的b a
h n
-=
代表二分前的步长,而 12
12k x
a k h +
⎛
⎫=++ ⎪⎝
⎭
梯形法的算法简单,但精度低,收敛速度缓慢,如何提高收敛速度以节省计
算量,自然式人们极为关心的。
根据梯形法的误差公式,积分值n T 的截断误差大致与2h 成正比,因此步长减半后误差将减至四分之一,既有
211
14
n n T T -≈- 将上式移项整理,知
221
1()3
n n n T T T -≈-
由此可见,只要二分前后两个积分值n T 和2n T 相当接近,就可以保证计算保证结果计算结果2n T 的误差很小,这种直接用计算结果来估计误差的方法称作误差的事后估计
法。
按上式,积分值2n T 的误差大致等于21()3
n n T T -,如果用这个误差值作为2n T 的一种
补偿,可以期望,所得的
()222141333
n n n n n T T T T T T =+
-=- 应当是更好的结果。
按上式,组合得到的近似值T 直接验证,用梯形二分前后的两个积分值n T 和2n T 按
式组合,结果得到辛普生法的积分值n S 。
24133
n n n S T T =-
再考察辛普生法。
其截断误差与4h 成正比。
因此,若将步长折半,则误差相
应的减至十六分之一。
既有
21
16
n n I S I S -≈- 由此得
21611515
n n I S S ≈
- 不难验证,上式右端的值其实就等于n C ,就是说,用辛普生法二分前后的两个积分值
n S 和2n S ,在按上式再做线性组合,结果得到柯特斯法的积分值n C ,既有
21611515
n n n C S S ≈
- 重复同样的手续,依据斯科特法的误差公式可进一步导出龙贝格公式
26416363
n n n R C C ≈-
应当注意龙贝格公式已经不属于牛顿—柯特斯公式的范畴。
在步长二分的过程中运用公式加工三次,就能将粗糙的积分值n T 逐步加工成
精度较高的龙贝格n R ,或者说,将收敛缓慢的梯形值序列n T 加工成熟练迅速的龙贝格值序列n R ,这种加速方法称龙贝格算法。
三、算法设计
3.1龙贝格积分算法
就是求出1T ,再走一遍求出2T ,根据12T T 求出1S ,再走一遍求出4T ,根据2T 4T 求出2S ,
根据1S 2S 求出1C ,再走一遍程序求出8T ,根据4T 8T 得出4S ,根据2S 4S 得出2C ,再根据
1C 2C 得出1R ,再走一边程序,得出16T ,根据8T 16T 得出8S ,根据4S 8S 得出4C ,再由2C 4
C 得出2R 。
再根据1R 2R 相减的绝对值小于其精度。
那其中2R 为求出的值。
四、案例分析
4.1龙贝格积分分析
a—积分下限
b—积分上限
n—区间个数
e—积分值要求达到的精度
s—用以存放除积分区间两端点以外的其他各节点函数值的累加和
p—积分区间两端点函数值之和
h—步长值
T1 、T2分别存放二分区间前后梯形积分值
S1 、S2分别存放二分区间前后辛普生积分值
C1 、C2分别存放二分区间前后斯科特积分值
R1 、R2分别存放二分区间前后龙贝格积分值
五、总结
5.1龙贝格积分总结
通过本次试验,了解了龙贝格算法的计算过程,了解了龙贝格公式的计算收敛过程,用变步长的方法,逐步减小步长,反复积分,逐步得到所求积分值满足精度要求。
一步步从梯形法的递推到辛普森到柯特斯法,最后到龙贝格,让精度逐步升高。
附录
龙贝格积分:
#include "stdio.h"
#include "math.h"
float l;
float t;
int main(void){
float f(float);
float a,b,e,h,T1=0,T2=0,S1=0,S2=0,C1=0,C2=0,R1=0,R2=0,k,s,x;
int i=0;
printf("\n****************************************\n");
printf("****************龙贝格算法**************\n");
printf("****************************************\n\n");
printf("请输入积分的下限:");
scanf("%f",&a);
printf("\n请输入积分的上限:");
scanf("%f",&b);
printf("\n请输入允许误差:");
scanf("%f",&e);
printf("请输入L:");
scanf("%f",&l);
printf("请输入T:");
scanf("%f",&t);
k=1;
h=b-a;
T1=h*(f(a)+f(b))/2;
printf("----------------------\n");
printf("k T2 S2 C2 R2\n");
printf("%d %10.7f %10.7f %10.7f %10.7f\n",i,T1,S1,C1,R1); do
{
s=0;
x=a+h/2;
while(x<b)
{
s+=f(x);
x+=h;
}
T2=T1/2+s*h/2;
S2=T2+(T2-T1)/3;
if (k==1) {
k=k+1;
h=h/2;
T1=T2;
S1=S2;
}
else if (k==2)
{
C2=S2+(S2-S1)/15;C1=C2;
k=k+1;
h=h/2;
T1=T2;
S1=S2;
}
else if (k==3)
{
R2=C2+(C2-C1)/63;C2=S2+(S2-S1)/15;C1=C2;k=k+1;h=h/2;T1=T2;S1=S2; }
else
{
C2=S2+(S2-S1)/15;
R2=C2+(C2-C1)/63;
if (fabs(R2-R1)<e)
{
printf("%d %10.7f %10.7f %10.7f %10.7f\n",i+1,T2,S2,C2,R2);
break;
}
else
{
R1=R2; C1=C2; k=k+1; h=h/2; T1=T2; S1=S2;
}
}
i++;
printf("%d %10.7f %10.7f %10.7f %10.7f\n",i,T2,S2,C2,R2);
}while (1);
getchar();
return 0;
}
float f(float x)
{
float y=0;
if(x==0.0)
return 1;
y=(float)l*sin(t*x)/x; return y;
}。