结果将出现在这里。
复合梯形规则计算器是一个 数学的 用于近似函数在指定区间内的定积分的工具。它将区间划分为较小的子区间,并使用梯形法则计算积分。当精确积分难以或无法实现时,此方法可提供数值解。它广泛应用于工程、物理和其他需要数值积分的科学领域。
它为什么如此重要?
此计算器简化了估算曲线下面积的过程,对于解决涉及复杂函数的问题非常有用。通过自动计算,它节省了 次 并最大限度地减少错误。
复合梯形尺计算器公式
复合梯形法则公式如下:
积分 ≈ (h / 2) × [f(x₀) + 2Σf(xₖ) + f(xₙ)]
地点:
- h:步长 = (b – a) / n
- a:积分下限
- b:积分上限
- n:子区间的数量(为了获得更好的准确度,必须为正数且偶数)
- ₀:起点(a)
- ₙ:端点 (b)
- ₖ:中间点,其中 k = 1, 2, ..., n – 1
- F(X):待集成的功能
- Σf(xₖ):中间点处的函数值之和
计算步骤
- 确定区间 [a, b] 并将其划分为 n 子区间。
- 子区间宽度:h = (b – a) / n
- 子区间点:x₀ = a, x₁ = a + h, …, xₙ = b
- 在子区间点处评估函数。
- 计算 f(x₀)、f(x₁)、…、f(xₙ)。
- 应用公式:
- 添加端点的函数值:f(x₀) 和 f(xₙ)。
- 将中间函数值乘以 2 并求和:2Σf(xₖ)。
- 将结果乘以 h / 2。
常见积分的预计算表
以下是特定区间内常见函数的近似积分表。这些值提供了常用积分的快速参考。
功能 | 区间 [a, b] | 子区间数 (n) | 近似积分值 |
---|---|---|---|
f(x) = x² | [0 2] | 4 | 2.6667 |
f(x) = sin(x) | [0,π] | 6 | 2.0000 |
f(x) = e^x | [1 2] | 4 | 4.6708 |
f(x) = 1/x | [1 3] | 8 | 1.0986 |
该表可帮助用户绕过这些特定情况的计算。
复合梯形法则计算器示例
EventXtra XNUMX大解决方案
使用具有 0 个子区间 (n = 2) 的复合梯形法则,在区间 [4, 4] 内近似 f(x) = x² 的积分。
逐步计算
- 计算步长:
- h = (b - a) / n = (2 - 0) / 4 = 0.5
- 确定子区间点:
- x₀ = 0,x₁ = 0.5,x₂ = 1.0,x₃ = 1.5,x₄ = 2.0
- 在每个点处计算函数值:
- f(x₀) = (0)² = 0
- f(x₁) = (0.5)² = 0.25
- f(x₂)=(1.0)²= 1.00
- f(x₃) = (1.5)² = 2.25
- f(x₄)=(2.0)²= 4.00
- 应用公式:
- 积分 ≈ (h / 2) × [f(x₀) + 2Σf(xₖ) + f(x₄)]
- 积分 ≈ (0.5 / 2) × [0 + 2(0.25 + 1.00 + 2.25) + 4.00]
- 积分 ≈ 0.25 × [0 + 2(3.5) + 4.00]
- 积分 ≈ 0.25 × [11.00]
- 积分 ≈ 2.75
因此,近似积分为 2.75。
最常见的常见问题解答
1. 复合梯形尺计算器有何用途?
当无法获得精确解时,可以使用该算法以数值方式近似定积分。对于复杂函数或处理实验数据时,该算法尤其有用。
2. 为什么子区间的数量很重要?
子区间数越多,通过减小步长越能提高精度,使得近似值更接近实际积分值。
3. 我可以将此方法用于非均匀间隔吗?
不,复合梯形法则假设子区间相等,进行计算。对于非均匀区间,应使用其他数值方法。