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Simpson的1/3和3/8规则:二次和三次数值积分-SIMPSON-MATLAB开发

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简介:
本项目提供MATLAB实现的Simpson 1/3和3/8数值积分方法,适用于二次及三次多项式的高效、精确求积。 RES = SIMPSON(Y) 使用辛普森的 1/3 规则(单位间距)计算数值积分。该规则采用二次插值方法进行计算。如果需要对不同间距的积分求解,应将结果 RES 乘以相应的间距增量。 当 Y 是向量时,SIMPSON(Y) 返回 Y 的积分;若 Y 是矩阵,则返回每一列的积分组成的行向量。对于 ND 数组,该函数在第一个非单一维度上执行计算。 RES = SIMPSON(X,Y) 使用 X 和 Y 计算数值积分。X 和 Y 必须为相同长度的向量或 X 为一列向量且 Y 是一个数组,Y 的第一维大小等于 length(X),此时使用该规则进行运算。需要注意的是,X 需要等距分布以正确应用辛普森 1/3 规则和更复杂的辛普森 3/8 规则。 如果 X 不是等间距的,则建议采用梯形法则(MATLAB 中为 TRAPZ 函数)进行计算。RES = SIMPSON(X,Y,DIM) 参数形式允许指定操作的具体维度。

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  • Simpson1/33/8-SIMPSON-MATLAB
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    本项目提供MATLAB实现的Simpson 1/3和3/8数值积分方法,适用于二次及三次多项式的高效、精确求积。 RES = SIMPSON(Y) 使用辛普森的 1/3 规则(单位间距)计算数值积分。该规则采用二次插值方法进行计算。如果需要对不同间距的积分求解,应将结果 RES 乘以相应的间距增量。 当 Y 是向量时,SIMPSON(Y) 返回 Y 的积分;若 Y 是矩阵,则返回每一列的积分组成的行向量。对于 ND 数组,该函数在第一个非单一维度上执行计算。 RES = SIMPSON(X,Y) 使用 X 和 Y 计算数值积分。X 和 Y 必须为相同长度的向量或 X 为一列向量且 Y 是一个数组,Y 的第一维大小等于 length(X),此时使用该规则进行运算。需要注意的是,X 需要等距分布以正确应用辛普森 1/3 规则和更复杂的辛普森 3/8 规则。 如果 X 不是等间距的,则建议采用梯形法则(MATLAB 中为 TRAPZ 函数)进行计算。RES = SIMPSON(X,Y,DIM) 参数形式允许指定操作的具体维度。
  • Simpson 2 var:利用 Simpson计算两变量 - MATLAB
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    Simpson 2 var是一款MATLAB工具箱,用于高效地运用辛普森法则计算两个独立变量的函数的二重积分。它为数值分析和科学计算提供了强大的功能支持。 在MATLAB环境中使用Simpson方法进行数值积分是一种常见的技巧,尤其适用于二重积分的近似求解。“标题”——“Simpson 2 var:利用 Simpson 方法计算两个变量上的二重积分-MATLAB开发”,指的是通过MATLAB编程来实现对具有两个独立变量函数应用Simpson法则。下面我们将深入讨论该方法及其在MATLAB中的具体运用。 Simpson法则是一种基于多项式插值的数值积分技术,它假设在一个闭区间[a, b]上给定三个点(x0, f(x0)), (x1, f(x1)), (x2, f(x2))时,函数f可以在这三点间用一个二次多项式进行近似。因此,在这个区间的积分可以通过计算该二次多项式的积分来估算。公式可表示为:∫[a, b] f(x) dx ≈ (b - a) / 6 * [f(x0) + 4*f(x1) + f(x2)]。 对于二重积分,我们首先在一个变量上应用Simpson法则,然后对另一个变量的每个部分再次使用一次该法则。因此,二重积分下的Simpson法则可以表示为:∫[a1, b1] ∫[a2, b2] f(x, y) dy dx ≈ (b1 - a1) / 6 * [S1(f(a2), f(b2)) + 4*S1(f((a2 + b2) / 2))],其中S1表示单变量的Simpson法则,并将y轴上的区间[a2, b2]分割成n等分。 在此描述中提及了三个文件: - `Simp2var.m`:这是MATLAB脚本或函数文件,实现了二重积分下的Simpson算法。它可能需要输入参数如被积函数句柄、积分的上下限及其他配置选项,并输出近似结果。 - `cm`:这可能是变量下界的数组,代表了积分区域在每个维度上的起点值。 - `dm`:同样地,这是上限的数组,对应于二重积分中两个独立变量各自的上界。 实现这种功能通常包括以下步骤: 1. 定义被积函数,可使用匿名函数或外部定义的MATLAB文件形式; 2. 将每个维度上的区间细分为多个子区段以确定Simpson法则的应用次数; 3. 对每一个子区间应用Simpson法则来估算积分值; 4. 最后将所有这些小范围内的结果相加,从而得到整个区域的近似数值。 在“压缩包子文件列表”中,`Simpson.zip`包含了上述三个关键文件。解压并运行该脚本可以用于解决特定的二重积分问题。 通过MATLAB中的这种实现方式,复杂且难以解析求解或计算量大的二重积分变得更为容易处理。用户可以根据实际需要调整参数和精度设置以满足不同的需求场景。
  • MATLAB几种程序(复化梯形、SimpsonCotes).rar
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    本资源提供了在MATLAB环境下实现复化梯形法则、辛普森法则及科茨法则进行数值积分的详细代码与示例,适用于科学计算与工程分析。 MATLAB程序包括复化梯形积分、复化Simpson、复化Cotes以及龙贝格积分的源代码。
  • 基于MATLAB复化Simpson计算.doc
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    本文档介绍了如何使用MATLAB软件实现复化Simpson法进行数值积分的计算方法,并提供了相应的代码和实例。 复化Simpson求积公式计算数值积分主要包括两个方面:一是数学理论基础;二是具体的算法流程。 一、在数学理论上,如果用分段二次插值函数来近似被积函数,在每个小区间上采用Simpson公式进行积分的近似计算,则可以得出复化Simpson公式。具体来说,当我们将区间[a, b]分成n=2m等份时,得到一系列分点,并在每一个长度为的小子区间内使用该公式求解积分值。 二、算法流程方面,首先将整个积分范围[a,b]划分为n个相等的小区间(其中n必须是偶数),即每个区间的宽度。然后,在每个这样的小范围内应用Simpson公式来计算对应的近似积分,并通过累加所有这些局部结果获得整体数值解。 复化Simpson公式的具体形式如下: 式中,为被积函数在特定点处的值,而n代表子区间总数(必须是偶数)。 关于截断误差方面,在假设原函数连续的前提下,由Simpson插值余项公式可以得出该方法的理论精度。设存在某个常数使得,则复化公式的截断误差可表示为: 综上所述,通过将整个积分区域细分为多个小部分,并在每个子区间内应用二次多项式逼近的方法来估计原函数,在保证足够细分的前提下可以获得较高的数值计算准确性。
  • 复合辛普森之一-Matlab代码-Simpsons 1/3 Rule (Composite)
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    本资源提供基于Matlab实现的复合辛普森三分之一法则的数值积分程序。适用于计算定积分,尤其在分割区间上展现高效准确度,助力科学计算与工程分析。 在数值分析中,辛普森法则是一种用于定积分数值近似的计算方法,并且它也对应于三点牛顿-科特斯求积法。 例如:输入下限a为1,上限b为2,步长设为16时,得到的积分值是0.408009。
  • Python中Simpson法进行实例
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    本篇文章详细介绍了使用Python编程语言实现Simpson法则进行数值积分的具体方法,并通过实例进行了深入浅出的分析。 本段落主要介绍了使用Python实现数值积分的Simpson方法,并通过实例分析了在Python中进行积分运算的相关技巧。有兴趣的朋友可以参考这篇文章。
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    本篇文章通过MATLAB软件详细介绍了如何对数据集执行二次、三次及四次多项式曲线拟合,并对其进行数值分析。文中提供了具体的应用示例与代码实现,旨在帮助读者掌握复杂曲线拟合技术及其在实际问题中的应用。 商品的需求量与价格之间存在一定的关系。在一定时期内对某商品的价格(x)和需求量(y)进行了观察,并收集了相应的样本数据。基于这些数据点,分别绘制出二次、三次和四次多项式的拟合曲线f(x),并生成图形展示结果。
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    本文介绍了在使用CATIA进行二次开发时CAA(C Application Architecture)模块中的命名规则,帮助开发者更好地理解和应用CAA框架。 1. 主要规则 2. 目录实体的命名: - Code Framework 命名为 - Test Framework 命名为 .tst 3. CAA Frameworks 文件命名: - CAA<FrameworkName>.edu - CAA<FrameworkName>Doc.edu - CAA<FrameworkName>.tst
  • 使用MATLAB进行复化梯形公式Simpson公式计算
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    本项目运用MATLAB编程实现数值分析中的复化梯形公式与Simpson公式来精确估算定积分值,展示了算法的有效性和便捷性。 在MATLAB中使用复化梯形公式和复化Simpson公式进行积分运算对数值计算课程非常有帮助。