改进以下代码a=0;b=1;h=(b-a);T1=0.920735492403948;e=1.5*10^-7;i=0; syms x f(x)=sin(x)./x; while 1 s=0;x=a+h/2; s=s+f(x);x=x+h; if x<b s=s+f(x);x=x+h; else T2=vpa(T1/2+h/2*s); end if abs(T2-T1)<e print(T2) break; else h=h/2; T1=T2; return end end使其为复化梯形公式算法

下面是改进后的代码，使用复化梯形公式算法：

a=0;
b=1;
n=1;
T1=0.920735492403948;
e=1.5e-7;
syms x;
f(x)=sin(x)./x;
while 1
h=(b-a)/n;
s=0;
for i=1:n
x=a+i*h;
s=s+f(x);
end
T2=(T1+h/2*s);
if abs(T2-T1)<e
disp(T2)
break;
else
n=n*2;
T1=T2;
end
end

对比原来的代码，主要改动如下：

1.引入变量n表示分割数目，即将区间[a,b]分割为n个小区间。

2.在for循环中，循环n次，对每个小区间进行计算，得到中点法的近似值。

3.将中点法的近似值T1替换为复化梯形公式的近似值T2。

4.将步长h除以2，即将n乘以2，进行迭代计算。

相关问题

如何优化如下sql select distinct t1.a from t1,t2 where t1.a=t2.a

对于这个 SQL 查询语句，可以考虑以下几个优化方法：

1. 索引优化：确保涉及到的列（例如 t1.a 和 t2.a）都有合适的索引。在这种情况下，可以分别为 t1.a 和 t2.a 创建索引，以便加速连接操作和去重过程。

2. 使用内连接：将查询改写为内连接形式，可以显式指定 INNER JOIN 语法，而不是使用逗号隐式连接。内连接通常比逗号连接更有效率。

   SELECT DISTINCT t1.a
   FROM t1
   INNER JOIN t2 ON t1.a = t2.a

3. 考虑子查询或临时表：如果数据量较大，连接操作可能会变得缓慢。在这种情况下，可以考虑使用子查询或创建临时表来优化查询性能。

- 子查询：

     SELECT DISTINCT a
     FROM (
         SELECT t1.a
         FROM t1, t2
         WHERE t1.a = t2.a
     ) subquery

- 临时表：

     CREATE TEMPORARY TABLE temp_table AS (
         SELECT DISTINCT t1.a
         FROM t1, t2
         WHERE t1.a = t2.a
     );

     SELECT * FROM temp_table;

这些优化方法可以根据具体情况选择合适的方案，提高查询性能和效率。但请注意，在进行任何优化之前，建议先进行性能测试和分析，确保优化的有效性。

给出A：=B*(-C+D)的自下而上语法制导翻译过程

下面是A:=B*(-C+D)的自下而上语法制导翻译过程：

1. 对于非终极符E，其属性值为E.val
2. 对于终极符，其属性值为终极符本身的值或者空值
3. 产生式S->E，S.val=E.val
4. 产生式E->E1+T，E.val=E1.val+T.val
5. 产生式E->T，E.val=T.val
6. 产生式T->T1*F，T.val=T1.val*F.val
7. 产生式T->F，T.val=F.val
8. 产生式F->(E)，F.val=E.val
9. 产生式F->-F1，F.val=-F1.val
10. 产生式F->num，F.val=num.val
11. 产生式F->id，F.val=id.val

按照以上语法制导翻译的规则，对于A:=B*(-C+D)，可以按照以下步骤生成中间代码：

1. 将B赋给临时变量t1，即t1=B
2. 将-C赋给临时变量t2，即t2=-C
3. 将t2与D相加并赋给临时变量t3，即t3=t2+D
4. 将t1与t3相乘并赋给A，即A=t1*t3

最终生成的三地址代码为：

t1 = B
t2 = -C
t3 = t2 + D
A = t1 * t3