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在数学分析中,我们学习过微积分基 本定理 Newton-Leibniz-公式: f(x)dx=fx)=fb)-f(a)5.0.1) 其中,F(x)是被积函数f(x)的原函数。 随着学习的不断深化,发现Newton- Leibniz公式有很大的局限性
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一、数值积分的必要性 二、 求积公式及其代数精度 三、 插值型求积公式 四、Newton-Cotes公式及数值稳定性 五、复化求积公式及误差估计
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当积分区间[a,b]的长度较大,而节点个数n+1固定时 直接使用 Newton-Cotes-公式的余项将会较大 而如果增加节点个数,即n+1增加时 公式的舍入误差又很难得到控制 为了提高公式的精度,又使算法简单易行往往使用复合方法 即将积分区间[a,b]分成若干个子区间 然后在每个小区间上使用低阶 Newton-Cotes-公式 最后将每个小区间上的积分的近似值相加
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利用插值多项式P(x)则积分易算在[a,b]上取a≤x
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一、公式的导出 设将[abn等分,步长为h,求积节点为:xk=a+kh,(k=0,1,,n)由此构造插值型的求积公式,则其求积系数为
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南京大学:《数值计算方法》课程教学资源(PPT课件)第5章 数值积分 5.1 Newton-Cotes求积公式 5.2 复化求积公式 5.3 Romberg求积公式
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4.1 Newton-Cotes-公式 4.2复合求积法 4.3 Romberg算法 4.4* Gauss求积法 4.5数值微分
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Numerical Integration The Newton-Cotes Rules Composite Rules Adaptive Quadrature Special Topics Shared Memory Adaptive Quadrature
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8-1 Newton-Cotes-公式 8-2复化求积公式 8-3 Romberg求积公式 8-4 Gauss型求积公式
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一、一般求积公式及代数精度 二、 插值型求积公式 三 、牛顿—柯特斯(Newton-Cotes)公式 四、余项 五 、复合求积公式与龙贝格(Romberg)算法 六、 高斯(Guass)求积公式
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