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 19:41:02 浏览: 182
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python实现抛物线法(辛普森法)求定积分近似值源码-作业.zip

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。
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