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本文格式为Word版,下载可任意编辑——Romberg算法的试验报告太原科技大学数值分析试验报告
Romberg算法
一、试验目的:学会数值求积的Romberg算法,并应用该算法于实际问
题.
1二、试验内容:求定积分?三、试验要求:
xdx0.5
(1)要求程序不断加密对积分区间的等分,自动地控制Romberg算法中的
加速收敛过程,直到定积分近似值的误差不超过10为止,输出求得的定积分近似值。
(2)可用MATLAB中的内部函数int求得此定积分的确凿值与Romberg算法计算的近似值进行比较。
?6四、试验基本原理
Romberg方法是使用行很强的一种数值积分方法,其收敛速度很快,这里直接给出Romberg积分的计算方法。
1(1)计算R(0,0)?(b?a)[f(a)?f(b)]
2hi?121(2)计算R(r,0)?R(i?1,0)??22k?1i?1?1???f?a?k???hi?1???2????4j?1R(m,j?1)?R(m?1,j?1)(3)R(m,j)?
4j?1?1这样就构成了Romberg积分的基本步骤,其计算步骤可以表1.1来表示:
表1.1Romberg积分
R(1,1)??R(2,1)R(2,2)R(3,1)R(3,2)R(3,3)R(4,1)R(4,2)R(4,3)R(4,4)R(5,1)R(5,2)R(5,3)R(5,4)R(5,5)?????可以证明Romberg方法是数值稳定的。
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五、试验过程:
1、编写主函数。开启Editor编辑器,输入romberg法主程序语句:
function[R,wugu,h]=romberg(fun,a,b,wucha,m)n=1;h=b-a;wugu=1;x=a;k=0;RT=zeros(4,4);RT(1,1)=h*(feval(fun,a)+feval(fun,b))/2;while((wugu>wucha)h=h/2;s=0;forj=1:n
x=a+h*(2*j-1);s=s+feval(fun,x);end
RT(k+1,1)=RT(k,1)/2+h*s;n=2*n;fori=1:k
RT(k+1,i+1)=((4^i)*RT(k+1,i)-RT(k,i))/(4^i-1);end
wugu=abs(RT(k+1,k)-RT(k+1,k+1));end
R=RT(k+1,k+1);以文件名romberg.m保存。2、运行程序。
(1)在MATLAB命令窗口输入:
F=inline('sqrt(x)');
[R,wugu,h]=romberg(F,0.5,1,1.e-6,10)
symsx
fi=int(sqrt(x),x,0.5,1);Fs=double(fi),wR=double(abs(fi-R)),wR1=wR-wugu回车得到:
R=0.430964406263892wugu=8.906264614694237e-12h=0.031250000000000
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Fs=0.430964406271151wR=7.258672750871873e-12wR1=-1.647591863822364e-12(2)在MATLAB命令窗口输入:
>>x=0.5:0.01:1;y=sqrt(x);area(x,y)grid
回车得到如下图1.2所示:
图1.2积分的几何意义
六、试验结果分析:
由运行后的所求积分的确切值Fs=0.430964406271151,取精度为10?6,利用龙贝格求积公式的romberg.m程序计算所求积分的近似值R=0.430964406263892,所得相邻两次迭代的绝对误差为
wugu=8.906264614694237e-12,最小步长h=0.031250000000000,定积分的确切值的近似值Fs=0.430964406271151,近似值R与确切值Fs的绝对误差wR=7.258672750871873e-12,已经达到所要求的精度10?6wR与wugu的绝对误差为wR1=-1.647591863822364e-12,即两者很接近。
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计算结果已经给出了符合精度的数值。在图1.2中给出了积分的几何意义,即图中阴影部分面积,为0.430964406271151。
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