Методы численного интегрирования

ПРИБЛИЖЕННОЕ ВЫЧИСЛЕНИЕ ОПРЕДЕЛЕННЫХ ИНТЕГРАЛОВ

ЦЕЛЬ РАБОТЫ

Ознакомится с численными методами вычисления определенных интегралов, научится решать задачи с использованием формулы Симпсона, трапеций, правых и левых прямоугольников, метод Монте-Карло.

ПОРЯДОК ВЫПОЛНЕНИЯ РАБОТЫ

1. Изучить теоретическую часть. Выполните задания, соответствующие номеру Вашего варианта, и продемонстрируйте их преподавателю.

2. Оформите отчет по лабораторной работе, который должен содержать:

· титульный лист;

· исходные данные варианта;

· решение задачи;

· результаты решения задачи.

МЕТОДИЧЕСКИЕ РЕКОМЕНДАЦИИ

Пример 9.1.

Вычислить интеграл методом левых и правых прямоугольников, трапеций и Симпсона.

Решение:

В командном окне программы МАТLAB наберем следующую последовательность операторов:

>> f=inline('reallog(x)'); % задание подынтегральной функции

>> a=3;

>> b=5;

>> N=100;

>> i=1:N;

>> dx=(b-a)/(N-1); % шаг интегрирования

>> x=a:dx:b; % вычисление координат узлов сетки

>> y=feval(f,x); % вычисление значений функции в узлах сетки

% вычисление интеграла методом правых прямоугольников

>> m=2:N;

>> y1(m-1)=y(m);

>> Fr=sum(y1)*dx

Fr =

2.7565

% вычисление интеграла методом левых прямоугольников

>> m=1:N-1;

>> y1(m)=y(m);

>> Fl=sum(y1)*dx

Fl =

2.7462

% вычисление интеграла методом трапеций

>> s=0;

>> for i=2:N-1

s=s+y(i);

end;

>> Ft=(0.5*y(1)+s+0.5*y(N))*dx

Ft =

2.7513

% вычисление интеграла методом Симпсона

>> s=0;

>> for i=2:N-1

if i-2*ceil(i/2)==0

k=4;

else

k=2;

end;

s=s+k*y(i);

end;

>> Fs=(y(1)+s+y(N))*dx/3

Fs =

2.7405

Пример 9.2.

Вычислить интеграл методом Монте-Карло.

Решение:

Значение интеграла можно вычислить по формуле:

, (9.1)

где n – число точек, удовлетворяющих условию , N – полное количество точек, S – площадь прямоугольника;

или:

, (9.2)

где x_i – последовательность случайных чисел с равномерным законом распределения на отрезке [a, b].

В командном окне программы МАТLAB введем следующее:

>> f=inline('reallog(x)');

>> a=3; % задание координат вершин прямоугольника

>> b=5;

>> Ymin=0;

>> Ymax=feval(f,b);

>> N=1000; % генерация случайных координат

>> x=a+(b-a)*rand(N,1);

>> y=Ymin+(Ymax-Ymin)*rand(N,1);

>> s=0; % подсчет числа точек, попавших под график функции

>> for i=1:N

if y(i)<=feval(f,x(i))

s=s+1;

end;

end;

>> Fmk=s*(b-a)*(Ymax-Ymin)/N % вычисление значения интеграла

Fmk =

2.7425

% вычисление интеграла в соответствии с (9.2)

>> F=feval(f,x);

>> Fmk=(b-a)*sum(F)/N

Fmk =

2.7463

Вычисление интеграла в системе MATLAB осуществляется с помощью следующих функций:

ü quad(¢fun¢, a, b, tol) – возвращает значение интеграла от функции fun на интервале [a, b] с заданной относительной погрешностью tol ( по умолчанию tol=10^-3), при вычислении используется адаптивный метод Симпсона;

ü int(y(x), a, b) – возвращает значение интеграла от функции y(x) на интервале [a, b] аналитическими методами (если границы не задавать, то вычисляет неопределенный интеграл).

Пример 9.3.

Пусть необходимо вычислить определенный интеграл

.

Программа решения интеграла с помощью функции quad имеет вид:

>> y='log(x)';

>> quad(y,3,5)

После нажатия клавиши <Enter> получим следующее решение:

ans =

2.7514

Рассмотрим решение интеграла с помощью функции int:

>> syms x; %определение символьных переменных

>> y=log(x); % ввод подынтегрального выражения

>> int(y,3,5)

ans =

5*log(5)-2-3*log(3)

ЗАДАНИЕ

Найти приближенное значение интеграла заданной функции f(x) на отрезке [a, b] по формулам прямоугольников, трапеции, Симпсона, Монте-Карло при делении отрезка на 2000 равных частей

Варианты заданий.

№ варианта	f(x)	[a, b]	№ варианта	f(x)	[a, b]
		[0; 3]			[1,5;2,5]
		[0; 1]			[1; 7]
		[1; 2]			[0; 1]
		[2; 3]			[0; 3]
		[2; 3]			[0; ]
		[1; 2]			[0; 5]

Варианты заданий.

№ варианта	f(x)	[a, b]	№ варианта	f(x)	[a, b]
		[0; 3]			[1,5;2,5]
		[0; 1]			[1; 7]
		[1; 2]			[0; 1]
		[2; 3]			[0; 3]
		[2; 3]			[0; ]
		[1; 2]			[0; 5]

Методы численного интегрирования

1. Аналитическое интегрирование средствами MATLAB.
2. Аналитическое дифференцирование средствами MATLAB.
3. Теоретическая оценка погрешности численного интегрирования.
4. Численное интегрирование
5. Численное интегрирование средствами MATLAB
6. Правило Рунге оценки погрешности интегрирования

К вычислениям определенных интегралов сводятся многие практические задачи физики, химии, экологии, механики и других естественных наук. На практике взять интеграл аналитически не всегда удается. В этом случае используются методы численного интегрирования. В данной лабораторной работе рассматриваются методы Ньютона - Котеса, в частности методы прямоугольников, трапеций и Симпсона (парабол). Кроме того, в лабораторной работе рассматриваются способы аналитического и численного отыскания интегралов средствами MATLAB.

Вычислительные формулы для всех рассматриваемых методов приведены в приложении, теоретический материал следует изучать по материалам лекций и рекомендованной литературе. Здесь же будут рассмотрены практические аспекты реализации методов численного интегрирования в MATLAB.

Вам следует внимательно изучить и выполнить приведенные здесь примеры, может быть для функций из ваших вариантов задач.