Matlab多重积分的两种实现【从六重积分到一百重积分】

博客围绕用Matlab解决多重积分问题展开。先提出了一个多重积分问题及约束、要求,介绍了一种逐层求解但计算时间呈幂级增长的方案,后重点推荐了Monte Carlo法,该方法速度快,能自动适应积分重数,被积函数可为向量或标量。

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问题

今天被问了一个问题:

μ = ∫ ∫ ∫ ∫ ∫ ∫ f ( x 1 , x 2 , x 3 , x 4 , x 5 , x 6 ) d x 1 d x 2 d x 3 d x 4 d x 5 d x 6 σ 2 = ∫ ∫ ∫ ∫ ∫ ∫ [ f ( x 1 , x 2 , x 3 , x 4 , x 5 , x 6 ) − μ ] 2 d x 1 d x 2 d x 3 d x 4 d x 5 d x 6 \begin{array}{l} \mu = \int\int\int\int\int\int f(x_1, x_2, x_3, x_4, x_5,x_6)dx_1dx_2dx_3dx_4dx_5dx_6 \\ \sigma^2 = \int\int\int\int\int\int \left[ f(x_1, x_2, x_3, x_4, x_5,x_6)-\mu\right]^2dx_1dx_2dx_3dx_4dx_5dx_6 \end{array} μ=∫∫∫∫∫∫f(x1,x2,x3,x4,x5,x6)dx1dx2dx3dx

### 使用 `quadgk` 函数进行多重积分计算 在 MATLAB 中,`quadgk` 是一种用于高精度数值积分的函数。当处理一维积分时,可以直接调用此函数;而对于多重积分,则可以通过嵌套的方式多次应用该函数来完成。 #### 单积分示例 先来看单积分的例子: ```matlab fun = @(x) exp(-x.^2).*log(x).^2; % 定义被积函数 q = quadgk(fun,0,Inf); % 计算从0到正无穷大范围内的积分值 disp(q); ``` 这段代码定义了一个匿名函数作为被积对象,并指定了积分上下限分别为0和无限远,最后输出了积分的结果[^1]。 #### 双积分示例 对于双积分而言,可以采用如下方法实现: ```matlab % 设定内层积分变量y的变化区间为[a,b],外层积分变量x变化区间[c,d] a = 0; b = pi/4; c = 0; d = pi; innerFun = @(y,x) sin(y+x).*cos(2*x+y); % 内部积分表达式 outerFun = @(x) arrayfun(@(xi) quadgk(@(yi) innerFun(yi, xi), a, b), x); Q = quadgk(outerFun,c,d,'RelTol',1e-8,'AbsTol',1e-13); fprintf('The double integral is approximately %.15f\n', Q); ``` 这里创建了两个层次的匿名函数:一个是内部积分部分(相对于 y),另一个则是外部积分部分(相对于 x)。通过 `arrayfun` 和再次调用 `quadgk` 来逐点求取每一处固定 x 下对应的 y 的积分结果,最终形成对外围区域上的累积效果[^2]。 #### 参数解释 - `'RelTol'`: 设置相对误差容忍度,默认情况下为 $1 \times 10^{-6}$; - `'AbsTol'`: 绝对误差界限,默认设置为 $1 \times 10^{-10}$ 或者更小一些以获得更高的准确性; - 当希望得到更加精确的结果时,可以根据实际需求调整这两个参数的大小。
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