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int(f, a, b): 该程序利用自适应辛普森法则,计算函数 f(x) 在 x 范围从 a 到 b 上的积分。

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简介:
该程序采用自适应辛普森法则来精确地计算函数 f(x) 在区间 [a, b] 上的积分。用户只需通过简单的命令 `int(@f,a,b)` 即可执行计算,其中 `@f` 代表一个由函数文件(或过程)或者直接定义为匿名函数的表达式。在函数定义时,程序并未采用 MATLAB 的向量化操作,以确保计算的效率和准确性。

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  • int(f,a,b): 使f(x)x=ax=b区间内 - MATLAB开发
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    这段代码提供了使用MATLAB实现的自适应辛普森法,用于精确地计算给定函数f(x)从a到b区间的定积分。它通过递归细分提高精度,是数值分析中的重要工具。 该程序使用自适应辛普森规则计算函数 f(x) 在区间 [a, b] 上的积分。可以通过简单的命令 int(@f,a,b) 来运行此程序,其中 f 是通过函数文件或过程定义的,也可以是匿名函数形式。在定义函数时不需要使用 MATLAB 向量化功能。
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    本资源提供了MATLAB环境下使用自适应辛普森方法进行数值积分的示例代码,适用于学习和研究中复杂函数积分求解。 插值型求积方法 275 8.1.1 梯形公式 276 8.1.2 辛普森公式 277 8.1.3 柯特斯公式 278 8.2 复化求积公式 279 8.2.1 复化梯形公式 279 8.2.2 复化辛普森公式 281 8.2.3 复化柯特斯公式 283 8.2.4 复化求积公式误差分析 285 8.3 步长逐次减半求积方法 286 8.3.1 步长逐次减半梯形求积公式 287 8.3.2 步长逐次减半辛普森求积公式 288 8.3.3 步长逐次减半柯特斯求积公式 290 8.3.4 Romberg求积公式 291 8.4 自适应求积方法 293 8.5 Gauss求积方法 295 8.5.1 Gauss求积公式的构造 295 8.5.2 几种常用的Gauss求积公式 297 8.6 重积分的数值解 303 8.7 MATLAB自带函数应用 304 8.7.1 trapz函数 304 8.7.2 integral函数 305 8.7.3 integral2函数 307 8.7.4 integral3函数 307
  • 二维和三维插值拟合C++代码,实现c=f(a,b)和d=f(a,b,c)
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    本项目提供了一系列用于执行二维及三维插值与拟合操作的高效C++函数库。具体而言,支持了形如c=f(a,b)的二维插值问题以及更为复杂的d=f(a,b,c)形式的三维插值需求。通过精心设计的数据结构和算法优化,确保在处理大规模数据集时依然能够保持良好的性能表现与计算精度。 二维插值函数:c=f(a,b) 和三维插值函数:d=f(a,b,c) 的C++代码实现。
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    本文探讨了使用辛普森公式进行复杂函数重积分的有效方法,为数值分析和工程应用提供了一种精确且高效的算法。 用辛普森公式求解重积分在数值计算中的结果较为精确。
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    本文介绍了如何使用复合辛普森公式来高效地近似计算定积分的方法和步骤,并探讨了该公式的应用范围与误差分析。 在数值方法中使用复合辛普森公式求积分的C++代码已经调试成功。
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