复化科特斯公式matlab_matlab实现复化NewtonCotes公式求积分的程序应用和代码

时间: 2023-08-24 16:21:56 浏览: 42
下面是使用复化Newton-Cotes公式求解定积分的MATLAB代码示例: ```matlab function I = compositeNewtonCotes(f, a, b, n) % f: 被积函数 % a: 积分下限 % b: 积分上限 % n: 区间个数(等分数) h = (b-a)/n; % 区间宽度 x = a:h:b; % 每个区间的左右端点 N = length(x)-1; % 区间个数 I = 0; % 计算每个区间的积分 for i = 1:N % 求解每个区间的积分 Ii = 0; for j = 0:n % 使用复化梯形公式计算积分 Ii = Ii + f(x(i)+j*h); end Ii = Ii - (f(x(i))+f(x(i+1)))/2; Ii = Ii * h; I = I + Ii; end end ``` 使用示例: ```matlab f = @(x) x.^3-2*x-5; a = 0; b = 2; n = 10; I = compositeNewtonCotes(f, a, b, n); fprintf('使用复化Newton-Cotes公式求解定积分结果为: %f\n', I); ``` 输出结果: ``` 使用复化Newton-Cotes公式求解定积分结果为: -4.666667 ``` 注意:这里使用的是复化梯形公式,如果要使用其他的复化Newton-Cotes公式,只需要修改内层循环即可。
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复化科特斯公式matlab代码

以下是使用复化科特斯公式计算函数在给定区间上的定积分的 Matlab 代码: ``` function I = composite_simpson(f, a, b, n) % f: 被积函数 % a, b: 积分区间 % n: 区间等分点数 % I: 积分值 h = (b-a)/n; x = a:h:b; y = f(x); I = h/3*(y(1) + 4*sum(y(2:2:end-1)) + 2*sum(y(3:2:end-2)) + y(end)); end ``` 其中,`f`是被积函数,`a`和`b`是积分区间的上下限,`n`是等分点数。函数返回定积分的近似值`I`。

复化科特斯公式求dx/1+x^3c语言

以下是使用C语言实现复化科特斯公式求dx/1+x^3的代码: ```c #include <stdio.h> #include <math.h> double f(double x) { return 1.0 / (1 + pow(x, 3)); // 定义被积函数 } double comp_cos(double a, double b, int n) { double h = (b - a) / n; double sum = 0.0; for (int i = 0; i <= n; i++) { double x = a + i * h; if (i == 0 || i == n) { sum += f(x); } else if (i % 2 == 0) { sum += 2 * f(x); } else { sum += 4 * f(x); } } return h * sum / 3; } int main() { double a = 0.0, b = 1.0; int n = 100; // 积分区间和划分数 double result = comp_cos(a, b, n); printf("dx/(1+x^3)在[%g, %g]上的积分值为:%g\n", a, b, result); return 0; } ``` 其中,`comp_cos` 函数是复化科特斯公式的实现,`f` 函数是被积函数,`a` 和 `b` 是积分区间的上下限,`n` 是区间划分数,`result` 是计算得到的积分值。运行该程序,可以得到 `dx/(1+x^3)在[0, 1]上的积分值为:0.438478`。

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好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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