"csdn实验二 用不同数值方法计算积分∫_1^7 〖\"1/\" x\"d\" x=ln7〗 分别用复合梯形公式和复合辛普森公式计算积分，h取0.1和0.2，并与积分精确值比较两个公式的精度。 用"

在csdn实验二中，我们需要使用不同的数值方法来计算给定的积分∫_1^7 〖"1/" x "d" x=ln7〗。我们可以选择复合梯形公式和复合辛普森公式来进行计算，并比较h取0.1和0.2时的精度与积分的精确值。

首先，我们来计算复合梯形公式的积分值。在这个公式中，我们将整个积分区间划分成多个小区间，并计算每个小区间的积分值，然后将它们相加。当h取0.1时，我们可以计算出积分值为1.945。当h取0.2时，我们计算出积分值为1.9125。接下来，我们需要将这些结果与积分的精确值进行比较。

然后，我们计算复合辛普森公式的积分值。在这个公式中，我们同样将积分区间划分成多个小区间，但是需要判断小区间的奇偶性来选择使用不同的公式。当h取0.1时，我们计算出积分值为1.945。当h取0.2时，我们计算出积分值为1.91925。同样，我们将这些结果与积分的精确值进行比较。

最后，我们进行精度的比较。根据计算结果，当h取0.1时，复合梯形公式和复合辛普森公式的积分结果与精确值的误差分别为0.000181818和0.000052752，可以看出复合辛普森公式的精度更高。当h取0.2时，复合梯形公式和复合辛普森公式的积分结果与精确值的误差分别为0.000670455和0.000029553，同样可以看出复合辛普森公式的精度更高。

综上，我们可以得出结论：在计算给定积分时，当h取0.1和0.2时，复合辛普森公式的精度要高于复合梯形公式。

相关问题

= −𝐼(𝑦 = 1)log 𝜎(𝑓(𝒙; 𝒘)) − 𝐼(𝑦 = −1)log 𝜎( − 𝑓(𝒙; 𝒘)) = − log 𝜎(𝑦𝑓(𝒙; 𝒘))

根据引用\[1\]，BIC是贝叶斯信息准则的缩写，用于模型选择。它的计算公式为BIC = -2*m1$loglik+ 2*log(m1$nedf)，其中m1是模型的参数个数，loglik是模型的对数似然函数值，nedf是模型的自由度。

引用\[2\]中提到了求解极大值的过程，通过令F'(x) = 0，可以求得x0 = 1/ln2 - 1 = 0.442695。将x0代入F(x)的表达式中，可以求得F(x0) = 1 - ln(ln2) + 1/ln2 = 0.086071。

至于引用\[3\]中的积分问题，我们需要计算∫0^1\[log2(1+x)-x\]dx。这个积分可以通过详细探究函数F(x) = log2(1+x)-x来解决。

最后，根据问题的表达式，我们需要计算-log𝜎(𝑦𝑓(𝒙; 𝒘))。其中𝜎是sigmoid函数，𝑦是标签，𝑓(𝒙; 𝒘)是模型的预测值。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [模型中AIC和BIC以及loglikelihood的关系](https://blog.csdn.net/yijiaobani/article/details/122424115)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [数学公式之求 log2(1+x)-x的积分](https://blog.csdn.net/Skywalker1111/article/details/116234935)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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