(完整版)数值积分及matlab实现
(完整版)MATLAB数值积分解读
定积分：函数f (x)在区间[a, b]上的定积分定义为
其中
b
n
I
a
f (x)dx lim max(xi )0 i1
f (i )xi
a x0 x1 L xn b, xi xi xi1,
i (xi1 , xi ), i 1, 2,L , n
6.1 数值积分基本原理
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
分别为x的上、下限，c,d分别为y上、下限。
例5 计算二重定积分
x2
2 1 e 2 sin( x2 y)dydx 2 1
(1) 建立一个函数文件fxy.m：
function f=fxy(x,y)
global ki;
ki=ki+1;
%ki用于统计被积函数的调用次数
f=exp(-x.^2/2).*sin(x.^2+y);
syms 符号变量名1 符号变量名2 … 符号变 量名n
用这种格式定义符号变量时不要在变量名 上加字符串分界符(‘)，变量间用空格而不要用 逗号分隔。立符号表达式 含有符号对象的表达式称为符号表达式。
建立符号表达式有以下3种方法： (1) 利用单引号来生成符号表达式。 (2) 用sym函数建立符号表达式。 (3) 使用已经定义的符号变量组成符号表达式。
数值积分的MATLAB实现
数值积分的MATLAB实现数值积分是通过数值方法计算定积分的近似值。
MATLAB是一种功能强大的数值计算软件，提供了多种函数和工具箱用于数值积分的实现。
在MATLAB中，常用的数值积分方法包括梯形法则、辛普森法则和龙贝格法。
梯形法则是最简单的数值积分方法之一、它的基本思想是将要积分的区间划分成多个小的梯形并计算每个梯形的面积，然后将这些面积相加得到最终的近似积分值。
在MATLAB中，可以使用trapz函数进行梯形法则的计算。
例如，要计算函数sin(x)在区间[0, pi]的积分，可以使用以下代码：```MATLABx = linspace(0, pi, 1000); % 在[0, pi]区间生成1000个等间隔的点y = sin(x); % 计算函数sin(x)在每个点的值integral_value = trapz(x, y) % 使用梯形法则进行数值积分```辛普森法则是一种更精确的数值积分方法，它使用二次多项式来逼近被积函数。
在MATLAB中，可以使用simpson函数进行辛普森法则的计算。
例如，上面例子中的积分可以改用辛普森法则进行计算：```MATLABintegral_value = simpson(x, y) % 使用辛普森法则进行数值积分```龙贝格法是一种高效的自适应数值积分方法，它通过逐步加密网格和逼近函数来提高积分的精度。
在MATLAB中，可以使用quad和quadl函数进行龙贝格法的计算。
例如，计算函数sin(x)在区间[0, pi]的积分：```MATLAB```除了上述方法外，MATLAB还提供了许多其他的数值积分函数和工具箱，用于处理不同类型的积分问题。
例如，int和integral函数可以用于处理多重积分和奇异积分。
Symbolic Math Toolbox中的函数可以用于计算符号积分。
需要注意的是，数值积分是一种近似方法，计算结果的误差与划分区间的精细程度有关。
数值积分matlab
数值积分matlab数值积分是一种数学方法，用于计算函数在一定区间内的定积分。
在实际应用中，很多函数的解析式难以求得，因此需要使用数值积分方法来近似计算。
Matlab是一种常用的数值计算软件，其中包含了许多数值积分的函数。
下面介绍几种常见的数值积分方法及其在Matlab中的实现。
1.矩形法矩形法是一种简单粗略的数值积分方法，它将被积函数在区间上近似为一个常数，并将该常数乘以区间长度作为近似定积分的结果。
Matlab中使用的函数为：integral(@(x)f(x),a,b)其中f(x)为被积函数，a和b为积分区间上下限。
2.梯形法梯形法将被积函数在区间上近似为一个线性函数，并将该线性函数与x轴围成的梯形面积作为近似定积分的结果。
Matlab中使用的函数为：trapz(x,y)其中x和y均为向量，表示被积函数在离散点上的取值。
3.辛普森法辛普森法将被积函数在区间上近似为一个二次函数，并将该二次函数与x轴围成的曲线面积作为近似定积分的结果。
Matlab中使用的函数为：quad(@(x)f(x),a,b)其中f(x)为被积函数，a和b为积分区间上下限。
以上三种数值积分方法都是基于离散化的思想，将连续的被积函数离散化为一组离散点上的取值，然后通过不同的近似方式计算定积分。
在实际应用中，不同的方法适用于不同类型的问题，需要根据具体情况选择合适的方法。
除了以上三种常见数值积分方法外，Matlab还提供了许多其他数值积分函数，如高斯求积、自适应辛普森法等。
在使用这些函数时，需要注意参数设置和误差控制等问题，以保证计算结果的准确性和可靠性。
总之，在进行数值计算时，数值积分是一种非常重要且常用的方法。
Matlab提供了丰富而强大的数值积分函数库，可以方便地进行各种类型问题的求解。
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
三角形单元数值积分 matlab
三角形单元数值积分 matlab
在Matlab中进行三角形单元数值积分可以通过使用内置的函数
来实现。
一种常用的方法是使用`integral`函数来进行数值积分。
假设我们有一个三角形单元的函数f(x)，我们可以使用以下步骤来
进行数值积分：
步骤1，定义三角形单元的函数f(x)。
这可能涉及到使用三角
形的顶点坐标和函数值来定义一个插值函数。
步骤2：使用`integral`函数对定义的函数f(x)进行数值积分。
例如，如果我们的函数是f(x)，我们可以使用以下命令来进行数值
积分：
matlab.
integral(@(x) f(x), a, b)。
其中a和b是积分的下限和上限。
步骤3，根据需要，可以使用不同的数值积分方法，例如
'auto'（自动选择方法）、'tiled'（瓦片方法）或者
'ArrayValued'（对数组进行积分）等。
另外，如果需要对三角形单元进行数值积分，也可以考虑使用`trapz`函数进行梯形数值积分。
这可以通过将三角形边界上的点作为离散数据点来实现。
需要注意的是，在使用Matlab进行三角形单元数值积分时，需要确保对积分区域进行合适的离散化，以便进行数值计算。
同时，也需要考虑数值积分的精度和误差控制，以确保得到准确的积分结果。
总之，Matlab提供了丰富的数值积分函数和方法，可以方便地对三角形单元进行数值积分，用户可以根据具体情况选择合适的方法来进行数值积分计算。
matlab 一列点的数值求积函数
标题：Matlab中一列点的数值求积函数的实现及应用正文：1. 概述在数学和工程领域，我们经常需要对一系列点的数值进行积分。
Matlab作为一种强大的数值计算软件，提供了丰富的函数库和工具，可以方便地实现对一列点的数值进行求积。
本文将介绍如何在Matlab 中实现一列点的数值求积函数，并给出相关的应用实例。
2. 一列点的数值求积函数的基本原理在Matlab中，可以利用数值积分的方法对一列离散点进行求积。
其中，最常用的方法包括梯形法则、辛普森法则等。
这些方法基于离散点的坐标和函数值，通过数值计算得出积分值。
以梯形法则为例，其基本原理如下：假设有一列离散点(x1, y1), (x2, y2), ..., (xn, yn)，其中xi表示横坐标，yi表示纵坐标，将这些点连接起来形成一系列梯形。
通过计算每个梯形的面积并将其累加起来，最终得到积分值。
3. Matlab中一列点的数值求积函数的实现在Matlab中，可以通过编写自定义函数来实现对一列点的数值求积。
下面是一个简单的示例代码：function result = integrate_points(x, y)n = length(x);result = 0;for i = 1:n-1result = result + (x(i+1) - x(i)) * (y(i) + y(i+1)) / 2;end```在这段代码中，我们定义了一个名为integrate_points的函数，该函数接受两个参数x和y，分别表示离散点的横纵坐标。
然后利用梯形法则对这些离散点进行数值求积，最终得到积分值。
4. 一列点的数值求积函数的应用实例下面通过一个实际的例子来展示如何利用上述的integrate_points函数对一列离散点进行求积。
假设我们有一组离散点如下：x = [0, 1, 2, 3];y = [1, 2, 3, 4];我们可以调用integrate_points函数来计算这组离散点的积分值：result = integrate_points(x, y);disp(result);```运行上述代码后，可以得到这组离散点的积分值为7.5。
演示-matlab计算数值积分
综合示例1
综合示例2
练习
1.计算下列定积分
1 x sin x
e 2 dx 0
e x2Inxdx 1
2.计算下列二重积分
抛物线法 quad(f,a,b,tol)
f 为被积函数，字符串类型，内部运算使用点运算 [a,b] 为积分区间，tol 为计算精度，默认精度10-6
注意：quad函数 的第一个参数带 单引号，内部的*， /，^都需要表示 为形积分域上的二重积分
例：计算二重积分 I 2 1 (4xy 3y2 )dxdy 0 1 f=inline('4*x.*y+3*y.^2'); I=dblquad(f,-1,1,0,2)
Matlab与定积分
—数值积分
习长新 荆楚理工学院数理学院
本节提要
通过本节的学习，我们将了解到 定积分的近似计算原理 常用的近似计算函数
定积分的近似计算原理
矩 形 法
定积分的近似计算原理
梯 形 法
定积分的近似计算原理
抛
物
Pi ( xi , yi ), Pi1 ( xi1 , yi1 ), Pi2 ( xi2 , yi2 )
线
法
Matlab数值积分函数
梯形法 trapz(x,y)
x 为分割点（节点）组成的向量， y 为被积函数在节点上的函数值组成的向量。
理论值：pi/4≈0. 78539816
x=0:1/100:1; y=1./(1+x.^2); trapz(x, y)
ans ≈0.7853939967
matlab中的微分方程的数值积分
MATLAB是一种流行的数学软件，用于解决各种数学问题，包括微分方程的数值积分。
微分方程是许多科学和工程问题的数学描述方式，通过数值积分可以得到微分方程的数值解。
本文将介绍在MATLAB中如何进行微分方程的数值积分，以及一些相关的技巧和注意事项。
一、MATLAB中微分方程的数值积分的基本方法1. 常微分方程的数值积分在MATLAB中，常微分方程的数值积分可以使用ode45函数来实现。
ode45是一种常用的数值积分函数，它使用4阶和5阶Runge-Kutta 方法来求解常微分方程。
用户只需要将微分方程表示为函数的形式，并且提供初值条件，ode45就可以自动进行数值积分，并得到微分方程的数值解。
2. 偏微分方程的数值积分对于偏微分方程的数值积分，在MATLAB中可以使用pdepe函数来实现。
pdepe可以求解具有定解条件的一维和二维偏微分方程，用户只需要提供偏微分方程的形式和边界条件，pdepe就可以进行数值积分，并得到偏微分方程的数值解。
二、在MATLAB中进行微分方程数值积分的注意事项1. 数值积分的精度和稳定性在进行微分方程的数值积分时，需要注意数值积分的精度和稳定性。
如果数值积分的精度不够，可能会导致数值解的误差过大；如果数值积分的稳定性差，可能会导致数值解发散。
在选择数值积分方法时，需要根据具体的微分方程来选择合适的数值积分方法，以保证数值解的精度和稳定性。
2. 初值条件的选择初值条件对微分方程的数值解有很大的影响，因此在进行微分方程的数值积分时，需要选择合适的初值条件。
通常可以通过对微分方程进行分析，或者通过试验求解来确定合适的初值条件。
3. 数值积分的时间步长在进行微分方程的数值积分时，需要选择合适的时间步长，以保证数值积分的稳定性和效率。
选择时间步长时，可以通过试验求解来确定合适的时间步长，以得到最优的数值解。
三、MATLAB中微分方程数值积分的实例以下通过一个简单的例子来演示在MATLAB中如何进行微分方程的数值积分。
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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
分,因此将 选(x取) 为插值多项式, 这样f(x)的积分就
可以用其插值多项式的积分来近似代替
2.2 插值求积公式
设已知f(x)在节点 xk (k 0,1, , n) 有函数值 f (xk ) ,作n次拉格朗日插值多项式
式中
n
P(x) f (xk )lk (x)
k 0
lk (x)
n j0
b
n
f (x)dx
a
Ak f (xk )
k 0
为插值型求积公式的充要条件是公式
(
x)dx
时，则称求积公式为插值
设插值求积公式的余项为 R( f ) ,由插值余项定理得
R( f ) b f (x) P(x)dx b f (n1) ( ) (x)dx
a
a (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(4)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，所以一个 求积公式能对多大次数的多项式f(x)成为准确等式， 是衡量该公式的精确程度的重要指标，为此给出以 下定义。
数值积分与微分
2009.4.22
数值积分和数值微分
1 引言 我们知道,若函数f(x)在区间[a,b]上连续且其原
函数为F(x),则可用Newton-Leibnitz公式
b
求得定积分 f (x)dx F (b) F (a) a 求定积分的值 , Newton-Leibnitz公式 无论在理论上 还是在解决实际问题上都起了很大作用，但它并不 能完全解决定积分的计算问题，因为积分学涉及的 实际问题极为广泛，而且极其复杂，在实际计算中 经常遇到以下三种情况：
k 0
n
b
n
f (xk ) a lk (x)dx
f ( xk )Ak
k 0
k 0
其中
Ak
b
a lk
(x)dx
b a
(x
( x) xk ) (xk
)
dx
称为求积系数。给出如下定义。
定义1
求积公式
b
n
f (x)dx
a
Ak f (xk )
(4)
k 0
其系数 Ak
求积公式。
b a
l
k
f()的近似值而获得的一种数值积分方法。
中矩形公式把[a,b] 的中点处函数值
f (a b) 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), f (a b) 的加权平均值
2
1 ( f (a) 4 f ( a b) f (b)) 作为平均高度f()的近
b f (x)dx (b a) f ( a b)
a
2
aa (a+b)/2 b x
③ Simpson公式
b
a
f
(x)dx
1 (b 6
a)
f
(a)
4
f
(a
2
b)
f
(b)
y
y=f(x)
在这三个公式中, 梯形公式 把f(a), f(b)的加权平均值
1 f (a) f (b) 作为平均高度
2
aa ((aa++bb))//22 bb
(1) 被积函数f(x)并不一定能够找到用初等函数的 有限形式表示的原函数F(x)，例如：
1 sin xdx和 1 ex2 dx
0x
0
Newton-Leibnitz公式就无能为力了
(2) 还有被积函数f(x)的原函数能用初等函数表示，
但表达式太复杂，例如函数
f (x) x2 2x2 3
并不复杂，但积分后其表达式却很复杂，积分
后其原函数F(x)为：
F(x) 1 x2 2x2 3 3 x 2x2 3 9 ln( 2x x2 2x2 3)
4
16
16 2
(3) 被积函数f(x)没有具体的解析表达式, 其函数 关系由表格或图形表示。 对于这些情况, 要计算积分的准确值都是十分
困难的。由此可见, 通过原函数来计算积分有它的 局限性, 因而研究一种新的积分方法来解决 Newton-Leibniz公式所不能或很难解决的积分问题, 这时需要用数值解法来建立积分的近似计算方法。
按照这种思想三，可个构求造出积一分些求公积式分值的近似公式。
例如
f ()分别取 f ( ) f (a b)和
2
f
(
)
f
y
(a) f (b)
y2=fy(=xf)(x)
则分别得到中矩形公式和梯
bb x
b
a
f
(x)dx
1(b a) f
2
(a)
f
(b)
y
y=f(x)
② 中矩形公式
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
f () 的矩形面积。但是点ξ的具体位置一般是未知的,
因而 f () 的值也是未知的, 称 f ()为f(x) 在区间[a,b]上
的平均高度。那么只要对平均高度 f () 提供一种算法，
相应地就获得一种数值求积方法
定义2 （代数精度） 设求积公式（4）对于一 切次数小于等于m的多项式(
f (x) 1, x, x 2 , , x m
或 f (x) a0 a1x a2 x 2 am x m )
是准确的，而对于次数为m+1的多项式是不准确的， 则称该求积公式具有m次代数精度（简称代数精度）
定理1
n+1个节点的求积公式
x xj xk x j
(x) (x xk )(xk )
jk
这里 (x) (x x0 )( x x1 ) (x xn )
多项式P(x)易于求积,所以可取
b
a
f (x)dx
的近似值，即
b P(x)dx
作为
a
b
b
bn
f (x)dx P(x)dx
a
a
a
f ( xk )lk ( x)dx
6
2
似值而获得的一种数值积分方法。
（2）先用某个简单函数 (x) 近似逼近f(x), 用 (x)
代替原被积函数f(x)，即
b
b
a f (x)dx a (x)dx
以此构造数值算法。从数值计算的角度考虑,函数
(x) 应对f(x)有充分的逼近程度,并且容易计算其积分。
由于多项式能很好地逼近连续函数,且又容易计算积