用python编写程序求梯形求积公式,抛物线求积公式,复化梯形公式,复化抛物线公式,逐次分半求积公式的误差

时间: 2023-07-12 08:41:02 浏览: 45
以下是用Python编写程序求解数值积分公式误差的示例代码: 1. 梯形求积公式误差 ```python import math # 定义被积函数 def f(x): return math.sin(x) # 定义梯形求积公式 def trapezoid_rule(f, a, b): return (b - a) * (f(a) + f(b)) / 2 # 计算梯形求积公式误差 def trapezoid_error(f, a, b, n): h = (b - a) / n exact = math.cos(a) - math.cos(b) approx = 0 for i in range(n): x0 = a + i * h x1 = x0 + h approx += trapezoid_rule(f, x0, x1) error = abs(approx - exact) return error # 示例 print(trapezoid_error(f, 0, math.pi/2, 10)) ``` 2. 抛物线求积公式误差 ```python import math # 定义被积函数 def f(x): return math.sin(x) # 定义抛物线求积公式 def parabolic_rule(f, a, b): h = (b - a) / 2 return (h / 3) * (f(a) + 4 * f((a + b) / 2) + f(b)) # 计算抛物线求积公式误差 def parabolic_error(f, a, b, n): h = (b - a) / n exact = math.cos(a) - math.cos(b) approx = 0 for i in range(n): x0 = a + i * h x1 = x0 + h approx += parabolic_rule(f, x0, x1) error = abs(approx - exact) return error # 示例 print(parabolic_error(f, 0, math.pi/2, 10)) ``` 3. 复化梯形公式误差 ```python import math # 定义被积函数 def f(x): return math.sin(x) # 定义梯形求积公式 def trapezoid_rule(f, a, b): return (b - a) * (f(a) + f(b)) / 2 # 计算复化梯形公式误差 def composite_trapezoid_error(f, a, b, n): h = (b - a) / n exact = math.cos(a) - math.cos(b) approx = 0 for i in range(n): x0 = a + i * h x1 = x0 + h approx += trapezoid_rule(f, x0, x1) error = abs(approx - exact) return error # 示例 print(composite_trapezoid_error(f, 0, math.pi/2, 10)) ``` 4. 复化抛物线公式误差 ```python import math # 定义被积函数 def f(x): return math.sin(x) # 定义抛物线求积公式 def parabolic_rule(f, a, b): h = (b - a) / 2 return (h / 3) * (f(a) + 4 * f((a + b) / 2) + f(b)) # 计算复化抛物线公式误差 def composite_parabolic_error(f, a, b, n): h = (b - a) / n exact = math.cos(a) - math.cos(b) approx = 0 for i in range(n): x0 = a + i * h x1 = x0 + h x2 = x1 + h approx += parabolic_rule(f, x0, x2) error = abs(approx - exact) return error # 示例 print(composite_parabolic_error(f, 0, math.pi/2, 10)) ``` 5. 逐次分半求积公式误差 ```python import math # 定义被积函数 def f(x): return math.sin(x) # 定义逐次分半求积公式 def recursive_midpoint_rule(f, a, b, tol): c = (a + b) / 2 fa = f(a) fb = f(b) fc = f(c) approx1 = (b - a) * fc approx2 = (b - a) * (fa + 4 * fc + fb) / 6 error = abs(approx2 - approx1) if error < tol: return approx2 else: left = recursive_midpoint_rule(f, a, c, tol/2) right = recursive_midpoint_rule(f, c, b, tol/2) return left + right # 计算逐次分半求积公式误差 def recursive_midpoint_error(f, a, b, tol): exact = math.cos(a) - math.cos(b) approx = recursive_midpoint_rule(f, a, b, tol) error = abs(approx - exact) return error # 示例 print(recursive_midpoint_error(f, 0, math.pi/2, 1e-6)) ``` 注意:以上代码仅为示例,实际应用时需要根据具体情况进行调整。

相关推荐

最新推荐

recommend-type

复化梯形求积分实例——用Python进行数值计算

今天小编就为大家分享一篇复化梯形求积分实例——用Python进行数值计算,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
recommend-type

Python读取excel文件中带公式的值的实现

主要介绍了Python读取excel文件中带公式的值的实现,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
recommend-type

python 对任意数据和曲线进行拟合并求出函数表达式的三种解决方案

主要介绍了python 对任意数据和曲线进行拟合并求出函数表达式的三种解决方案,本文通过实例代码给大家介绍的非常详细,具有一定的参考借鉴价值,需要的朋友可以参考下
recommend-type

Python二维数组实现求出3*3矩阵对角线元素的和示例

今天小编就为大家分享一篇Python二维数组实现求出3*3矩阵对角线元素的和示例,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
recommend-type

彭曼公式整理.docx

文档包含彭曼公式所有参数的理论计算和参数估算方法,分条列出,适合知道一部分参数如温度、湿度等基础气象参数的前提下,对一些难以获取的参数按条件进行估算,非常实用。
recommend-type

zigbee-cluster-library-specification

最新的zigbee-cluster-library-specification说明文档。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

实现实时数据湖架构:Kafka与Hive集成

![实现实时数据湖架构:Kafka与Hive集成](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/10eb2e6972b3b6086286fc64c0b3ee41.jpeg) # 1. 实时数据湖架构概述** 实时数据湖是一种现代数据管理架构,它允许企业以低延迟的方式收集、存储和处理大量数据。与传统数据仓库不同,实时数据湖不依赖于预先定义的模式,而是采用灵活的架构,可以处理各种数据类型和格式。这种架构为企业提供了以下优势: - **实时洞察:**实时数据湖允许企业访问最新的数据,从而做出更明智的决策。 - **数据民主化:**实时数据湖使各种利益相关者都可
recommend-type

SPDK_NVMF_DISCOVERY_NQN是什么 有什么作用

SPDK_NVMF_DISCOVERY_NQN 是 SPDK (Storage Performance Development Kit) 中用于查询 NVMf (Non-Volatile Memory express over Fabrics) 存储设备名称的协议。NVMf 是一种基于网络的存储协议,可用于连接远程非易失性内存存储器。 SPDK_NVMF_DISCOVERY_NQN 的作用是让存储应用程序能够通过 SPDK 查询 NVMf 存储设备的名称,以便能够访问这些存储设备。通过查询 NVMf 存储设备名称,存储应用程序可以获取必要的信息,例如存储设备的IP地址、端口号、名称等,以便能
recommend-type

JSBSim Reference Manual

JSBSim参考手册,其中包含JSBSim简介,JSBSim配置文件xml的编写语法,编程手册以及一些应用实例等。其中有部分内容还没有写完,估计有生之年很难看到完整版了,但是内容还是很有参考价值的。