Методы Ньютона-Котеса — это совокупность техник приближенного интегрирования, основанных на:
- разбиении отрезка интегрирования на равные промежутки;
- аппроксимации подинтегральной функции на выбранных промежутках многочленами;
- нахождении суммарной площади полученных криволинейных трапеций.
В этой статье будут рассмотрены несколько методов Ньютона-Котеса:
- метод трапеций;
- метод Симпсона;
- метод Ромберга.
Метод трапеций
Метод трапеций — простейший из рассмотренных. В качестве примера возьмем следующий интеграл:
Точность приближения зависит от числа N отрезков, на которые разбивается промежуток интегрирования. Таким образом, длина промежутка:
Площадь трапеции может быть вычислена по формуле:
Суммируя все вышесказанное, приближенное значение интеграла вычисляется по формуле:
Функция, вычисляющая интеграл методом трапеций должна принимать 4 параметра:
- границы отрезка интегрирования;
- подинтегральную функцию;
- число N промежутков разбиения.
double trapezoidalIntegral(double a, double b, int n, const std::function<double (double)> &f) {
const double width = (b-a)/n;
double trapezoidal_integral = 0;
for(int step = 0; step < n; step++) {
const double x1 = a + step*width;
const double x2 = a + (step+1)*width;
trapezoidal_integral += 0.5*(x2-x1)*(f(x1) + f(x2));
}
return trapezoidal_integral;
}
Метод Симпсона
Метод Симпсона заключается в интегрировании интерполяционного многочлена второй степени функции f(x) с узлами интерполяции a, b и m = (a+b)/2 — параболы p(x).Для повышения точности имеет смысл разбить отрезок интегрирования на N равных промежутков(по аналогии с методом трапеций), на каждом из которых применить метод Симпсона.
Площадь параболы может быть найдена суммированием площадей 6 прямоугольников равной ширины. Высота первого из них должна быть равна f(a), с третьего по пятый — f(m), шестого — f(m). Таким образом, приближение методом Симпсона находим по формуле:
double simpsonIntegral(double a, double b, int n, const std::function<double (double)> &f) {
const double width = (b-a)/n;
double simpson_integral = 0;
for(int step = 0; step < n; step++) {
const double x1 = a + step*width;
const double x2 = a + (step+1)*width;
simpson_integral += (x2-x1)/6.0*(f(x1) + 4.0*f(0.5*(x1+x2)) + f(x2));
}
return simpson_integral;
}
Метод Ромберга
Пусть T(x) — приближение интеграла, полученное методом трапеций с шагом x. Получим 3 таких приближения, уменьшая размер шага в 2 раза при каждом вычислении.
Построим теперь симметричную относительно оси y параболу, проходящую через точки T(1) и T(1/2) чтоб экстраполировать полученные значения для x стремящегося к 0.
Следовательно, каждый член первого столбца R(n, 0) приближений Ромберга эквивалентен решениям полученным методом трапеций, а каждое решение второго столбца R (n, 1) — методом Симпсона. Таким образом, формулы для приближенного интегрирования методом Ромберга:
Реализация на C++:
std::vector<std::vector<double>> rombergIntegral(double a, double b, size_t n, const std::function<double (double)> &f) {
std::vector<std::vector<double>> romberg_integral(n, std::vector<double>(n));
romberg_integral.front().front() = trapezoidalIntegral(a, b, 1, f);
double h = b-a;
for(size_t step = 1; step < n; step++) {
h *= 0.5;
double trapezoidal_integration = 0;
size_t stepEnd = pow(2, step - 1);
for(size_t tzStep = 1; tzStep <= stepEnd; tzStep++) {
const double deltaX = (2*tzStep - 1)*h;
trapezoidal_integration += f(a + deltaX);
}
romberg_integral[step].front() = 0.5*romberg_integral[step - 1].front() + trapezoidal_integration*h;
for(size_t rbStep = 1; rbStep <= step; rbStep++) {
const double k = pow(4, rbStep);
romberg_integral[step][rbStep] = (k*romberg_integral[step][rbStep-1] - romberg_integral[step-1][rbStep-1])/(k-1);
}
}
return romberg_integral;
}
Автор: paygorno