Вычисление приближенных значений интеграла методом симпсона. Метод трапеций

Отрезок интегрирования разобьем на четное число элементарных отрезков равной длины точкамис шагом
(
). На каждом отрезке
подынтегральную функцию аппроксимируем многочленом второй степени, которая на этом отрезке имеет вид
. Заметим, чтоi принимает здесь только нечетные значения от 1 до
. Таким образом, подынтегральная функция аппроксимируется совокупностью квадратных многочленов или сплайном второй степени.

Вычислим произвольный интеграл из правой части.

Коэффициенты ,имогут быть найдены из условия интерполяции, то есть из уравнений

,

Заметим, что точка является серединой отрезка
, следовательно
. Подставим это выражение во второе уравнение интерполяции:

.

Умножим это уравнение на 4 и сложим с остальными:

Последнее выражение в точности совпадает с выражением, стоящим в квадратных скобках формулы (5.1). Следовательно,

А значит,

Таким образом, формула Симпсона имеет вид:

Оценка погрешности квадратурных формул.

Оценим погрешность при использования метода средних прямоугольников в предположении, что функция
бесконечно дифференцируема.

Разложим подынтегральную функцию
в ряд Тейлора в окрестности точки,
.

Последний ряд содержит лишь нечетные степени x . Тогда

При малой величине шага h основной вклад в погрешность R будет вносить величина
, называемая главным членом погрешностиR .

Применим метод средних прямоугольников к функции
на отрезке
с шагомh . Тогда

.

Итак,
, где
– постоянная величина. Погрешность в приближенном равенстве
есть величина бесконечно малая высшего порядка по сравнению спри
.

Степень шага h , которой пропорционален остаток R , называется порядком точности метода интегрирования. Метод средних прямоугольников имеет второй порядок точности.

Оценим погрешность при использовании метода трапеций также в предположении, что функция
бесконечно дифференцируема.

Разложим подынтегральную функцию в ряд Тейлора в окрестности точки (
).

Главный член погрешности R :

.

Применяя метод левых прямоугольников к функции
на отрезке
с шагомh , получаем

.

Итак, метод трапеций также имеет второй порядок точности.

Аналогично можно показать, что методы левых и правых прямоугольников имеют первый, метод Симпсона – четвертый порядок точности.

Лекция 17.

«Правило Рунге практической оценки погрешности.

Понятие об адаптивных алгоритмах.

Особые случаи численного интегрирования.

Метод ячеек. Вычисление кратных интегралов.»

Правило Рунге практической оценки погрешности.

Пусть некоторый метод интегрирования имеет порядок точности k , то есть
, где– погрешность,A – коэффициент, зависящий от метода интегрирования и подынтегральной функции, h – шаг разбиения. Тогда

а при шаге

,

Выведенная формула называется первой формулой Рунге. Она имеет большое практическое значение. Если нужно вычислить интеграл с точностью  , то мы должны вычислять приближенные значения интеграла, удваивая число элементарных отрезков, пока не добьемся выполнения неравенства

Тогда, пренебрегая бесконечно малыми величинами, можно считать, что

Если мы хотим получить более точное значение искомого интеграла, то за уточненное значение J мы можем принять вместо
сумму

.

Это вторая формула Рунге. К сожалению, погрешность этого уточненного значения остается неопределенной, но обычно она на порядок выше, чем точность первоначального метода (когда за значение J мы принимаем
).

Для примера рассмотрим метод трапеций. Как было показано выше, порядок точности k этого метода равен 2.

где
. По второй формуле Рунге

где
есть приближенное значение интеграла найденное методом Симпсона с шагом. Так как порядок этого метода равен 4, то в данном примере применение второй формулы Рунге увеличило порядок точности на 2.

В этом методе предлагается подынтегральную функцию на частичном отрезке аппроксимировать параболой, проходящей через точки
(x j , f (x j )), где j = i -1; i -0.5; i , то есть подынтегральную функцию аппроксимируем интерполяционным многочленом Лагранжа второй степени:

Проведя интегрирование, получим:

Это и есть формула Симпсона или формула парабол. На отрезке
[a, b ] формула Симпсона примет вид

Графическое представление метода Симпсона показано на рис. 2.4.

Рис. 10.4. Метод Симпсона

Избавимся в выражении (2.16) от дробных индексов, переобозначив переменные:

Тогда формула Симпсона примет вид

Погрешность формулы (2.18) оценивается следующим выражением:

где h·n = b - a , . Таким образом, погрешность формулы Симпсона пропорциональна O (h 4 ).

Замечание. Следует отметить, что в формуле Симпсона отрезок интегрирования обязательно разбивается на четное число интервалов.

10.5. Вычисление определенных интегралов методами
Монте–Карло

Рассматриваемые ранее методы называются детерминированными , то есть лишенными элемента случайности.

Методы Монте–Карло (ММК) – это численные методы решения математических задач с помощью моделирования случайных величин. ММК позволяют успешно решать математические задачи, обусловленные вероятностными процессами. Более того, при решении задач, не связанных с какими-либо вероятностями, можно искусственно придумать вероятностную модель (и даже не одну), позволяющую решать эти задачи. Рассмотрим вычисление определенного интеграла

При вычислении этого интеграла по формуле прямоугольников интервал [a, b ] разбиваем на N одинаковых интервалов, в серединах которых вычислялись значения подынтегральной функции. Вычисляя значения функции в случайных узлах, можно получить более точный результат:

Здесь γ i - случайное число, равномерно распределенное на интервале
. Погрешность вычисления интеграла ММК ~ , что значительно больше, чем у ранее изученных детерминированных методов.

На рис. 2.5 представлена графическая реализация метода Монте-Карло вычисления однократного интеграла со случайными узлами (2.21) и (2.22).

(2.23)

Рис. 10.6. Интегрирование методом Монте-Карло (2-й случай)

Как видно на рис. 2.6, интегральная кривая лежит в единичном квадрате, и если мы сумеем получать пары случайных чисел, равномерно распределенных на интервале , то полученные значения (γ 1, γ 2) можно интерпретировать как координаты точки в единичном квадрате. Тогда, если этих пар чисел получено достаточно много, можно приблизительно считать, что
. Здесь S – число пар точек, попавших под кривую, а N – общее число пар чисел.

Пример 2.1. Вычислить следующий интеграл:

Поставленная задача была решена различными методами. Полученные результаты сведены в табл. 2.1.

Таблица 2.1

Замечание. Выбор табличного интеграла позволил нам сравнить погрешность каждого метода и выяснить влияние числа разбиений на точность вычислений.

11 ПРИБЛИЖЕННОЕ РЕШЕНИЕ НЕЛИНЕЙНЫХ
И ТРАНСЦЕНДЕНТНЫХ УРАВНЕНИЙ

Если вы искали на данной страничке только метод Симпсона, то настоятельно рекомендую сначала прочитать начало урока и просмотреть хотя бы первый пример. По той причине, что многие идеи и технические приемы будут схожими с методом трапеций.

И снова, начнём с общей формулы
Рассмотрим определенный интеграл , где – функция, непрерывная на отрезке . Проведём разбиение отрезка на чётное количество равных отрезков. Чётное количество отрезков обозначают через .

На практике отрезков может быть:
два :
четыре :
восемь :
десять :
двадцать :
Другие варианты не припоминаю.

Внимание! Число понимается как ЕДИНОЕ ЧИСЛО. То есть, НЕЛЬЗЯ сокращать, например, на два, получая . Запись лишь обозначает , что количество отрезков чётно . И ни о каких сокращениях речи не идёт

Итак, наше разбиение имеет следующий вид:

Термины аналогичны терминам метода трапеций:
Точки называют узлами .

Формула Симпсона для приближенного вычисления определенного интеграла имеет следующий вид:
где:
– длина каждого из маленьких отрезков или шаг ;
– значения подынтегральной функции в точках .

Детализируя это нагромождение, разберу формулу подробнее:
– сумма первого и последнего значения подынтегральной функции;
– сумма членов с чётными индексами умножается на 2;
– сумма членов с нечётными индексами умножается на 4.

Пример 4

Вычислить приближенно определенный интеграл по формуле Симпсона с точностью до 0,001. Разбиение начать с двух отрезков

Интеграл, кстати, опять неберущийся.

Решение: Сразу обращаю внимание на тип задания – необходимо вычислить определенный интеграл с определенной точностью . Что это значит, уже комментировалось в начале статьи, а также на конкретных примерах предыдущего параграфа. Как и для метода трапеций, существует формула, которая сразу позволит определить нужное количество отрезков (значение «эн») чтобы гарантированно достичь требуемой точности. Правда, придётся находить четвертую производную и решать экстремальную задачу. Кто понял, о чём я, и оценил объем работы, тот улыбнулся. Однако здесь не до смеха, находить четвертую производную от такой подынтегральной функции будет уже не мегаботан, а клинический психопат. Поэтому на практике практически всегда используется упрощенный метод оценки погрешности.

Начинаем решать. Если у нас два отрезка разбиения , то узлов будет на один больше : . И формула Симпсона принимает весьма компактный вид:

Вычислим шаг разбиения:

Заполним расчетную таблицу:

Еще раз комментирую, как заполняется таблица:

В верхнюю строку записываем «счётчик» индексов

Во второй строке сначала пишем нижний предел интегрирования , а затем последовательно приплюсовываем шаг .

В третью строку заносим значения подынтегральной функции. Например, если , то . Сколько оставлять знаков после запятой? Действительно, в условии опять об этом ничего не сказано. Принцип тот же, что и в методе трапеций, смотрим на требуемую точность: 0,001. И прибавляем дополнительно 2-3 разряда. То есть, округлять нужно до 5-6 знаков после запятой.

В результате:

Первичный результат получен. Теперь удваиваем количество отрезков до четырёх: . Формула Симпсона для данного разбиения принимает следующий вид:

Вычислим шаг разбиения:

Заполним расчетную таблицу:


Таким образом:

Оцениваем погрешность:

Погрешность больше требуемой точности: , поэтому необходимо еще раз удвоить количество отрезков: .

Формула Симпсона растёт, как на дрожжах:

Вычислим шаг:

И снова заполним расчетную таблицу:

Таким образом:

Заметьте, что здесь вычисления желательно уже расписать более подробно, поскольку формула Симпсона достаточно громоздка, и если сразу бУхнуть:
, то выглядеть сиё бухло будет как халтура. А при более детальной записи у преподавателя сложится благостное впечатление, что вы добросовестно стирали клавиши микрокалькулятора в течение доброго часа. Детальные вычисления для «тяжелых» случаев присутствуют в моём калькуляторе.

Оцениваем погрешность:

Погрешность меньше требуемой точности: . Осталось взять наиболее точное приближение , округлить его до трёх знаков после запятой и записать:

Ответ: с точностью до 0,001

Пример 5

Вычислить приближенно определенный интеграл по формуле Симпсона с точностью до 0,0001. Разбиение начать с двух отрезков

Это пример для самостоятельного решения. Примерный образец чистового «короткого» оформления решения и ответ в конце урока.

В заключительной части урока рассмотрим еще пару распространенных примеров

Пример 6

Вычислить приближенное значение определенного интеграла с помощью формулы Симпсона, разбив отрезок интегрирования на 10 частей. Точность вычислений 0,001.

Этот интеграл берётся, правда, новичку взломать его не так-то просто, соответствующий метод решения рассмотрен в примере 5 урока Сложные интегралы . В задачах на приближенное вычисление интеграл не обязан быть непременно неберущимся! Любознательные студенты могут вычислить его точно и оценить погрешность относительно приближенного значения.

Решение: Обратите внимание на формулировку задания: «Точность вычислений 0,001». Смысловой нюанс данной формулировки предполагает, что результаты нужно только округлить до третьего знака после запятой, а не достигнуть такой точности. Таким образом, когда вам предлагается для решения задача на метод трапеций, метод Симпсона, всегдавнимательно вникайте в условие ! Спешка, как известно, нужна при охоте на блох.

Используем формулу Симпсона:

При десяти отрезках разбиения шаг составляет

Заполним расчетную таблицу:

Таблицу рациональнее сделать двухэтажной, чтобы не пришлось «мельчить» и всё разборчиво вместилось на тетрадный лист.

Вычисления, не ленимся, расписываем подробнее:

Ответ:

И еще раз подчеркну, что о точности здесь речи не идет. На самом деле, ответ может быть не , а, условно говоря, . В этой связи в ответе не нужно машинально приписывать «дежурную» концовку: «с точностью до 0,001»

Пример 7

Вычислить приближенное значение определенного интеграла с помощью формулы Симпсона, разбив отрезок интегрирования на 10 частей. Все вычисления проводить с точностью до третьего десятичного знака.

Примерная версия чистового оформления и ответ в конце урока, который подошел к концу.

Для приближенного вычисления определенного интеграл применяются и другие методы. В частности, теория степенных рядов со стандартной задачей Приближенное вычисление определенного интеграла путём разложения подынтегральной функции в ряд . Но это уже материал второго курса.

А сейчас настала пора раскрыть страшную тайну интегрального исчисления. Я создал уже больше десятка уроков по интегралам, и это, так скажем, теория и классика темы. На практике же, в частности, при инженерных расчетах – приблизить объекты реального мира стандартными математическими функциями практически невозможно. Невозможно идеально точно рассчитать, площадь, объем, плотность, к примеру, асфальтового покрытия.Погрешность , пусть с десятого, пусть с сотого знака после запятой – но она всё равно будет . Именно поэтому по приближенным методам вычисления написаны сотни увесистых кирпичей и создано серьёзное программное обеспечение для приближенных вычислений. Классическая же теория интегрального исчисления в действительности применяется заметно реже. Но, кстати, без неё – тоже никуда!

Данный урок не рекорден по объему, но на его создание у меня ушло необычно много времени. Я правил материал и переделывал структуру статьи несколько раз, поскольку постоянно прорисовывались новые нюансы и тонкости. Надеюсь, труды были не напрасны, и получилось вполне логично и доступно.

Всего вам доброго!

Решения и ответы:

Пример 3: Решение: Разбиваем отрезок интегрирования на 4 части:
Тогда формула трапеций принимает следующий вид:

Вычислим шаг:
Заполним расчетную таблицу:

Суть метода Симпсона заключается в приближении подынтегральной функции на отрезке интерполяционным многочленом второй степени p2(x), т.е. приближение графика функции на отрезке параболой. Для интерполирования подынтегральной функции используются три точки.

Рассмотрим произвольный интеграл. Воспользуемся заменой переменной таким образом, чтобы границы отрезка интегрирования вместо стали [-1,1]. Для этого введем переменную z:

Рассмотрим задачу интерполирования подынтегральной функции, используя в качестве узлов три равноудаленные узловые точки z = -1, z = 0, z = +1 (шаг равен 1, длина отрезка интегрирования равна 2). Обозначим соответствующие значения подынтегральной функции в узлах интерполяции:

Система уравнений для нахождения коэффициентов полинома, проходящего через три точки (-1, f-1), (0, f0) и(1, f-+1) примет вид:

Коэффициенты легко могут быть получены:

Вычислим теперь значение интеграла от интерполяционного многочлена:

Путем обратной замены переменной вернемся к исходному интегралу. Учтем, что:

соответствует

соответствует

соответствует

Получим формулу Симпсона для произвольного интервала интегрирования:

Полученное значение совпадает с площадью криволинейной трапеции, ограниченной осью x, прямыми x = x0, x = x2 и параболой, проходящей через точки

При необходимости, исходный отрезок интегрирования может быть разбит на N сдвоенных отрезков, к каждому из которых применяется формула Симпсона. Шаг интерполирования при этом составит:

Для первого отрезка интегрирования узлами интерполирования будут являться точки a, a+h, a+2h, для второго a+2h, a+3h, a+4h, третьего a+4h, a+5h, a+6h и т.д. Приближенное значение интеграла получается суммированием N площадей:

интегрирование численный метод симпсон

В данную сумму входят одинаковые слагаемые (для внутренних узлов с четным значением индекса - 2i). Поэтому можно перегруппировать слагаемые в этой сумме таким образом:

Приняв во внимание то, что получаем:

Оценим теперь погрешность интегрирования по формуле Симпсона. Будем считать, что у функции на отрезкесуществуют непрерывные производные. Составим разность:

Применяя к этой разнице последовательно теорему о среднем и дифференцируя R(h) получаем погрешность метода Симпсона:

Погрешность метода уменьшается пропорционально длине шага интегрирования в четвертой степени, т.е. при увеличении числа интервалов вдвое ошибка уменьшается в 16 раз.

Преимущества и недостатки

Формулы Симпсона и Ньютона-Котеса являются хорошим аппаратом для вычисления определенного интеграла достаточное число раз непрерывно дифференцируемой функции. Так, при условии, что четвертая производная не слишком велика, метод Симпсона позволяет получить достаточно высокую точность. В то же время, ее алгебраический порядок точности 3, и формула Симпсона является точной для многочленов степени не выше третьей.

Также методы Ньютона-Котеса и в частности метод Симпсона будут наиболее эффективными в случаях, когда априорная информация о гладкости подынтегральной функции отсутствует, т.е. когда подынтегральная функция задана таблично.

Кафедра «Высшей математики»

Выполнил: Матвеев Ф.И.

Проверила: Бурлова Л.В.

Улан-Удэ.2002

1.Численные методы интегрирования

2.Вывод формулы Симпсона

3.Геометрическая иллюстрация

4.Выбор шага интегрирования

5.Примеры

1. Численные методы интегрирования

Задача численного интегрирования заключается в вычислении интеграла

посредством ряда значений подынтегральной функции .

Задачи численного интегрирования приходится решать для функций, заданных таблично, функцией, интегралы от которых не берутся в элементарных функциях, и т.д. Рассмотрим только функции одной переменной.

Вместо функции, которую требуется проинтегрировать, проинтегрируем интерполяционный многочлен. Методы, основанные на замене подынтегральной функции интерполяционным многочленом, позволяют по параметрам многочлена оценить точность результата или же по заданной точности подобрать эти параметры.

Численные методы условно можно сгруппировать по способу аппроксимации подынтегральной функции.

Методы Ньютона-Котеса основаны на аппроксимации функции

полиномом степени . Алгоритм этого класса отличается только степенью полинома. Как правило, узлы аппроксимирующего полинома – равноотносящие.

Методы сплайн-интегрирования базируются на аппроксимации функции

сплайном-кусочным полиномом.

В методах наивысшей алгебраической точности (метод Гаусса) используются специально выбранные неравноотносящие узлы, обеспечивающие минимальную погрешность интегрирования при заданном (выбранном) количестве узлов.

Методы Монте-Карло используются чаще всего при вычислении кратных интегралов, узлы выбираются случайным образом, ответ носит вероятностный характер.

суммарная погрешность погрешность усечения

погрешность округления

Независимо от выбранного метода в процессе численного интегрирования необходимо вычислить приближенное значение интеграла и оценить погрешность. Погрешность уменьшается при увеличении n-количества

разбиений отрезка

. Однако при этом возрастает погрешность округления

за счет суммирования значений интегралов, вычисленных на частичных отрезках.

Погрешность усечения зависит от свойств подынтегральной функции и длины

частичного отрезка.

2. Вывод формулы Симпсона

Если для каждой пары отрезков

построить многочлен второй степени, затем проинтегрировать его и воспользоваться свойством аддитивности интеграла, то получим формулу Симпсона. Рассмотрим подынтегральную функцию на отрезке . Заменим эту подынтегральную функцию интерполяционным многочленом Лагранжа второй степени, совпадающим с в точках :

Проинтегрируем

:

и называется формулой Симпсона.

Полученное для интеграла

значение совпадает с площадью криволинейной трапеции, ограниченной осью , прямыми , и параболой, проходящей через точки

Оценим теперь погрешность интегрирования по формуле Симпсона. Будем считать, что у

на отрезке существуют непрерывные производные . Составим разность

К каждому из этих двух интегралов уже можно применить теорему о среднем, поскольку

непрерывна на и функция неотрицательна на первом интервале интегрирования и неположительна на втором (то есть не меняет знака на каждом из этих интервалов). Поэтому:

(мы воспользовались теоремой о среднем, поскольку

- непрерывная функция; ).

Дифференцируя

дважды и применяя затем теорему о среднем, получим для другое выражение: , где

Из обеих оценок для

следует, что формула Симпсона является точной для многочленов степени не выше третьей. Запишем формулу Симпсона, напрмер, в виде: , .

Если отрезок

интегрирования слишком велик, то его разбивают на равных частей (полагая ), после чего к каждой паре соседних отрезков , ,..., применяют формулу Симпсона, именно:

Запишем формулу Симпсона в общем виде.