I14=x^14/x+5从0到1的积分,In-1=1/5n-In/5,n=14,13,…,1,取16位数字计算,并分析,比较,matlab

时间: 2024-10-19 15:14:23 浏览: 26
在MATLAB中,我们首先会使用符号积分(`syms`)来定义表达式,然后利用`int`函数求解积分,最后用`vpa`(variable-precision arithmetic)函数获得高精度数值。对于第一个积分I14,可以这样做: ```matlab syms x f = x^14 / (x + 5); I14 = vpa(int(f, 0, 1), 16); % 使用vpa获取16位精度 disp(['I14 = ', num2str(I14)]) ``` 对于In-1序列,我们需要循环计算每个n值: ```matlab n = 14:-1:1; I_sequence = zeros(size(n)); for i = 1:length(n) I_sequence(i) = vpa(1/5^n - log(5)/5^n, 16); end disp('In-1 sequence:') disp(I_sequence) ``` 接下来,我们将这两个序列展示出来并进行分析: ```matlab figure plot(n, I_sequence, '-o', 'DisplayName', 'In-1 Sequence'); hold on plot([0 length(n)-1] ,[I14 I14], '--k', 'DisplayName', 'Integral I14'); legend boxoff xlabel('n') ylabel('Value') title('Comparison of I14 and In-1 series with 16-digit accuracy') % 对比说明: % I14 是一个固定常数,表示的是特定积分的结果;而In-1序列随n减小而增加,因为分母5^n变小,log(5)/5^n相对增大。 ```
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import numpy as np import math from scipy import integrate def f(x): return math.sin(x)*math.sin(x) #复化梯形法 def func(a,b,n,f): x = np.linspace(a,b,n+1) sum1 = 0 h =(b-a)/n for i in range(补充代码1): 补充代码2 return sum1 #复化辛普森法 def func1(a,b,n,f): x = np.linspace(a,b,n+1) sum1 = 0 h =(b-a)/n for i in range(补充代码3): 补充代码4 return sum1 #复化科特斯法 def func2(a,b,n,f): x = np.linspace(a,b,n+1) sum1 = 0 h =(b-a)/n for i in range( 补充代码5 ): 补充代码6 return sum1 answer = func(0,1,100,f) answer1 = func1(0,1,100,f) answer2 = func2(0,1,100,f) print(answer,answer1,answer2) #integrate积分作为精确值 value, error = integrate.quad(f,0, 1) print(value,error) print("error: ", abs(answer-value), abs(answer1-value), abs(answer2-value))import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #用来正常显示中文 标签 plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False #用来正常显示负号 f=lambda x:np.sin(x)*np.sin(x) #向前差商 def fo_df(x,h): plt.plot([x-h,x],[f(x-h),f(x)],'r--',label='前') result= 补充代码7 return result #向后差商 def back_df(x,h): plt.plot([x,x+h],[f(x),f(x+h)],'k--',label='后') result= 补充代码8 return result#中心差商 def cen_df(x,h): a=(f(x-h)+f(x+h))/2 plt.plot([x-h,x+h],[f(x-h)+f(x)-a,f(x+h)+f(x)-a],'g--',label='中') result= 补充代码9 return result xx=np.linspace(-0.5,1.5,20) yy=f(xx) plt.plot(xx,yy) print('前',fo_df(0.5,0.5)) print('后',back_df(0.5,0.5)) print('中',cen_df(0.5,0.5)) plt.legend(loc='best') plt.show() xx=np.linspace(-1,1,20) yy=f(xx) plt.plot(xx,yy) print('前',fo_df(0.5,0.25)) print('后',back_df(0.5,0.25)) print('中',cen_df(0.5,0.25)) plt.legend(loc='best') plt.show()

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