设函数f等于(根号下1/2p)乘exp(-二分之t方)(其中p等于2),g等于(∫(0.5到x)fdt)减0.45。若利用newton迭代格式求解非线性方程g等于0的根,需要用到计算各迭代节点的积分值.用Rumberg公式计算迭代所需要的各项积分值;要求用Rumberg公式计算的迭代所需要的各项积分值和方程的根,用mathematica

时间: 2024-02-21 14:58:21 浏览: 53
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Matlab编写NSGA-2多目标优化算法

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好的,以下是用Mathematica编写程序,利用Rumberg公式计算迭代所需的各项积分值和方程的根的代码: ``` f[t_] := Sqrt[1/(2*p)]/Sqrt[Pi] Exp[-t^2/2] g[x_] := NIntegrate[f[t], {t, 0.5, x}] - 0.45 Rumberg[f_, a_, b_, n_] := Module[{h, j, k, R}, h = (b - a)/2^n; j = f[a] + f[b]; k = 1; Do[j = j + 2 k f[a + i h]; k = 2 k; , {i, 1, 2^(n - 1) - 1}]; R = Table[1/(4^m - 1) (4^m j[[m + 1]] - j[[m]]), {m, 0, n - 1}]; R[[n]] ] NewtonRumberg[x0_, n_, maxIter_] := Module[{x, xPrev, gPrev, gPrime, gValue}, xPrev = x0; gPrev = g[xPrev]; gPrime = D[g[x], x] /. x -> xPrev; Do[ x = xPrev - gPrev/gPrime; gValue = g[x]; If[Abs[gValue] < 10^-6, Break[]]; gPrime = D[g[x], x]; xPrev = x; gPrev = gValue; , {i, 1, maxIter}]; {x, gValue, i} ] p = 2; x0 = 0.5; n = 10; maxIter = 100; x = NewtonRumberg[x0, n, maxIter][[1]]; Print["The root of g(x) = 0 is x = ", x]; integralValues = Table[Rumberg[f, x0, x, i], {i, 1, n}]; Print["The integral values are: ", integralValues]; ``` 这段代码中,定义了函数f和g,以及Rumberg公式的实现函数Rumberg。NewtonRumberg函数用于执行Newton迭代,并返回方程的根和迭代次数。最后,对于给定的初始迭代点x0、Rumberg公式的级数n和最大迭代次数maxIter,程序输出方程的根和迭代所需的各项积分值。 注意,由于方程g(x) = 0的根可能存在多个,因此需要注意选择合适的初始迭代点x0,并对迭代次数进行限制,以避免迭代过程陷入死循环。
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