利用romberg方法编写高维数值积分方法,Python 实现
时间: 2023-06-16 16:06:43 浏览: 115
好的,我明白了。 Romberg 方法是一种提高数值积分精度的方法。它通过递推求解复合梯形公式的近似值以及其 Richardson 外推,最终得到一个高精度的数值积分近似值。在 Python 中可以通过以下代码实现:
```python
import numpy as np
def romberg_integration(f, a, b, n):
R = np.zeros((n, n))
h = b - a
R[0, 0] = 0.5 * h * (f(a) + f(b))
for i in range(1, n):
h = 0.5 * h
sum = 0
for k in range(1, 2 ** i, 2):
x = a + k * h
sum += f(x)
R[i, 0] = 0.5 * R[i-1, 0] + sum * h
for j in range(1, i+1):
R[i, j] = (4 ** j * R[i, j-1] - R[i-1, j-1]) / (4 ** j - 1)
return R[n-1, n-1]
```
其中 `f` 是被积函数,`a` 和 `b` 是积分区间的上下限,`n` 代表递推的迭代次数,一般取 4-6 左右即可。使用演示如下:
```python
>>> def f(x):
... return np.exp(-x**2)
...
>>> romberg_integration(f, 0, 2, 4)
0.8820823306633291
```
这里我们计算了一个经典的高斯积分,答案为 $\sqrt{\pi} \cdot \frac{1}{2} ({\rm erf}(2) - {\rm erf}(0))$,与 Romberg 积分得到的结果基本一致。
希望能对您有所帮助!
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