Python实现复合辛普森求积公式

本文介绍如何使用Python编程实现复合辛普森求积公式,详细解释了算法原理,并通过具体函数实现了积分计算。

Python实现复合辛普森求积公式

# -*- coding:utf-8 -*-
import math
def simpr(f, a, b, n):
"""simpr函数为用复合辛普森公式求积分
   f是被积函数
   a,b分别为积分的上下限
   n是子区间的个数
   s是梯形总面积,即所求积分数值"""
h = (b - a) / (2 * n)
s1 = 0
s2 = 0
for k in range(1,n+1):
x = a + h * (2 * k -1)
s1 = s1 + f(x)
for k in range(1,n):
x = a + h * 2 * k
s2 = s2 + f(x)
s = h * (f(a) + f(b) + 4 * s1 + 2 * s2) / 3 
return s

def f(g):
'''f函数为求积函数,此函数返回相应的函数值'''
return math.exp(g) + 10*g - 1

if __name__ == '__main__':
a = 0.0
b = 1.0
n = 5
sum = simpr(f,a, b, n)
print "用复合simpson公式求得积分值为:",sum
print "精确的积分值为:", 3+math.e
复合梯形求积公式是一种数值积分方法,它通过将函数在一个区间上分割成多个小的矩形区域,然后用每个矩形面积的平均值近似整个区间的定积分。为了保证精度达到,通常需要增加划分的等分段数。例如,如果精度要为 \( \epsilon = 10^{-6} \),那么理论上可能需要更多于 \( \frac{\ln(\epsilon)}{\ln(2)} \) 次的细分。 复合辛普森法则则是基于辛普森规则的一种改进,它利用了多项式插值的思想,把区间分成奇数个等间距的小段,其中内部分为三个小部分应用二次插值,而边界则采用线性插值。这种方法对于光滑的函数有更高的精度,所需节点数一般比梯形法更少就能达到同样精度。 假设我们有一个具体的函数和区间范围,我们可以用 Python 的 scipy 库来计算这两种方法的实际值: ```python from scipy.integrate import quad, simpson # 假设我们要计算的函数 f(x) def func(x): # 请替换为实际的函数定义 pass # 区间 [a, b] a, b = 0, 1 # 使用复合梯形法则 (n=1000为例,调整 n 可以改变精度) n_trapezoidal = 1000 trapezoidal_sum, _ = quad(func, a, b, n=n_trapezoidal) # 使用复合辛普森法则 (n=500为例,调整 n 可能达到同等精度) n_simpson = 500 simpson_sum, _ = quad(lambda x: simpson(func, a, x, b), a, b) print("梯形法则计算结果:", trapezoidal_sum) print("辛普森法则计算结果:", simpson_sum) # 节点数比较 print("梯形法则所需的节点数:", n_trapezoidal) print("辛普森法则所需的节点数:", n_simpson) ``` 注意,实际运行上述代码前,你需要提供 `func(x)` 的具体定义,并根据计算结果调整节点数 `n` 来满足精度需
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