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数值积分什么是数值积分法一·黎曼和法二·梯形法法三·Simpson公式法四·复合Simpson复合Simpson的实现复合Simpson的实现2(Natureal的代码)

什么是数值积分

  数值积分可以用来求定积分的近似值。对于很多函数来说,我们是可以使用初等函数来表示出其积分的,对于这种函数,只需要求出不定积分然后代入值就能得到定积分了。

  可是除此之外还有许多难求的函数和没法使用初等函数表示的函数。当我们想要求出它们的定积分的时候,需要使用数值积分来求解。

  在ACM中一些题目需要使用数值积分来求解,以下列出一些求数值积分的方法,由简单到难,而对ACMer来说最重要的是复合Simpson,其精度较高,且可调精度,是乱搞积分几何的利器。

  我从这学的:网易公开课 MIT 数值积分

  学习的契机是想要A掉这题:ZOJ 3898 我的题解

法一·黎曼和

黎曼和是用将区间等长分为 n 段,然后用矩形去逼近函数,每段的长为Δx。

可以选择每段左侧的函数值作为矩形的高,也可以选择每段右侧的函数值作为矩形的高。

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若设 n+1 个函数值从左至右为 x0,x1⋯xn ,可得如下公式:

Left Hand Riemann=Right Hand Riemann=Δxf(x0)+Δxf(x1)+⋯+Δxf(xn−1)=Δx∑i=0n−1f(xi)Δxf(x1)+Δxf(x2)+⋯+Δxf(xn)=Δx∑i=1nf(xi)

这种逼近比较粗糙,不过能比较好地传达数值积分的概念。

法二·梯形法

黎曼和虽然简单,但是精度堪忧,没法很好地模拟逼近函数,接下来介绍第二种方法。

可以看出用矩形逼近的时候有很多空缺,使用梯形去逼近,就能大大提高精度了,看上去很像了。

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沿用之前的 xi ,由梯形公式我们可以得到如下公式:

Trapezoid=Δx(f(x0)+f(x1))2+Δx(f(x1)+f(x2))2+⋯+Δx(f(xn−1)+f(xn))2=Δx(f(x0)2+f(x1)+⋯+f(xn−1)+f(xn)2)=Left Hand Riemann+Right Hand Riemann2

可以看出梯形法求出的就是左右黎曼和的平均值。

公式中第一个和最后一个需要除以 2 其他都能合出来1个。

法三·Simpson公式

前两种都比较简单,但是精度比较差,第三种方法是用抛物线去逼近。

其实我并不知道是怎么计算的,是从公开课上学来的。

使用 Simpson 公式首先需要 n 为偶数。

将整个区间分为n2段,每段的底为 2Δx ,高比较难搞,但是是有公式的: Simpson height=f(xl)+4f(xm)+f(xr)6

于是有公式:

Simpson=Δx3(f(x0)+4f(x1)+2f(x2)+⋯+2f(xn−2)+4f(xn−1)+f(xn))

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法四·复合Simpson

Simpson 公式的精度其实已经相当不错了,可是相对于ACM中所需的精度仍然有差距。

为了提高精度,我们需要多次重复利用 Simpson 公式。

我们先定义被积函数为 f(x) ,定义 Simpson(l,r)=(r−l)f(l)+4f(l+r2)+f(r)6

这也就是常规的 Simpson 公式,再定义函数 RSimpson 为复合 Simpson 。

当我们要求 RSimpson(l,r) ,先令 m=l+r2

当 Simpson(l,r)≈Simpson(l,m)+Simpson(m,r) 时我们就认为精度够了返回其中一个。

当不满足的时候我们就再分段去求 RSimpson(l,m)+RSimpson(m,r)

这样得到的精度就比较高了,而且通过定义 ≈ 的范围可以调整精度。

总结公式如下:

RSimpson(l,r)={Simpson(l,r)                                              approximateRSimpson(l,m)+RSimpson(m,r)       else

复合Simpson的实现

inline double getAppr(double fl, double fm, double fr, double l, double r) {
    return (fl+*fm+fr)*(r-l)/;
}

double Simpson(double l, double r, double fl, double fr) {
    double m = (l+r)/, lm = (l+m)/, rm = (r+m)/;
    double fm = f(m), flm = f(lm), frm = f(rm);
    double vlr = getAppr(fl, fm, fr, l, r);
    double vlm = getAppr(fl, flm, fm, l, m);
    double vrm = getAppr(fm, frm, fr, m, r);
    return fabs(vlr-vlm-vrm) < EPS ? vlr : Simpson(l, m, fl, fm)+Simpson(m, r, fm, fr);
}
           

复合Simpson的实现2(Natureal的代码)

inline double getAppr(double l,double r){
    return (f(l) + *f((l+r)/) + f(r)) * (r - l) / ;
}

double Simpson(double l,double r){
    double sum = getAppr(l,r);
    double mid = (l+r)/;
    double suml = getAppr(l,mid);
    double sumr = getAppr(mid,r);
    return (fabs(sum - suml - sumr) < EPS) ? sum : Simpson(l, mid) + Simpson(mid, r);
}
           

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