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标题: 多种方法来数值计算定积分 [打印本页]

作者: 2744557306    时间: 2024-9-30 10:39
标题: 多种方法来数值计算定积分
这段代码展示了在 MATLAB 中使用多种方法来数值计算定积分的过程,包括使用 `inline` 函数、M 函数以及符号积分。下面是每个部分的详细解析:
- V1 u2 k+ g" U# N7 I% }  I( K
4 c7 I; h1 M2 u- [### 1. 使用 `inline` 函数定义被积函数
' f2 ~9 |$ c+ [. w7 Q1 Y```matlab- o! y8 X1 @3 \# ~: u
f = inline('2/sqrt(pi)*exp(-x.^2)', 'x');
" x4 T! Q. H: o, k% T```+ K! c' W; B. B. O/ n% X
- 这里 `f` 是一个 inline 函数,表示函数 \( f(x) = \frac{2}{\sqrt{\pi}} e^{-x^2} \)。`inline` 函数虽然在早期版本的 MATLAB 中常用,现已逐渐被 `anonymous functions` 取代。% ]6 a' a, _" C8 @7 s2 R, n0 v
- _- F- V* b3 b  j3 \$ B
### 2. 数值积分
5 E! r4 y: m9 o$ L: c```matlab
1 {0 \" S8 I. Q+ d" Y! Zy = quad(f, 0, 1.5);  % 使用 inline 函数进行数值积分* o1 Y5 H  \3 S6 Y2 T1 z8 B) X2 @! b
```
8 ?1 o, Q+ g, g& C1 n8 ~- `quad` 是用于数值积分的 MATLAB 函数,这里它对函数 `f` 在区间 [0, 1.5] 上进行积分。" V1 ]! ~* s8 x9 {

  c6 \+ w8 A: l& p6 I( V8 P) ]: V- w/ a### 3. 使用 M 函数定义被积函数( G$ U; q( z1 y( C. p7 Z2 L/ R1 F
```matlab: ?. I, l. {5 O. d5 i9 F
y = quad('c3ffun', 0, 1.5);  % 使用 M 函数进行数值积分$ ]7 k6 A" H4 M. P
```
  x/ \  @& G+ @$ a, R1 M  _  ^- 这里的 `c3ffun` 应该是一个用户定义的 M 文件函数,必须在 MATLAB 的路径中。如果这是一个定义了与 `f` 相同数学表达式的函数,`quad` 函数将调用该文件进行积分。1 B8 }/ W9 P' m

6 l: u: U! G' V2 f### 4. 使用符号积分
! t" {, K: M* ?2 z! j8 h, D& U, @; ^```matlab
0 z. T/ A/ z1 r, q. k6 `, dsyms x, y0 = vpa(int(2/sqrt(pi)*exp(-x^2), 0, 1.5), 60);1 `+ C6 y0 [  X  n1 u) _
```/ I3 _$ x" a) g: ]" b
- `syms x` 定义了符号变量 `x`。
  C2 v& R( D9 \) s  T' O' q- `int(...)` 计算了公式的定积分,`vpa(..., 60)` 将结果以高精度形式输出,保留60位有效数字。4 d6 S5 u9 k6 q( a3 U) x+ N

! c- n5 w: X! G2 h1 o* u- F### 5. 使用 `quad` 函数设置高精度- j/ T, ^+ [" d& G* e9 Z7 g! a
```matlab
5 E) z3 T1 `% O0 t- e& D# [y = quad(f, 0, 1.5, 1e-20);  % 设置高精度积分,但方法失效: ^; m6 x! Q# Z0 ?; }
```
/ L7 E" n6 s! D9 O$ k- 尝试在 `quad` 函数中设置一个非常小的容忍度(`1e-20`)来提高积分精度。
" H* ]/ g% w% b+ L2 x- 但是,这种写法可能会导致积分不成功,`quad` 函数有时在处理非常小的相对误差时可能不稳定。$ l) `, `0 B' Y9 A& {. m0 h  X

# u! a" B* n% T/ j4 D# e" k: H9 N### 解决方法与建议; v) _2 i7 _4 g* H8 |
1. **替代 `inline` 函数**: 推荐使用 `@(x)` 的结构定义匿名函数。例如:' n6 K1 H) }, f2 Y; _7 X
   ```matlab, q# s2 b# G8 ^1 e& d3 E
   f = @(x) 2/sqrt(pi) * exp(-x.^2);5 {: }8 n; ]- h; C2 r% ~6 u
   ```
$ M0 q- ^: ~2 V; c; L7 w
* Q8 N# ]3 F8 M1 Q1 e2 x6 S2. **使用 `integral` 函数**: 近年来,MATLAB 推出了 `integral` 函数,它比 `quad` 更为强大和可靠,特别是对于不规则的积分区域或高度振荡的函数。可以这样使用:6 m$ e; |+ X7 j: H, ~" X: Q8 e- Q
   ```matlab
' b; E. S2 N" [* x   y = integral(f, 0, 1.5);- B% ~3 L; f1 o8 H- ^, r
   ```
* m5 N, p! X# g$ k2 R' c2 f9 s: L1 M+ A0 m# j/ T
3. **优化高精度设置**: 尝试使用 `quadgk`(高斯克鲁特方法)进行高精度计算:  ?- [/ B7 e6 b5 H& u/ S% c
   ```matlab
1 o9 p9 U* W7 k9 q. m- C3 h3 N   y = quadgk(f, 0, 1.5, 'RelTol', 1e-20);
  d; v" R7 ~* j5 d' S& R   ```
# v5 a0 B7 w$ G! ~, l2 G8 n: _, k
. P$ `% Z! N7 N+ N+ X### 总结9 D' s3 U3 O# K" e! e" c: x
这段代码演示了多种在 MATLAB 环境中进行定积分计算的方法,包括传统的 `inline` 函数和符号计算,能够帮助研究者比较不同方法的结果和精度。为了提高稳定性和精确度,使用更现代的方法和函数是推荐的做法。
& G) y# ]; x; g# D/ h/ g$ W. X' u
5 H- J9 Y" Q  a3 j) H
6 x7 |6 g6 I: \% p/ Z! c, t8 Q' N( y- _

examp3_30.m

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