证明隐式Euler方法稳定性
隐式改进欧拉法在暂态稳定分析中的应用

隐式改进欧拉法在暂态稳定分析中的应用蒋德珑;尹淑萍;王克文;代旭光【摘要】Tlie reliable transient stability analysis is one of the keys in safe operation of power system. Therefore, after obtaining the system initial operation state with load flow calculation of Newton method, the generator model in system transient stability calculation is processed by adopting implicit improved Euler method; this avoids the transfer errors in transient calculation, and the accuracy is improved. According to the distribution characteristics of the power angle swing curve of the generator, the transient stability of the system is judged. The simulation result shows that the method can effectively judge the transient stability of the system, and features better expandability and flexibility in program design.%电力系统安全运行的关键之一是可靠的暂态稳定分析.在利用牛顿法潮流计算得出系统的初始运行状态后,采用隐式改进欧拉法对系统暂态稳定计算中的发电机模型进行处理,以避免暂态计算中的交接误差,提高计算精度.同时,通过计算得到发电机功角摇摆曲线的分布特性,判断出系统的暂态稳定性.仿真结果表明,该方法能有效地判断出系统的暂态稳定性,在程序设计上也具有较好的可扩展性和灵活性.【期刊名称】《自动化仪表》【年(卷),期】2011(032)010【总页数】5页(P13-16,20)【关键词】暂态稳定;牛顿法;改进欧拉法;隐式算式;程序设计;仿真分析【作者】蒋德珑;尹淑萍;王克文;代旭光【作者单位】郑州大学电气工程学院,河南郑州 450001;郑州大学电气工程学院,河南郑州 450001;郑州大学电气工程学院,河南郑州 450001;郑州大学电气工程学院,河南郑州 450001【正文语种】中文【中图分类】TM7120 引言经济和技术的进步使电力系统得到了迅速发展,但也对电力系统稳定性提出了更高的要求[1]。
毕业设计(论文)开题报告

第3-4周:收集资料
第5-7周:准备开题报告,任务书和英文翻译;
第8—12周:查阅资料,写好论文初稿;
第13—:完成论文定稿,准备毕业论文答辩;
第17周结束整理装订论文相关资料。
五、参考文献:
[1]Wang Wansheng and Li Shoufu. Convergence of one-leg methods for nonlinear neutral delay integro-differential equations. Sci. China Ser. A, 2009, 52(8): 1685-1698.
鉴于以上问题,在研究延迟反应扩散方程的数值算法时,算法计算量成为大家最关心的问题,也是现在仍未彻底解决的难点问题。除此之外,算法的计算精度与稳定性也是衡量算法优劣的重要标准,围绕延迟反应扩散方程的数值求解,研究人员开发出许多数值算法.这些数值方法包括显格式、隐格式、格式、预估一校正法和积分方程法等有限差分分类方法,也包括一些有限元法与无网格方法,还包括PODLUBNY等提出的矩阵方法等。本人将注重研究隐式Euler方法,并且探讨其稳定性、收敛性、精确性。
[2]Wang Wansheng and Li Shoufu. Convergence of Runge-Kutta methods for neutral Volterra delay-integro-differential equations. Front. Math. China, 2009, 4(1): 195-216.
[12] C. Lubich, A. Ostermann, Runge-Kutta methods for parabolic equations and convolution quadrature. Math. Comput. 1993, 60: 105-131
数值分析单步法的收敛性和稳定性

9 9
第五章 常微分方程数值解法
5.4.2 单步法的稳定性
例:考察初值问题
y( x ) 100y( x ) 在区间[0, 0.1]上的解。 y(0) 1
分别用欧拉显、隐式格式和改进的欧拉格式计算数值解。
1 1 1 h
故恒有
yi 1 yi
因此,隐式Euler格式是绝对稳定的(无条件稳 定)(对任何h>0)。
© 2009, Henan Polytechnic University §4 单步法的收敛性和稳定性
1515
第五章 常微分方程数值解法 例:考察初值问题
y( x ) 100y( x ) 在区间[0, 0.1]上的解。 y(0) 1
© 2009, Henan Polytechnic University §4 单步法的收敛性和稳定性
4 4
第五章 常微分方程数值解法
证明: 设 y n1 表示当yn =y(xn)时, 由单步法公式求 得的结果,即
yn1 y xn h xn , y xn , h
f ( x h, y hf ( x , y )) f ( x h, y hf ( x , y )) ] h L(1 L) y y 2 设限定h h0 (h0为定数),上式表明关于y的Lipschitz常数
h0 L L(1 L) 2 即改进的欧拉方法也收敛。
单步法收敛 lim( y( x n ) yn ) 0
h 0 n
若单步法具有p阶精度,且增量函数 ( x , y , h)关于 定理: y满足Lipschitz条件
Euler 方法

| y( x ) y( xm ) | dx
Kh / 2 L
| y( xm ( x xm )) | ( x xm ) dx
( K LM )h2 / 2
其中: 0 1, M max | y( x ) | max | f ( x, y( x )) | 。
(*)
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注意:对于Euler方法
h2 将 R M1代入()式得: 若 0 y0 y x0 0, 2
m 1
hM 1 L( b a ) e 1 2L
这里M 1 =( K LM ), 可记为 m O h ,
说明Euler方法的整体截断误差与h同阶。
欧拉方法的几何意义:
y X
y x2
yn
y0
y x1
y1
y2
x0
x1
x2
X
h步长
Euler方法的几何意义
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xn
二、误差分析
Rm 称为局部截断误差,它表示当 ym y( xm )为
精确值时, 计算时 y( xm h) 的误差。
m y( xm ) ym , 记:
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从而有:
| m 1 || m | hL | m | R,
对任一 m 0,1,
, N 1, 有:
| m | (1 hL) | m 1 | R
(1 hL)2 | m 2 | (1 hL) R R
(1 hL)m | 0 | R (1 hL) j
欧拉公式的改进

精度低 精度低, 计算量大 计算量大 多一个初值, 可能影响精度
Can’t you givethink me a formula Do OK, you Well, callyet mewithout greedy… let’s with all the advantages any it possible? make it of the disadvantages? possible.
最常用为四级4阶经典龙格-库塔法 /* Classical Runge-Kutta Method */ :
y i +1 K1 K2 K3 K4 = = = = = yi + h ( K1 + 2K 2 + 2K 3 + K 4 ) 6 f ( xi , yi ) h f ( xi + h , y + K1 ) i 2 2 f ( xi + h , yi + h K2 ) 2 2 f ( x i + h, yi + hK 3 )
Step 2: 将 K2 代入第1式,得到
yi +1 = yi + h 1 y( xi ) + 2[ y( xi ) + phy( xi ) + O( h2 )] = yi + (1 + 2 )h y( xi ) + 2 ph2 y( xi ) + O( h3 )
§2 Runge-Kutta Method
Step 3: 将 yi+1 与 y( xi+1 ) 在 xi 点的泰勒展开作比较
yi +1 = yi + (1 + 2 )h y( xi ) + 2 ph2 y( xi ) + O(h3 )
计算方法课后习题答案

0
1
2
3
2
1.888889
1.879452
1.879385
解得
用弦截法求解
取
依迭代公式为 进行计算。
计算结果列于下表,并和 比较
0
1
2
3
4
2
1.9
1.881094
1.879411
1.879385
解得
用抛物线法求解
则
故 则根号前的符号为正。
迭代公式为
取 计算
10.设
(3)如果要求截断误差不超过 ,那么使用复化Simpson公式计算时,应将积分区间分成多少等分?
解:(1)
= ,
当误差 时, 25.6,所以取 =26。
(2)
7.推导下列三种矩形求积公式:
证明: 将 在 处Taylor展开,得
两边在 上积分,得
将 在 处Taylor展开,得
两边在 上积分,得
将 在 处Taylor展开,得
(1)
依Taylor公式有
代人式(1)右端,则有
另一方面,
故隐式Euler格式的局部截断误差为
可见隐式Euler格式 是一阶方法。
证明 :对于Euler两步格式 : ,考察局部截断误差
,仍设 则有
注意到
于是
而
因此有
即Euler两步格式 是二阶方法。且其主项系数是2。
特别地,当 时,有
而当 时有
5.依据下列函数表分别建立次数不超过3的 插值多项式和 插值多项式,并验证插值多项式的唯一性。
0
1
2
4
1
9
23
3
解:
8.4-8.5线性多步法及收敛性与稳定性分析

f x ( x0 , y0 )
]
在平移一下,即化成检验方程形式.
y' y y ( x0 ) y0
--------------(2)
y y0e
当 Re 0时, 当 Re 0时,
其关系式为
( x x0 )
( y0 0)
y ( x) | (as x ); y ( x) | 0 (as x ), 此时, 试验方程是稳定的.
(5) Simpson 2步4阶隐式公式
h yn 1 y n 1 ( f n 1 4 f n 2 f n 1 ) 3
1 5 (5) Tn 1 h y ( xn ) O (h 6 ) 90
多步方法的特点: (1)、 因初始条件只有一个,多步方法的启动要借助 高阶的单步方法来开始. (2)、多步方法比较简单,只要在这几个点的函数 值的线性组合, 而且每步中所用函数值, 有些下一 步还可使用。
要使 |1 h | 1,
即 |1 h | 1 给出了绝对稳定区域 {z | z 1| 1|},
这是复平面上以 (1,0)为圆心的单位圆, 绝对稳定区间为(-2,0).
2. 隐式Euler公式
yn1 yn hf ( xn1, yn1 ) yn hyn1
2. 一个方法的整体截断误差比局部截断误差低一阶.
若某些引入的误差, 在以后的传播中被压缩, 衰减或增长 可以控制, 就认为数值方法 (1) 是数值稳定的, 反之, 若在传 播中被放大而无法控制, 就认为是数值不稳定.其中, 若误 差的传播可以被压缩, 衰减, 则称绝对稳定.
y ' =f ( x, y ), x D 定义8.5.2 对初值问题 对于固定的 y ( x0 ) y 0 , 步长 h,在数值计算中, 节点值 yi 产生一扰动 i (包括初值y 0 ), 而仅由这一个扰动引起的以后各节点值 y j ( j i ) 的变化 j 都不超过 i , 即 | j || i |, 就称这个数值方法是稳定的.
计算方法课后习题集规范标准答案

习 题 一3.已知函数y =4, 6.25,9x x x ===处的函数值,试通过一个二次插值函解:0120124, 6.25,9;2, 2.5,3y x x x y y y =======由题意 (1) 采用Lagrange插值多项式220()()j j j y L x l x y ==≈=∑27020112012010*********()|()()()()()()()()()()()()(7 6.25)(79)(74)(79)(74)(7 6.25)2 2.532.255 2.25 2.75 2.7552.6484848x y L x x x x x x x x x x x x x y y y x x x x x x x x x x x x ==≈------=++------------=⨯+⨯+⨯⨯-⨯⨯= 其误差为(3)25(3)25(3)2[4,9]2()(7)(74)(7 6.25)(79)3!3()83max |()|40.0117281|(7)|(4.5)(0.01172)0.008796f R f x x f x R ξ--=---==<∴<=又则(2)采用Newton插值多项式2()y N x =≈ 根据题意作差商表:224(7)2(74)()(74)(7 6.25) 2.64848489495N =+⨯-+-⨯-⨯-≈4. 设()()0,1,...,k f x x k n ==,试列出()f x 关于互异节点()0,1,...,i x i n =的Lagrange 插值多项式。
注意到:若1n +个节点()0,1,...,i x i n =互异,则对任意次数n ≤的多项式()f x ,它关于节点()0,1,...,i x i n =满足条件(),0,1,...,i i P x y i n ==的插值多项式()P x 就是它本身。
可见,当k n ≤时幂函数()(0,1,...,)kf x x k n ==关于1n +个节点()0,1,...,i x i n =的插值多项式就是它本身,故依Lagrange 公式有()00(),0,1,...,nn n k kk i j j j j j i j ii jx x x l x x x k n x x ===≠-=≡=-∑∑∏特别地,当0k =时,有()0001nn n ij j j i j ii jx x l x x x ===≠-=≡-∑∑∏而当1k =时有()000nnn ij j j j j i j ii jx x x l x x x x x ===≠⎛⎫- ⎪=≡ ⎪- ⎪⎝⎭∑∑∏ 5.依据下列函数表分别建立次数不超过3的Lagrange 插值多项式和Newton 插值多项式,并验证插值多项式的唯一性。
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第六章数值积分6.1数值积分基本概念6.1.1引言在区间上求定积分(6.1.1)是一个具有广泛应用的古典问题,从理论上讲,计算定积分可用Newton-Leibniz公式(6.1.2)其中F(x)是被积函数f(x)的原函数.但实际上有很多被积函数找不到用解析式子表达的原函数,例如等等,表面看它们并不复杂,但却无法求得F(x).此外,有的积分即使能找到F(x)表达式,但式子非常复杂,计算也很困难.还有的被积函数是列表函数,也无法用(6.1.2)的公式计算.而数值积分则只需计算f(x) 在节点xi(i=0,1,…,n)上的值,计算方便且适合于在计算机上机械地实现.本章将介绍常用的数值积分公式及其误差估计、求积公式的代数精确度、收敛性和稳定性以及Romberg求积法与外推原理等.6.1.2插值求积公式根据定积分定义,对及都有(极限存在)若不取极限,则积分I(f)可近似表示为(6.1.3)这里称为求积节点,与f无关,称为求积系数,(6.1.3)称为机械求积公式.为了得到形如(6.1.3)的求积公式,可在上用Lagrange插值多项式,则得其中(6.1.4)这里求积系数由插值基函数积分得到,它与f(x)无关.如果求积公式(6.1.3)中的系数由(6.1.4)给出,则称(6.1.3)为插值求积公式.此时可由插值余项得到(6.1.5)这里ξ∈,(6.1.5)称为插值求积公式余项.当n=1时,,此时由(6.1.4)可得于是(6.1.6)称为梯形公式.从几何上看它是梯形A bB(见图6-1)的面积近似曲线y=f(x)下的曲边梯形面积,公式(6.1.6)的余项为(6.1.7)6.1.3求积公式的代数精确度当被积函数即f为次数不超过n的代数多项式时,,故由(6.1.5)有,它表明插值求积公式(6.1.3)精确成立.对一般机械求积公式(6.1.3),同样可以根据公式是否对m次多项式精确成立作为确定公式(6.1.3)中系数及节点的一种方法.在此先给出定义.定义1.1一个求积公式(6.1.3)若对精确成立,而对不精确成立,则称求积公式(6.1.3)具有m次代数精确度.根据定义,当时公式(6.1.3)精确成立,故有等式(6.1.8)而(6.1.8)是关于系数及节点的方程组,当节点给定时,(6.1.8)取m=n就是关于系数的线性方程组,求此方程组就可求得求积系数.例如n=1,取,求积公式为在(6.1.8)中令m=1,可得解得它就是梯形公式(6.1.6)的系数,它与用公式(6.1.4)算出的结果完全一样.对梯形公式(6.1.6),当时故求积公式(6.1.6)的代数精确度为一次.对于具有(n+1)个节点的插值求积公式(6.1.3),当时,故公式精确成立,它至少有n次代数精确度.反之,若求积公式(6.1.3)至少有n次代数精确度,则它是插值求积公式,即(6.1.3)的求积系数一定可用(6.1.4)求出.实际上,此时对求积公式(6.1.3)精确成立,若取f(x)为插值基函数,即由(6.1.3)精确成立,可得这就是(6.1.4)得到的插值求积公式系数.定理1.1求积公式(6.1.3)是插值求积公式的充分必要条件是(6.1.3)至少具有n次代数精确度.定理表明直接利用代数精确度概念,由(6.1.8)可求得插值求积公式.更一般地,含有被积函数的导数的求积公式也同样可用代数精确度定义建立.如下例所示.例6.1求积公式,已知其余项表达式为.试确定系数及,使该求积公式具有尽可能高的代数精确度,并给出代数精确度的次数及求积公式余项.解本题虽用到的值,但仍可用代数精确度定义确定参数及.令,分别代入求积公式.令公式两端相等,则当当当于是有解得,此时,而上式右端为,两端不等,则求积公式对再令,不精确成立,故它的代数精确度为二次.为求余项可将代入求积公式当,代入上式得,即所以余项.6.1.4 求积公式的收敛性与稳定性则称求积公式(6.1.3)是收敛的.定义1.2若[,定义中n→∞包含了通常都要求用于计算积分(6.1.1)的求积公式(6.1.3)是收敛的.本章后面给出的求积公式都必须先证明其收敛性.稳定性是研究计算和式当有误差时,的误差是否增长.现设,误差为.定义1.3对任给,只要,就有则称求积公式(6.1.3)是(数值)稳定的.定义表明只要被积函数f(x)的误差充分小,积分和式的误差限就可任意小,则(6.1.3)就是数值稳定的.定理1.2若求积公式(6.1.3)的系数则求积公式(6.1.3)是稳定的.证明由于,故有于是对,只要,就有故求积公式(6.1.3)是稳定的.讲解:数值积分就是将求积分转化为求和(即6.1.3式)这样不管被积函数多么复杂,它都能在计算机上机械实现。
把(6.1.3)式称为机械求积公式,为求积节点,为求积系数,建立求积公式有两种途径,一是利用的插值多项式积分得到,二是根据代数精确度概念,通过解方程得到及。
特别当节点给定时,方程(6.1.8)是关于的线性方程组,它是容易求解的。
定理1.1给出了插值求积公式与代数精确度之间的关系。
求积公式收敛性简单说就是当和式收敛于积分值。
而稳定性是研究计算和式的误差积累,即当有误差时,只要误差充分小则和式误差也任意小,这就是稳定的。
定理1.2表明只要求积公式(6.1.3)的系数,则求积公式就是稳定的。
6.2梯形公式与Simpson求积公式6.2.1Newton-Cotes公式与Simpson公式在插值求积公式中,若求积节点,此时可将求积公式写成(6.2.1)称为Newton-Cotes求积公式,其中系数称作Cotes系数.按(6.1.4)式引入变换,则有(6.2.2)由于是多项式积分,计算不会有困难.例如n=1时,,.这时求积公式就是我们熟悉的梯形公式(6.1.6).n=1~8时的系数见表6-1.从表中看到n=8时出现负数,稳定性没保证,所以一般只用n≤4的公式.表6-1当n=2时,由(6.2.2)可得,求积公式为(6.2.3)称为Simpson求积公式.对梯形公式(6.1.6),已知它的代数精确度为一次,且它的余项已由(6.1.7)给出,若记,则由于,在上不变号,由积分中值定理得知,使(6.2.4)这就是梯形公式(6.1.6)的截断误差.对Simpson公式(6.2.3)可以证明它的代数精确度是三次,根据定理1.1,显然(6.2.3)对精确成立,再对,左端为,右端为故(6.2.3)对也精确成立.而对,公式(6.2.3)不精确成立.故求积公式(6.2.3)的代数精确度是三次,即(6.2.3)对任何精确成立.若令P(x)满足条件这里,于是由(6.2.3)有根据上章例5.6中(5.5.12)式有上式两边积分,并记,则得由于在区间上(不变号,故由积分中值定理得于是有(6.2.5)这就是Simpson求积公式(6.2.3)的余项,即截断误差.讲解:当求积节点(k=0,1,…n)为等距节点,直接由插值求积得到的求积公式就转为Newton-Cotes求积公式。
但使用时通常只用n=1,2,4三种情况,它们分别称为梯形公式,Simpson公式和Cotes公式,梯形公式它的局部截断误差直接由插值余项积分得到,由(6.2.4)给出,即对于n=2的情形给出的Simpson求积公式(6.2.3),它具有3次代数精确,也就是它对任何次数不超3次的多项式精确成立,为使求积公式余项能反映这一性质,我们不用2次的Lagrange插值近似被积函数f(x),而用带导数的3点3次Hermite插值,即造,满足条件:于是由Hermite插值余项表达式,可得对上式两端从到b积分,并利用积分中值定理就可得到Smpson求积公式的余项(6.25)对于n=4的Newton-Cotes公式根据(6.2.2)可算出,,于是有这里,余项6.2.2复合梯形公式与复合Simpson公式直接用梯形公式(6.1.6)及Simpson公式(6.2.3)计算积分I(f)误差较大,为达到精度要求,通常可将分为n个小区间,在小区间上应用梯形公式及Simpson在每个小区间公式即可达到要求.为此取分点,上用梯形公式(6.1.6),则得或(6.2.6)称为复合梯形公式.根据定积分定义可知故复合梯形公式(6.2.6)是收敛的,且(6.2.6)的求积系数,故它也是稳定的.(6.2.6)的截断误差可由(6.2.4)得到若,根据连续函数性质,,使于是得它表明复合梯形公式(6.2.6)的截断误差阶为如果在每个小区间上使用Simpson公式(6.2.3),则得(6.2.8) 称为复合Simpson公式,它的余项由(6.2.5)可得即(6.2.9) 它表明.此外,还可证明故复合Simpson公式(6.2.8)是收敛的,并且,故公式也是稳定的.例6.2用n=8的复合梯形公式及n=4的复合Simpson公式,计算积分,并估计误差.解只要将区间[0,1]分为8等分,用公式(6.2.6)时取n=8,h=0.125,对复合Simpson公式取n=4,h=0.25.计算各分点的函数值.由公式(6.2.6)及(6.2.8)得为了估计误差,要求的高阶导数,由于所以故由(6.2.7)得对Simpson公式,由(6.2.9)得例6.3 计算积分,若用复合梯形公式,问区间[0,1]应分多少等分才能使截断误差不超过?若改用复合Simpson公式,要达到同样精确度,区间[0,1]应分多少等分?解本题只要根据及的余项表达式(6.2.7)及(6.2.9)即可求出其截断误差应满足的精度.由于,对复合梯形公式即.取n=213,即将区间[0,1]分为213等分时,用复而用复合Simpson公式,则要求合梯形公式计算误差不超过.取n=4,即将区间分为8等分,用n=4的复合即.Simpson公式即可达到精确度.讲解:由于插值求积公式只能用n=1,2,4,用它算积分往往达不到精度要求,为提高求积精度我们可以采用将求积区间分为n个等距的小区间在每个小区间上应用梯形公式或Simpson公式,这就得到复合梯形公式及复合Simpson公式。
它们的余项由每个小区间积分余项相加即可得到,结果分别由(6.2.7)及(6.2.9)给出。
这两个求积公式是收敛和稳定的。
如何利用公式计算积分近似值并估计误差可见例6.2及例6.3。
6.3外推原理与Romberg求积6.3.1复合梯形公式递推化与节点加密在计算机上用等距节点求积公式时,若精度不够可以逐步加密节点.设将区间分为n等分,节点,在区间上梯形公式为若节点加密一倍,区间长为,记中点为在同一区间上的复合梯形公式为于是(6.3.1)它表明是在的基础上再加新节点的函数值之和乘新区间长,而不必用(6.2.6)重新计算,这时有误差估计式若,则得(6.3.2)这也是在计算机上估计梯形公式它表明用,其误差近似.误差的近似表达式.若(给定精度),则.若在区间[a,b]中做2n等分时,在上用Simpson公式计算,则由(6.2.8)可知它恰好是(6.3.2)中I(f)的近似值,即它表明用(6.3.2)计算I(f),其精度已由提高到如果再将区间分半,使分为4个小区间,长度为,则可由(6.3.1)计算出及,利用复合公式余项(6.2.9)得如果,则有(6.3.3)从而有复合Simpson公式的误差估计如果用(6.3.3)近似,即(6.3.4)则精度可达到.类似做法还可继续下去.这样对区间逐次分半,利用公式(6.3.1)逐次递推.再由(6.3.2),(6.3.3)逐次构造出精度愈来愈高的计算积分I(f)的公式,这就是Romberg求积的基本思想.6.3.2外推法与Romberg求积公式仍从梯形公式出发,区间中的节点如前所述.此时复合梯形公式可表示为当分为2n等分,区间长变为时,记,由于此处将看作h的函数,将按的幂展开,可得到以下结果.定理3.1设f在上的各阶导数存在,则复合梯形公式可展成(6.3.5)其中为不依赖h的常数.定理证明见[2].由(6.3.5),显然有.在(6.3.5)中若用代替则得(6.3.6)用4乘以(6.3.6)减去(6.3.5)除以3,则得若记(6.3.7)显然(6.3.8)具有精度.实际上就是复合Simpson公式中的为提高精度,可由及中消去,得用精度为,如此逐次做下去,可得到(6.3.9)用时,精度为,这种将步长h逐次减半,使逼近,以便精度逐次提高的方法称为外推法,它对于可展成h的幂级数的计算公式的加速收敛是很有效的,这里只将外推法用于计算积分.下面若用表示将区间二分k次得到的复合梯形公式,此时分当k=0,1,…逐次得到即为等分的为等分,步长,复合梯形公式,加速一次得序列即为Simpson公式序列.加速m次则得,由(6.3.9)可将它表示为(6.3.10)称为Romberg求积公式.计算从k=0,即h=b-出发记,逐次二分得到T表(见表6-2).当k增加时,先由(6.3.1)根据算出,再由(6.3.10)对m=1,2,…,k计算.当f充分光滑时可证明(T表任一列)(T表对角线)计算到(精度要求)为止.例6.4用Romberg求积公式求的近似值,使其具有6位有效数字.解本题直接用梯形递推公式(6.3.1)及Romberg求积公式(6.3.10),按T表依次计算其余计算结果见T表.故计算停止,I≈0.946 083 1即为所求.由于,例6.5证明等式试依据的值,用外推算法求π的近似值.解本题可利用Taylor展开式用外推原理求π的近似值.可令.由Taylor公式展开得若记,则其误差为.由外推法其误差为,其误差为,根据以上公式计算结果如下表所示.π=3.141 58即为所求.讲解:在等距节点的情况下,通过对求积区间的逐次分半,由梯形公式出可逐次提高求积公式精度,这就是Romberg求积的基本思路,由于梯形公式余项只有精度,即,但当节点加密时可组合成其精度达到,如果再由与组合成则可使误差精度达到,于是依赖于x,若在上各阶导数存在,将展开,可将展成的幂级数形式,即(6.3.5)表达式,记的计算精度,可利用外推原理逐次消去式(6.3.5)右端只要将步长h逐次分半,利用及组合消去,重复同一过程最后可得到递推公式(6.3.9),此时.说明用其误差阶为,这里表示m次加速。