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Numerical Analysis

数值积分法比较工具

梯形法、辛普森法、高斯求积、龙贝格积分同时比较。以log-log图实时可视化误差收敛阶次。

被积函数
真值: —
积分范围·分割数
下限 a 0.00
上限 b 1.00
分割数 n 10
结果比较表
方法积分值相对误差
梯形法
辛普森法
高斯5点
龙贝格法
函数与积分区域
误差 vs 分割数 (log-log)

各方法误差阶次

梯形法:$E = O(h^2)$,辛普森:$E = O(h^4)$

辛普森3/8:$E = O(h^4)$,高斯$n$点:$E = O(h^{2n})$

龙贝格:$E = O(h^{2k})$(外推 $k$ 次后)

$$\int_a^b f(x)\,dx \approx \frac{h}{2}[f(x_0)+2f(x_1)+\cdots+2f(x_{n-1})+f(x_n)]$$
CAE联系:FEM单元刚度矩阵的数值积分(高斯积分点)· 疲劳分析中的S-N曲线积分 · 流体仿真的压力积分 · 概率密度函数的数值积分。