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matlab实现数值积分 【一】(trapz函数)

2020-08-09 00:30 3375 查看

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总述

  数值积分问题是传统数值分析课程中的重要内容。如果被积函数的数学表达式未知,则需要由实测数据通过梯形算法求出积分的近似值。本文将介绍被积函数的数学表达式未知时数值积分问题的求解方法,即已知数据点求积分

函数调用格式

S = trapz(x, y);

应用举例

例1:梯形法求积分

x = [0:pi/30:pi]';
y = [sin(x) cos(x) sin(x/2)];
S = trapz(x,y)

结果为:

S = [1.9982 0.0000 1.9995]

由于选择的步距较大,为 h=π/30=0.1h=\pi/30 = 0.1h=π/30=0.1 , 故得出的结果有较大的误差。其实可以将积分问题与样条插值技术相结合,给出 一 个能精确计算积分的MATLAB函数。(待补充)

例2:不同步长对积分结果的影响

题目: 用定步长法求解积分∫03π2cos15xdx\int_0^{\frac{3\pi}{2}}{cos15xdx}∫023π​​cos15xdx,并讨论不同步长对积分值的影响。

  • 首先,绘制被积函数的图像:
x=[0:0.01:3*pi/2, 3*pi/2];  % //这样赋值能确保 3*pi/2 点被包含在内
y=cos(15*x); plot(x,y)


由图像观察出在求解区域内被积函数有很强的振荡。

  • 对不同的步距 h=0.1,0.01,0.001,0.0001,0.00001,0.000001h= 0.1, 0.01, 0.001, 0.0001, 0.00001, 0.000001h=0.1,0.01,0.001,0.0001,0.00001,0.000001 ,可以用下面的语句求出采用不同步长的积分近似结果。
syms x, A=int(cos(15*x),0,3*pi/2) % //求取理论值为1/15
h0=[0.1,0.01,0.001,0.0001,0.00001,0.000001]; v=[];
for h=h0
x = [0:h:3*pi/2, 3*pi/2];  y=cos(15*x);
I = trapz(x,y);
v = [v; h,I,A-I];
end

得出结果如下:

可见,随着步距hhh的减小,计算精度逐渐增加。

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