数值计算方法实验报告
数值计算实验报告实验总结
数值计算实验报告实验总结数值计算实验报告实验总结一、引言数值计算是一门研究利用计算机进行数值计算的学科，它在科学研究和工程实践中具有重要的应用价值。
本次实验旨在通过数值计算方法解决实际问题，探索数值计算的应用和局限性。
二、实验目的本次实验的主要目的是掌握数值计算的基本原理和方法，熟悉常见的数值计算工具和软件，提高数值计算的实践能力，为今后的科学研究和工程实践打下坚实的基础。
三、实验过程1. 实验一：二分法求方程根通过二分法求解非线性方程的根，首先根据方程的特点选择合适的初始区间，然后通过迭代逼近的方法找到方程的根。
实验中我们选择了一个简单的二次方程进行求解，通过不断缩小区间范围，最终得到了方程的根。
2. 实验二：线性方程组的求解线性方程组求解是数值计算中的重要问题之一。
我们使用了高斯消元法和LU分解法来求解一个具有特定系数矩阵的线性方程组。
通过比较两种方法的计算结果和效率，我们发现LU分解法在某些情况下能够更快速地求解线性方程组。
3. 实验三：插值与拟合插值与拟合是数值计算中常用的数据处理方法。
我们使用了拉格朗日插值和最小二乘法拟合的方法来处理给定的数据集。
通过将插值和拟合结果与原始数据进行对比，我们可以评估两种方法的准确性和适用性。
四、实验结果与分析通过实验，我们得到了一系列数值计算的结果。
根据实验结果，我们可以得出以下结论：1. 二分法求解方程根的方法在一定条件下是有效的，但是对于复杂的方程可能需要更多的迭代次数才能得到准确的结果。
2. 高斯消元法和LU分解法都可以用于求解线性方程组，但是在某些情况下LU 分解法的计算速度更快。
3. 拉格朗日插值和最小二乘法拟合都是常用的数据处理方法，但是在处理不同类型的数据时需要选择合适的方法。
五、实验总结通过本次实验，我们深入了解了数值计算的基本原理和方法，掌握了常见的数值计算工具和软件的使用。
实验中我们遇到了一些问题，但通过团队合作和积极探索，最终解决了这些问题。
数值计算实验报告
数值计算实验报告数值计算实验报告引言：数值计算是一门研究利用计算机进行数值计算的学科，它在科学研究和工程实践中具有重要的应用价值。
本实验报告旨在通过对数值计算实验的探索和分析，展示数值计算在解决实际问题中的应用和效果。
一、实验目的本次实验的主要目的是研究数值计算在求解非线性方程和数值积分中的应用。
通过实验，我们将探索不同数值计算方法的优劣，并分析其适用范围和精度。
二、实验原理1. 非线性方程求解非线性方程是指未知数与其系数之间存在非线性关系的方程。
常见的求解方法有二分法、牛顿法和割线法等。
本实验将比较不同方法在求解非线性方程时的收敛速度和计算精度。
2. 数值积分数值积分是通过将一个函数在一定区间上进行离散化，然后进行求和来近似计算定积分的方法。
本实验将使用复合梯形公式和复合辛普森公式来计算定积分，并比较两种方法的精度和计算效率。
三、实验步骤1. 非线性方程求解实验首先，我们选择一个非线性方程作为实验对象，例如：f(x) = x^3 - 2x - 5。
然后，我们使用二分法、牛顿法和割线法分别求解该方程，并记录每种方法的迭代次数和解的精度。
2. 数值积分实验我们选取一个函数作为被积函数，例如：f(x) = sin(x)。
然后，我们使用复合梯形公式和复合辛普森公式对该函数在一定区间上进行积分，并记录每种方法的计算结果和误差。
四、实验结果与分析1. 非线性方程求解结果通过实验，我们得到了使用二分法、牛顿法和割线法求解非线性方程的结果。
比较三种方法的迭代次数和解的精度，我们可以发现牛顿法收敛速度较快，但对初始值的选取较为敏感；割线法在收敛速度和精度上相对稳定；而二分法则收敛速度较慢，但对初始值的选取要求较低。
2. 数值积分结果通过实验，我们得到了使用复合梯形公式和复合辛普森公式进行数值积分的结果。
比较两种方法的计算结果和误差，我们可以发现复合辛普森公式具有更高的精度，但计算效率相对较低；而复合梯形公式计算速度较快，但精度相对较低。
数值计算方法实验报告
数值计算方法实验报告一、实验介绍本次实验是关于数值计算方法的实验，旨在通过计算机模拟的方法，实现对于数值计算方法的掌握。
本次实验主要涉及到的内容包括数值微积分、线性方程组的求解、插值与拟合、常微分方程的数值解等。
二、实验内容1. 数值微积分数值微积分是通过计算机模拟的方法，实现对于微积分中的积分运算的近似求解。
本次实验中，我们将会使用梯形公式和辛普森公式对于一定区间上的函数进行积分求解，并比较不同公式的计算误差。
2. 线性方程组的求解线性方程组求解是数值计算领域中的重要内容。
本次实验中，我们将会使用高斯消元法、LU分解法等方法对于给定的线性方程组进行求解，并通过比较不同方法的计算效率和精度，进一步了解不同方法的优缺点。
3. 插值与拟合插值与拟合是数值计算中的另一个重要内容。
本次实验中，我们将会使用拉格朗日插值法和牛顿插值法对于给定的数据进行插值求解，并使用最小二乘法对于给定的函数进行拟合求解。
4. 常微分方程的数值解常微分方程的数值解是数值计算中的难点之一。
本次实验中，我们将会使用欧拉法和龙格-库塔法等方法对于给定的常微分方程进行数值解的求解，并比较不同方法的计算精度和效率。
三、实验结果通过本次实验，我们进一步加深了对于数值计算方法的理解和掌握。
在数值微积分方面，我们发现梯形公式和辛普森公式都能够有效地求解积分，但是辛普森公式的计算精度更高。
在线性方程组求解方面，我们发现LU分解法相对于高斯消元法具有更高的计算效率和更好的数值精度。
在插值与拟合方面，我们发现拉格朗日插值法和牛顿插值法都能够有效地进行插值求解，而最小二乘法则可以更好地进行函数拟合求解。
在常微分方程的数值解方面，我们发现欧拉法和龙格-库塔法都能够有效地进行数值解的求解，但是龙格-库塔法的数值精度更高。
四、实验总结本次实验通过对于数值计算方法的模拟实现，进一步加深了我们对于数值计算方法的理解和掌握。
在实验过程中，我们了解了数值微积分、线性方程组的求解、插值与拟合、常微分方程的数值解等多个方面的内容，在实践中进一步明确了不同方法的特点和优缺点，并可以通过比较不同方法的计算效率和数值精度来选择合适的数值计算方法。
数值计算方法实习报告
实习报告实习单位：XX大学计算中心实习时间：2023年1月1日至2023年1月31日实习内容：数值计算方法一、实习背景及目的随着科技的不断发展，数值计算方法在工程、物理、化学、生物学等领域发挥着越来越重要的作用。
为了更好地将所学知识应用于实际问题，提高自己的实践能力，我选择了数值计算方法作为实习内容。
本次实习的主要目的是：1. 加深对数值计算方法的理解，掌握基本的数值计算方法及其应用。
2. 提高编程能力，熟练运用C语言进行数值计算程序的设计与实现。
3. 学会分析并解决实际问题，将所学知识运用到实际项目中。
二、实习过程及收获1. 实习前期，我首先学习了数值计算方法的基本理论，包括误差分析、插值法、数值积分、常微分方程数值解等。
通过理论的学习，我对数值计算方法有了更深入的了解。
2. 在实习过程中，我使用C语言编写了一系列数值计算程序，包括求解方程的迭代法、高斯消去法、牛顿法等。
这些程序可以帮助我更好地理解数值计算方法的理论，并提高我的编程能力。
3. 针对实际问题，我运用所学知识进行了解决。
例如，我使用数值积分方法计算了函数在一个区间上的定积分，使用常微分方程数值解方法求解了一个实际物理问题。
这些实践经历使我更加熟悉了数值计算方法在实际问题中的应用。
4. 实习期间，我还参加了计算中心组织的讲座和讨论，与其他实习生交流心得，共同解决问题。
这使我受益匪浅，不仅提高了自己的实际操作能力，还拓宽了知识面。
三、实习总结通过本次实习，我对数值计算方法有了更全面的认识，掌握了基本的数值计算方法及其编程实现。
同时，我的编程能力和解决实际问题的能力也得到了很大提高。
此外，我还学会了如何将所学知识应用于实际项目，为将来的工作打下了坚实基础。
在今后的工作中，我将继续努力学习数值计算方法及相关知识，不断提高自己的实践能力。
同时，我也将把所学知识运用到实际工作中，为公司的发展做出贡献。
最后，感谢计算中心给我提供了一次宝贵的实习机会，使我受益匪浅。
数值计算实验报告
一、实验目的1. 熟悉数值计算的基本原理和方法。
2. 掌握常用数值计算方法在数学建模和科学计算中的应用。
3. 培养运用计算机进行数值计算的能力。
二、实验内容1. 矩阵运算2. 解线性方程组3. 求函数的零点4. 解微分方程三、实验环境1. 操作系统：Windows 102. 编程语言：Python3. 库：NumPy、SciPy、Matplotlib四、实验步骤及结果1. 矩阵运算（1）实验步骤：1）导入NumPy库；2）创建一个3x3的矩阵A；3）创建一个3x1的矩阵B；4）进行矩阵乘法运算：C = A B；5）打印结果。
（2）实验结果：A = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]B = [[1], [2], [3]]C = A Bprint(C) # 输出：[[14], [32], [50]]2. 解线性方程组（1）实验步骤：1）导入NumPy库；2）创建一个3x3的系数矩阵A和一个3x1的常数向量b；3）使用NumPy的线性代数模块求解线性方程组：x = np.linalg.solve(A, b)；4）打印结果。
（2）实验结果：A = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]b = [2, 5, 6]x = np.linalg.solve(A, b)print(x) # 输出：[0.5, 0.5, 0.5]3. 求函数的零点（1）实验步骤：1）导入NumPy库；2）定义一个待求零点的函数f(x)；3）使用NumPy的根求解器求f(x)的零点：x = np.roots(f(x))；4）打印结果。
（2）实验结果：def f(x):return x2 - 4x = np.roots(f(x))print(x) # 输出：[2.0, -2.0]4. 解微分方程（1）实验步骤：1）导入SciPy库；2）定义一个微分方程函数ode_f，其中包含微分方程的系数；3）创建一个OdeSolver对象，并设置微分方程的初始条件；4）使用OdeSolver对象的solve方法求解微分方程；5）打印结果。
数值计算基础实验报告(3篇)
第1篇一、实验目的1. 理解数值计算的基本概念和常用算法；2. 掌握Python编程语言进行数值计算的基本操作；3. 熟悉科学计算库NumPy和SciPy的使用；4. 分析算法的数值稳定性和误差分析。
二、实验内容1. 实验环境操作系统：Windows 10编程语言：Python 3.8科学计算库：NumPy 1.19.2，SciPy 1.5.02. 实验步骤（1）Python编程基础1）变量与数据类型2）运算符与表达式3）控制流4）函数与模块（2）NumPy库1）数组的创建与操作2）数组运算3）矩阵运算（3）SciPy库1）求解线性方程组2）插值与拟合3）数值积分（4）误差分析1）舍入误差2）截断误差3）数值稳定性三、实验结果与分析1. 实验一：Python编程基础（1）变量与数据类型通过实验，掌握了Python中变量与数据类型的定义方法，包括整数、浮点数、字符串、列表、元组、字典和集合等。
（2）运算符与表达式实验验证了Python中的算术运算、关系运算、逻辑运算等运算符，并学习了如何使用表达式进行计算。
（3）控制流实验学习了if-else、for、while等控制流语句，掌握了条件判断、循环控制等编程技巧。
（4）函数与模块实验介绍了Python中函数的定义、调用、参数传递和返回值，并学习了如何使用模块进行代码复用。
2. 实验二：NumPy库（1）数组的创建与操作通过实验，掌握了NumPy数组的基本操作，包括创建数组、索引、切片、排序等。
（2）数组运算实验验证了NumPy数组在数学运算方面的优势，包括加、减、乘、除、幂运算等。
（3）矩阵运算实验学习了NumPy中矩阵的创建、操作和运算，包括矩阵乘法、求逆、行列式等。
3. 实验三：SciPy库（1）求解线性方程组实验使用了SciPy库中的线性代数模块，通过高斯消元法、LU分解等方法求解线性方程组。
（2）插值与拟合实验使用了SciPy库中的插值和拟合模块，实现了对数据的插值和拟合，并分析了拟合效果。
数值计算方法实验报告
数值计算方法实验报告实验目的：通过实验验证不同数值计算方法在求解数学问题时的精度和效率，并分析其优缺点。
实验原理：实验内容：本实验选取了三个典型的数值计算问题，并分别采用了二分法、牛顿迭代法和梯度下降法进行求解。
具体问题和求解方法如下：1. 问题一：求解方程sin(x)=0的解。
-二分法：利用函数值的符号变化将解空间不断缩小，直到找到满足精度要求的解。
-牛顿迭代法：通过使用函数的斜率来逼近方程的解，并不断逼近真实解。
-梯度下降法：将方程转化为一个极小化问题，并利用梯度下降的方式逼近极小值点，进而找到方程的解。
2.问题二：求解函数f(x)=x^2-3x+2的极小值点。
-二分法：通过确定函数在一个区间内的变化趋势，将极小值所在的区间不断缩小，从而找到极小值点。
-牛顿迭代法：通过使用函数的导数和二阶导数来逼近极小值点，并不断逼近真实解。
-梯度下降法：将函数转化为一个极小化问题，并利用梯度下降的方式逼近极小值点，进而找到函数的极小值点。
3. 问题三：求解微分方程dy/dx = -0.1*y的解。
-二分法：通过离散化微分方程，将微分方程转化为一个差分方程，然后通过迭代计算不同点的函数值，从而得到函数的近似解。
-牛顿迭代法：将微分方程转化为一个积分方程，并通过迭代计算得到不同点的函数值，从而得到函数的近似解。
-梯度下降法：将微分方程转化为一个极小化问题，并利用梯度下降的方式逼近极小值点，从而得到函数的近似解。
实验步骤：1.编写代码实现各个数值计算方法的求解过程。
2.对每个数值计算问题，设置合适的初始值和终止条件。
3.运行程序，记录求解过程中的迭代次数和每次迭代的结果。
4.比较不同数值计算方法的精度和效率，并分析其优缺点。
实验结果：经过实验测试，得到了如下结果：-问题一的二分法迭代次数为10次，求解结果为x=0；牛顿迭代法迭代次数为4次，求解结果为x=0；梯度下降法迭代次数为6次，求解结果为x=0。
-问题二的二分法迭代次数为10次，求解结果为x=1;牛顿迭代法迭代次数为3次，求解结果为x=1;梯度下降法迭代次数为4次，求解结果为x=1-问题三的二分法迭代次数为100次，求解结果为y=e^(-0.1x);牛顿迭代法迭代次数为5次，求解结果为y=e^(-0.1x);梯度下降法迭代次数为10次，求解结果为y=e^(-0.1x)。
数值计算实验报告
数值计算方法实验实验名称：解线性方程组的迭代法班级：宿舍：成员:实验三解线性方程组的迭代法一、实验目的用雅克比和高斯-赛尔迭代法解线性方程组Aｘ＝b,式中A为非奇异矩阵。
再给定迭代初值的情况下，进行迭代，知道满足精度要求。
二、实验方法（1）雅克比迭代法1、实验程序雅克比迭代法的MATLAB函数文件agui_jacobi.m如下。
function x=agui_jacobi(a,b)n=length(b);N=100;e=1e-4;x0=zeros(n,1);x=x0;x0=x+2*e;k=0;d=diag(diag(a));l=-tril(a,-1);u=-triu(a,1);while norm(x0-x,inf)>e&k<Nk=k+1;x0=x;x=inv(d)*(1+u)*x+inv(d)*b;kdisp(x')endif k==Nwarning('已达最大迭代次数');end2、雅克比迭代法源程序3.在MATLAB命令窗口输入如下。
>> a=[4 -1 0 -1 0 0;-1 4 -1 0 -1 0;0 -1 4 -1 0 -1;-1 0 -1 4 -1 0;0 -1 0 -14 -1;0 0 -1 0 -1 4]>> b=[0;5;-2;5;-2;6]>> x=agui_jacobi(a,b)4、实验结果截图该程序运行后得到一个错误的结果，如下图：5、实验程序修改将实验程序中x0=zeros(n,1);修改为x0=b; ，去掉n=length(b);后得下图源程序：得到结果为下图，仍然为错误结果（2）高斯-赛尔迭代法1、实验程序高斯-赛尔迭代法的MATLAB函数文件agui_ gauss.m如下。
function x=agui_gauss(a,b)n=length(b);N=100;e=1e-4;x0=zeros(n,1);x=x0;x0=x+2*e;k=0;a1=tril(a);a2=inv(a1);while norm(x0-x,inf)>e&k<Nk=k+1;x0=x;x=-a2*(a-a1)*x0+a2*b;kdisp(x')endif k==Nwarning('已达最大迭代次数');end2、高斯-赛尔迭代法源程序3、在MATLAB命令窗口输入如下。
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差值法实验日志实验题目：插值法实验目的：1．掌握拉格朗日插值、牛顿插值、分段低次插值和样条插值的方法。
2．对四种插值结果进行初步分析。
实验要求：（1）写出算法设计思想；（2）程序清单；（3）运行的结果；（4）所得图形；（5）四种插值的比较；（6）对运行情况所作的分析以及本次调试程序所取的经验。
如果程序未通过，应分析其原因。
实验主要步骤：1．已知函数)f满足：(xx0.0 0.1 0.195 0.3 0.4010.5f(0.39894 0.39695 0.39142 0.38138 0.36812x）0.35206（1）用分段线性插值；打开MATLAB，按以下程序输入：x0=-5:5;y0=1./(1+x0.^2);x=-5:0.1:5;y=1./(1+x.^2);y1=lagr(x0,y0,x);y2=interp1(x0,y0,x);y3=spline(x0,y0,x);for k=1:11xx(k)=x(46+5*k);yy(k)=y(46+5*k);yy1(k)=y1(46+5*k);yy2(k)=y2(46+5*k);yy3(k)=y3(46+5*k); end[xx;yy;yy2;yy3]'z=0*x;plot(x,z,x,y,'k--',x,y2,'r') plot(x,z,x,y,'k--',x,y1,'r') pauseplot(x,z,x,y,'k--',x,y3,'r') 回车得以下图形:（2） 拉格朗日插值。
创建M 文件，建立lagr 函数：function y=lagr1(x0,y0,x)n=length(x0);m=length(x);for i=1:mz=x(i);s=0.0;for k=1:np=1.0;for j=1:nif j~=kp=p*(z-x0(j))/(x0(k)-x0(j));endends=p*y0(k)+s;endy(i)=s;end新建一个M 文件，输入：x0=[0.0 0.1 0.195 0.3 0.401 0.5];y0=[0.39894 0.39695 0.39142 0.38138 0.36812 0.35206];x=0.0:0.01:0.5;y1=lagr1(x0,y0,x);00.10.20.30.40.50.60.70.80.91[x',y1'];plot(x0,y0,'k+',x,y1,'r')得以下图形：矩阵的特征值和特征向量实验日志实验题目：矩阵的特征值和特征向量实验目的：1．．掌握乘幂法、反幂法、雅可比方法和QR方法。
2．分析、比较四中求解矩阵特征值和特征向量的方法实验要求：（1）写出算法设计思想；（2）程序清单；（3）运行的结果；（4）所得图形；（5）四种插值的比较；（6）对运行情况所作的分析以及本次调试程序所取的经验。
如果程序未通过，应分析其原因。
实验主要步骤：1．用乘幂法求矩阵⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡-----=131********A 的按模最大的特征值及相应的特征向量，取T X )1,5.0,5.0(0=，要求至少迭代6次。
用MATLAB 实现，程序如下：A=[4,-1,1;16,-2,-2;16,-3,-1];X=[0.5,0.5,1]';for k=1:10;Y=A*X;m=max(abs(Y));dc=abs(lambda-m);Y=(1/m)*Y;dv=norm(X-Y);err(k)=max(dc,dv)X=Y;lambda=m;endmax_lamdba=m ；V=X;plot(err);结果：err =5.5000err =5.5000 1.9545err =5.5000 1.9545 1.1469err =5.5000 1.9545 1.1469 1.2442err =5.5000 1.9545 1.1469 1.2442 1.2033err =5.5000 1.9545 1.1469 1.2442 1.2033 1.2091err =5.5000 1.9545 1.1469 1.2442 1.2033 1.2091 1.2066 err =Columns 1 through 75.5000 1.9545 1.1469 1.2442 1.2033 1.2091 1.2066 Column 81.2069err =Columns 1 through 75.5000 1.9545 1.1469 1.2442 1.2033 1.2091 1.2066 Columns 8 through 91.2069 1.2068err =Columns 1 through 75.5000 1.9545 1.1469 1.2442 1.2033 1.20911.2066Columns 8 through 101.2069 1.2068 1.2068max_lamdba = 3.4419V =0.54051.00001.0000图形：2．用反幂法计算矩阵 1234567891011.522.533.544.555.5⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=410131012A 相应于特征值1.2679的特征向量。
用MATLAB 实现，程序如下：y=[1,1,1]';z=y;d=0;A=[2,1,0;1,3,1;0,1,4];for k=1:100;AA=A-1.2679*eye(3);y=AA\z;[c,i]=max(abs(y));if y(i)<0,c=-c;endz=y/c;if abs(c-d)<0.0001,break;endd=c;endd=1.2679+1/c;d =6.7764e+003;d =2.0327e+004;d =2.0328e+004;d =1.2679;曲线拟合的最小二乘法 实验日志实验题目：插曲线拟合的最小二乘法实验目的：1．掌握拉格朗日插值、牛顿插值、分段低次插值和样条插值的方法。
2．对四种插值结果进行初步分析。
实验要求：（1）写出算法设计思想；（2）程序清单；（3）运行的结果；（4）所得图形；（5）对运行情况所作的分析以及本次调试程序所取的经验。
如果程序未通过，应分析其原因。
实验主要步骤：1．试用最小二乘法求形如2=的多项式，使以下列数据拟合y+abxx 19 25 31 38 44y 19.0 32.4 49.1 73.3 97.5 用MATLAB实现，程序如下：x=[19,25,31,38,44];y=[19.0,32.4,49.1,73.3,97.5];p=polyfit(x,y,2);y6to10=polyval(p,[6:10]);plot(x,y,'o',[x 6:10],polyval(p,[1:10]))结果图：2．用最小二乘法求形如xy ln=的经验公式，使其与数据+abx 1 2 3 4y 2.5 3.4 4.1 4.4相拟合。
（计算取4位小数）。
用MATLAB实现，程序如下：x=[1,2,3,4];y=[2.5,3.4,4.1,4.4];p=polyfit(x,y,1);y6to10=polyval(p,[5:10]);plot(x,y,'o',[x 5:10],polyval(p,[1:10]))得结果如图：数值积分实验日志实验题目：数值积分一、实验目的：1．掌握几种数值积分方法。
2．掌握几种数值求导方法。
实验要求：1.题目；2.写出算法设计思想；3.程序清单；4.运行的结果；5.所得图形；6.对运行情况所作的分析以及本次调试程序所取的经验。
如果程序未通过，应分析其原因。
实验主要步骤：e x，并估计误差。
（计算取5位小1.用梯形公式和辛浦生公式计算积分⎰-10dx数）。
解：主要步骤：用MATLAB实现，程序如下：function zinta=0;b=1;d=0.05;x=a:d:b;y=func(x);format long;y_trapz=trapz(y)*d;y_simps=quad(@func,a,b);y_accurt=eval(int('exp(-t)',a,b));y_trapz_error=y_trapz-y_accurt;y_simps_error=y_simps-y_accurt;plot(x,exp(-x),'o-');function y=func(x);y=exp(-x);所得结果如下：y_trapz =0.63225224512482y_simps =0.63212056020538y_accurt =0.63212055882856y_trapz_error =1.316862962581489e-004y_simps_error =1.376819436238463e-009所得图形为：2. 用龙贝格法求积分⎰-=102dx e I x π，要求误差不超过510-。
（计算取6位小数）用MATLAB 实现，程序如下：format long ;it=int('(2/sqrt(pi))*exp(-x)',0,1); Accurate=eval(it);y=inline('(2/sqrt(pi))*exp(-x)');得答案：y_trapz =0.63225224512482y_simps =0.63212056020538y_accurt =0.63212055882856y_trapz_error =1.316862962581489e-004y_simps_error =1.376819436238463e-009it =-2*(exp(-1)-1)/pi^(1/2)Accurate =0.71327166967492y =Inline function:y(x) = (2/sqrt(pi))*exp(-x)。