一、实验目的及题目
1. 实验目的：
(1) 学习用复化辛普森公式及龙贝格方法求解积分并掌握这种方法。
(2)了解这些辛普森公式及龙贝格方法的概念，参考课本写出用复化辛普森算法以及龙贝格方法计算目标题目的程序，在matlab 中实现，并用matlab 内置的函数计算出结果，并提出存在的问题。
2. 题目：
利用复化辛普森公式和龙贝格方法计算下列积分： (1)dx e x ?-5
.002
(2)dx x x ?20
2sin )2sin(cos π
二、实验用仪器设备、器材或软件环境 计算机、matlab 软件。
三、实验原理、程序框图、程序代码 1.实验原理：
根据微积分学基本定理，若被积函数f(x)在区间[a,b]上连续，只要能找到f(x)的一个原函数F(x)，便可利用牛顿-莱布尼茨公式求得积分值。但会经常遇到如下问题：找不到用初等函数，找到了原函数，但因表达式过于复杂而不便计算等等。此时则不能用牛顿-莱布尼茨公式，因此有必要研究如下公式。 1)复化求积公式及原理
由于高阶插值的不稳定性，为了提高计算积分的精度，可把积分区间分为若干个
小区间，将()I f 写成这些小区间上的积分之和，然后对每一个小区间上的积分应用到辛普森公式，或柯特斯公式，并把每个小区间上的结果累加，所得到的求积公式就称为复化求积公式。
辛普森公式的数值积分公式为：
?
+++-≈
b
a
b f b a f a f a b dx x f )]()2
(
4)([6
)(

数值分析：梯形公式 、辛普森公式、复化梯形公式、复化辛普森公式
Python实现梯形公式 、辛普森公式、复化梯形公式、复化辛普森公式
数值求积公式概念

梯形公式与辛普森公式

梯形公式与辛普森公式的余项

复化求积公式

复化梯形公式与其余项

复化辛普森公式与其余项

Python实现四种公式.
题目.
Python编写梯形公式、辛普森公式、复化梯形公式、复化辛普森公式

并利用其分别求解sqrt(x) * log(x) 与 sin(x)/x 在(0,1)上的积分。
具体代码实现：
import math
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
#待求解数值积分sqrt(x) * log(x)
def f1(x):
    if (float(np.fabs(x))<1e-15) :
        return 0
    y=np.sqrt(x) * np.log(x)
    return y
#待求解数值积分sin(x)/x
def f2(x):
    if (float(np.fabs(x)) < 1e-15):
        return 1
    y=np.sin(x)/x
    return y
#梯形公式 f为待求解积分 a为积分下限 b为积分上限
def TX(f,a,b):
    TX = 0.5 * (b - a) * (f(a) + f(b))
    print("梯形公式计算结果为：TX = ", TX)
#辛普森公式 f为待求解积分 a为积分下限 b为积分上限
def XPS(f,a,b):
    XPS = (b-a)*(f(a)+4*f((a+b)/2)+f(b))/6.0
    print("辛普森公式计算结果为：XPS = ", XPS)
#复化梯形公式 f为待求解积分 a为积分下限 b为积分上限 n为区间等分数
def FHTx(f,a,b,n):
    ti=0.0
    h=(b-a)/n
    ti=f(a)+f(b)
    for k in range(1,int(n)):
        xk=a+k*h
        ti = ti + 2 * f(xk)
    FHTx = ti*h/2
    print("复化梯形公式计算结果为：FHTx = ", FHTx)
#复化辛普森公式 f为待求解积分 a为积分下限 b为积分上限 n为区间等分数
def FHXPs(f,a,b,n):
    si=0.0
    h = (b - a) / (2 * n)
    si=f(a)+f(b)
    for k in range(1,int(n)):
        xk = a + k * 2 * h
        si = si + 2 * f(xk)
    for k in range(int(n)):
        xk = a + (k * 2 + 1) * h
        si = si + 4 * f(xk)
    FHXPs = si*h/3
    print("复化辛普森公式计算结果为：FHXPs = ", FHXPs)

def main():
    a = input("a = ")  # 积分下限
    b = input("b = ")  # 积分上限
    a = float(a)  # 强制转换为float类型
    b = float(b)
    n = input("n = ") #将区间分成为n等份
    n = float(n)
    #TX(f2,a,b) #调用梯形公式求解
    #XPS(f2,a,b) #调用辛普森公式求解
    #FHTx(f2,a,b,n) #调用复化梯形公式求解
    FHXPs(f2,a,b,n) #调用复化辛普森公式求解


if __name__ == '__main__':
    main()

复化辛普森Simpson求积公式 c语言实现 数值积分

标签：计算方法实验

/*
    本实验用复化辛普森求积公式求sinx在[1, 2]的定积分。
*/
#include <stdio.h>
#include <math.h>

double f(double x){
    return sin(x);
}

double Simpson(double a, double b, int n){
    double h = (b - a) / n, s1 = f(a + h / 2), s2 = 0;

    for(int i = 1; i < n; i++){  //1 <= k <= n - 1
        s1 += f(a + i * h + h / 2);
        s2 += f(a + i * h);
    }
    return h * (f(a) + 4 * s1 + 2 * s2 + f(b)) / 6;
}

int main(){
    int n = 8;  //区间等分数
    double a = 1, b = 2;  //上下限

    printf("answer = %f\n", Simpson(a, b, n));
    return 0;
}


实验结果 

复化辛普森公式求二重积分matlab源码
直接拷贝到matlab编辑器，傻瓜式操作。具体算法自行探究，网上都有，小编只提供代码。用的好的请加个关注，篱落～～成殇～～再次先行谢过。
%%%%%%%%%%     2020.6.5        %%%%%%%%%
%%%%%%%%%%复化Simpson公式求二重积分%%%%%%%%%
%%%%%%%%%%     Liu Deping      %%%%%%%%%
clear all;
%%%被积函数及积分上下限导入；
s=input('请输入函数表达式：f = ','s');
f=inline(s);
a = input('请输入积分变量x左边界a的值:');
b = input('请输入积分变量x右边界b的值:');
c = input('请输入积分变量y左边界c的值:');
d = input('请输入积分变量y右边界d的值:');
h1 = input('请输入积分变量x步长h1的值:');
h2 = input('请输入积分变量y步长h2的值:');
m=round((b-a)/h1);
n=round((d-c)/h2);
%%%系数表T，t[i,j]为复化梯形公式的系数；
T=zeros(m+1,n+1);
R=[1,4,1;4,16,4;1,4,1];
for p=0:m/2-1
    for q=0:n/2-1
        for i=1:3
            for j=1:3
                T(i+2*p,j+2*q)=T(i+2*p,j+2*q)+R(i,j);
            end
        end
    end
end
fprintf('系数表：');
T
%%%计算各二维节点函数值，并存放于矩阵F中；
F=zeros(m+1,n+1);
for i=0:m
    for j=0:n
       F(i+1,j+1)=f(a+i*h1,c+j*h2);    
    end
end 
%%%结果输出；
format long;
fprintf('各节点函数值；')
F
fprintf('复化Simpson公式计算结果；')
Snm=(b-a)*(d-c)/(9*m*n)*sum(sum(T.*F))

下面附上一个例题吧，感受一下代码的强大。



只看第(2)问，利用辛普森公式计算积分。(关于第一问的代码可以去关注上一篇文章〈复化梯形公式公式求二重积分matlab源码〉)

步骤:

1.复制代码到matlab编辑器，点击运行;

2.按照提示输入:



3.得到结果(包括系数、节点函数值和积分结果):







如果代码对你有帮助，请加一下关注，如果有问题可以私聊！最后，再次感谢喜欢我的小伙伴。