4.5. Вычисление интегралов с заданной точностью
Используя приведенные в разд. 4.4 оценки погрешности вычисления интегралов, можно априори определить шаг интегрирования , при котором погрешность вычисленного результата гарантированно не превысит некоторую заданную погрешность . Однако на практике пользоваться априорными оценками погрешности не всегда удобно, в таких случаях контроль за точностью получаемого результата можно организовать следующим образом. Пусть вычисления проводились с постоянным шагом и – вычисленное с шагом приближенное значение интеграла . Если затем вычислить приближенное значение с шагом , то в качестве оценки погрешности последнего вычисленного значения можно рассматривать величину .
При необходимости вычислить результат с заданной точностью вычисления повторяют с последовательно уменьшающимся (обычно вдвое) шагом до тех пор, пока не выполнится условие .
Можно применить указанное правило для контроля за погрешностью на каждом частичном отрезке , . При этом длина очередного шага , посредством последовательного уменьшения начальной длины вдвое, устанавливается такой, чтобы выполнялось неравенство
Тогда, в худшем случае, ошибка вычисления значения интеграла на всем отрезке интегрирования не будет превосходить сумму локальных погрешностей
то есть не будет превосходить заданного уровня погрешности.
Способ вычисления интеграла с автоматическим выбором шага имеет то преимущество, что он «приспосабливается» к особенностям подынтегральной функции: в областях резкого изменения функции шаг уменьшается, а там, где функция меняется слабо, – увеличивается. Такого рода алгоритмы называются адаптивными, то есть приспосабливающимися, их использование позволяет сократить затраты вычислительных ресурсов без потери точности вычисления.
Одним из подходов к экономии вычислительных ресурсов ЭВМ при необходимости сокращения шага интегрирования вдвое является сохранение в памяти ЭВМ результатов промежуточных вычислений для исходного шага и дополнение их результатами расчетов, связанных с введением на отрезках интегрирования дополнительных точек, располагающихся в их середине.
4.6. Особые случаи численного интегрирования
Интегрирование разрывных функций. Если подынтегральная функция в некоторых внутренних точках ( ) отрезка интегрирования имеет разрыв первого рода (скачок), то интеграл следует вычислять для каждого участка непрерывности отдельно, а результаты складывать. Например, в случае одной точки разрыва (рис. 4.9) ( ) имеем
Рис. 4.9. Пример функции, имеющей разрыв первого рода в точке .
Для вычисления каждого из интегралов в правой части полученного равенства можно использовать любой из рассмотренных в данной главе методов.
Несобственные интегралы. К такому типу интегралов относятся интегралы, которые имеют хотя бы один бесконечный предел интегрирования или подынтегральную функцию, имеющую разрыв второго рода – обращающуюся в бесконечность хотя бы в одной точке отрезка интегрирования. Рассмотрим интеграл с бесконечной границей интегрирования, например .
Один из универсальных способов вычисления подобных интегралов заключается в их представлении в виде суммы двух интегралов:
где – некоторое большое положительное число, рис. 4.10.
Рис. 4.10. Иллюстрация вычисления интеграла с бесконечной границей интегрирования.
Вычисление первого интеграла на конечном отрезке не вызывает затруднений. Выбор числа производят таким образом, чтобы в пределах допустимой погрешности вторым интегралом можно было пренебречь.
В случае, когда подынтегральная функция обращается в бесконечность в некоторой точке ( ) отрезка интегрирования , интеграл можно приближенно представить в виде суммы двух интегралов
где – некоторая достаточно малая положительная величина, рис. 4.11.
Рис. 4.11. Подынтегральная функция обращается в бесконечность в некоторой точке отрезка интегрирования: а) с двух сторон от нее; б) с одной стороны от нее.
На отрезках и подынтегральная функция не имеет особенностей и соответствующие интегралы могут быть вычислены с помощью любого из рассмотренных в данной главе методов.
Замечание. В некоторых случаях при вычислении несобственных интегралов подходящая замена переменной интегрирования позволяет вообще избавиться от рассмотренных выше особенностей. Так, например, при вычислении интеграла
имеется особенность в точке 
, где подынтегральная функция обращается в бесконечность. Заменой переменной ( ) приходим к интегралу
который не имеет особенностей и вычисляется с требуемой точностью с применением любого из рассмотренных в данной главе методов.
Метод прямоугольников
Не всегда имеется возможность вычисления интегралов по формуле Ньютона-Лейбница. Не все подынтегральные функции имеют первообразные элементарных функций, поэтому нахождение точного числа становится нереальным. При решении таких задач не всегда необходимо получать на выходе точные ответы. Существует понятие приближенного значения интеграла, которое задается методом числового интегрирования типа метода прямоугольников, трапеций, Симпсона и другие.
Данная статья посвящена именно этому разделу с получением приближенных значений.
Будет определена суть метода Симпсона, получим формулу прямоугольников и оценки абсолютной погрешности, метод правых и левых треугольников. На заключительном этапе закрепим знания при помощи решения задач с подробным объяснением.
Суть метода прямоугольников
Если функция y = f ( x ) имеет непрерывность на отрезке [ a ; b ] и необходимо вычислить значение интеграла ∫ a b f ( x ) d x .
Необходимо воспользоваться понятием неопределенного интеграла. Тогда следует разбить отрезок [ a ; b ] на количество n частей x i — 1 ; x i , i = 1 , 2 , . . . . , n , где a = x 0 < x 1 < x 2 < . . . < x n — 1 < x n = b . В промежутке отрезка x i — 1 ; x i , i = 1 , 2 , . . . , n выберем точку со значением ζ i . Из определения имеем, что существует определенный тип интегральных сумм при бесконечном уменьшении длины элементарного отрезка, который уже разбили. Это выражается формулой λ = m a x i = 1 , 2 , . . . , n ( x i — x i — 1 ) → 0 , тогда получаем, что любая из таких интегральных сумм – приближенное значение интеграла ∫ a b f ( x ) d x ≈ ∑ i = 1 n f ( ζ i ) · ( x i — x i — 1 ) .
Суть метода прямоугольников выражается в том, что приближенное значение считается интегральной суммой.
Метод средних прямоугольников
Если разбить интегрируемый отрезок [ a ; b ] на одинаковые части точкой h , то получим a = x 0 , x 1 = x 0 + h , x 2 = x 0 + 2 h , . . . , x — 1 = x 0 + ( n — 1 ) h , x n = x 0 + n h = b , то есть h = x i — x i — 1 = b — a n , i = 1 , 2 , . . . , n . Серединами точек ζ i выбираются элементарные отрезки x i — 1 ; x i , i = 1 , 2 , . . . , n , значит ζ i = x i — 1 + h 2 , i = 1 , 2 , . . . , n .
Тогда приближенное значение ∫ a b f ( x ) d x ≈ ∑ i = 1 n f ( ζ i ) · ( x i — x i — 1 ) записывается таким образом ∫ a b f ( x ) d x ≈ h · ∑ i = 1 n f ( ζ i ) x i — 1 + h 2 . Данная формула называется формулой метода прямоугольников.
Такое название метод получает из-за характера выбора точек ζ i , где шаг разбиения отрезка берется за h = b — a n .
Рассмотрим на приведенном ниже рисунке данный метод.
Чертеж явно показывает, что приближение к кусочной ступенчатой функции
y = f x 0 + h 2 , x ∈ [ x 0 ; x 1 ) f x 1 + h 2 , x ∈ [ x 1 ; x 2 ) . . . f x n — 1 + h 2 , x ∈ [ x n — 1 ; x n ] происходит на всем пределе интегрирования.
С геометрической стороны мы имеем, что неотрицательная функция y = f ( x ) на имеющемся отрезке [ a ; b ] имеет точное значение определенного интеграла и выглядит как криволинейная трапеция, площадь которой необходимо найти. Рассмотрим на рисунке, приведенном ниже.
Оценка абсолютной погрешности метода средних прямоугольников
Для оценки абсолютной погрешности необходимо выполнить ее оценку на заданном интервале. То есть следует найти сумму абсолютных погрешностей каждого интервала. Каждый отрезок x i — 1 ; x i , i = 1 , 2 , . . . , n имеет приближенное равенство ∫ x i — 1 x i f ( x ) d x ≈ f x i — 1 + h 2 · h = f x i — 1 + h 2 · ( x i — x i — 1 ) . Абсолютная погрешность данного метода треугольников δ i , принадлежащей отрезку i , вычисляется как разность точного и приближенного определения интеграла . Имеем, что δ i = ∫ x i — 1 x i f ( x ) d x — f x i — 1 + h 2 · x i — x i — 1 . Получаем, что f x i — 1 + h 2 является некоторым числом, а x i — x i — 1 = ∫ x i — 1 x i d x , тогда выражение f x i — 1 + h 2 · x i — x i — 1 по 4 свойству определения интегралов записывается в форме f x i — 1 + h 2 · x i — x i — 1 = ∫ x — 1 x f x i — 1 + h 2 d x . Отсюда получаем, что отрезок i имеет абсолютную погрешность вида
δ i = ∫ x i — 1 x i f ( x ) d x — f x i — 1 + h 2 · x i — x i — 1 = = ∫ x i — 1 x i f ( x ) d x — ∫ x i — 1 x i x i — 1 + h 2 d x = ∫ x i — 1 x i f ( x ) = — f x i — 1 + h 2 d x
Если взять, что функция y = f ( x ) имеет производные второго порядка в точке x i — 1 + h 2 и ее окрестностях, тогда y = f ( x ) раскладывается в ряд Тейлора по степеням x — x i — 1 + h 2 с остаточным членом в форме разложения по Лагранжу. Получаем, что
f ( x ) = f x i — 1 + h 2 + f ‘ x i — 1 + h 2 · x — x i — 1 + h 2 + + f » ( ε i ) x — x i — 1 + h 2 2 2 ⇔ ⇔ f ( x ) = f ( x i — 1 + h 2 ) = f ‘ x i — 1 + h 2 · x — x i — 1 + h 2 + + f » ( ε i ) x — x i — 1 + h 2 2 2
Исходя из свойства определенного интеграла, равенство может интегрироваться почленно. Тогда получим, что
∫ x i — 1 x i f ( x ) — f x i — 1 + h 2 d x = ∫ x i — 1 x i f ‘ x i — 1 + h 2 · x — x i — 1 + h 2 d x + + ∫ x i — 1 x i f » ε i · x — x i — 1 + h 2 2 2 d x = = f ‘ x i — 1 + h 2 · x — x i — 1 + h 2 2 2 x i — 1 x i + f » ε i · x — x i — 1 + h 2 3 6 x i — 1 x i = = f ‘ x i — 1 + h 2 · x i — h 2 2 2 — x i — 1 — x i — 1 + h 2 2 2 + + f » ε i · x i — h 2 3 6 — x i — 1 — x i — 1 + h 2 3 6 = = f ‘ x i — 1 + h 2 · h 2 8 — h 2 8 + f » ( ε i ) · h 3 48 + h 3 48 = f » ε i · h 3 24
где имеем ε i ∈ x i — 1 ; x i .
Отсюда получаем, что δ i = ∫ x i — 1 x i f ( x ) — f x i — 1 + h 2 d x = f » ε i · h 3 24 .
Абсолютная погрешность формулы прямоугольников отрезка [ a ; b ] равняется сумме погрешностей каждого элементарного интервала. Имеем, что
δ n = ∑ i = 1 n ∫ x i — 1 x i f ( x ) — f x i — 1 + h 2 d x и δ n ≤ m a x x ∈ [ a ; b ] f » ( x ) · n · h 3 24 = m a x x ∈ [ a ; b ] f » ( x ) = b — a 3 24 n 2 .
Неравенство является оценкой абсолютной погрешности метода прямоугольников.
Метод левых прямоугольников и метод правых прямоугольников
Для модификации метода рассмотрим формулы.
∫ a b f ( x ) d x ≈ h · ∑ i = 0 n — 1 f ( x i ) является формулой левых треугольников.
∫ a b f ( x ) d x ≈ h · ∑ i = 1 n f ( x i ) является формулой правых треугольников.
Рассмотрим на примере рисунка, приведенного ниже.
Отличием метода средних прямоугольников считается выбор точек не по центру, а на левой и правой границах данных элементарных отрезков.
Такая абсолютная погрешность методов левых и правых треугольников можно записать в виде
δ n ≤ m a x x ∈ [ a ; b ] f ‘ ( x ) · h 2 · n 2 = m a x x ∈ [ a ; b ] f ‘ ( x ) · ( b — a ) 2 2 n
Примеры применения метода прямоугольников при приближенном вычислении определенных интегралов
Необходимо рассмотреть решение примеров, где нужно вычислять примерное значение имеющегося определенного интеграла при помощи метода прямоугольников. Рассматривают два типа решения заданий. Суть первого случая – задание количества интервалов для разбивания отрезка интегрирования. Суть второго заключается в наличии допустимой абсолютной погрешности.
Формулировки задач выглядят следующим образом:
- произвести приближенное вычисление определенного интеграла при помощи метода прямоугольников, разбивая на nколичество отрезков интегрирования;
- найти приближенное значение определенного интеграла методом прямоугольников с точностью до одной сотой.
Рассмотрим решения в обоих случаях.
В качестве примера выбрали задания, которые поддаются преобразованию для нахождения их первообразных. Тогда появляется возможность вычисления точного значения определенного интеграла и сравнения с приближенным значением при помощи метода прямоугольников.
Произвести вычисление определенного интеграла ∫ 4 9 x 2 sin x 10 d x при помощи метода прямоугольников, разбивая отрезок интегрирования на 10 частей.
Из условия имеем, что a = 4 , b = 9 , n = 10 , f ( x ) = x 2 sin x 10 . Для применения ∫ a b f ( x ) d x ≈ h · ∑ i = 1 n f x i — 1 + h 2 необходимо вычислить размерность шага h и значение функции f ( x ) = x 2 sin x 10 в точках x i — 1 + h 2 , i = 1 , 2 , . . . , 10 .
Вычисляем значение шага и получаем, что
h = b — a n = 9 — 4 10 = 0 . 5 .
Потому как x i — 1 = a + ( i — 1 ) · h , i = 1 , . . . , 10 , тогда x i — 1 + h 2 = a + ( i — 1 ) · h + h 2 = a + i — 0 . 5 · h , i = 1 , . . . , 10 .
Так как i = 1 , то получаем x i — 1 + h 2 = x 0 + h 2 = a + ( i — 0 . 5 ) · h = 4 + ( 1 — 0 . 5 ) · 0 . 5 = 4 . 25 .
После чего необходимо найти значение функции
f x i — 1 + h 2 = f x 0 + h 2 = f ( 4 . 25 ) = 4 . 25 2 sin ( 4 . 25 ) 10 ≈ — 1 . 616574
При i = 2 получаем x i — 1 + h 2 = x 1 + h 2 = a + i — 0 . 5 · h = 4 + ( 2 — 0 . 5 ) · 0 . 5 = 4 . 75 .
Нахождение соответствующего значения функции получает вид
f x i — 1 + h 2 = f x 1 + h 2 = f ( 4 . 75 ) = 4 . 75 2 sin ( 4 . 75 ) 10 ≈ — 2 . 254654
Вычисления производятся до i = 10 .
Представим эти данные в таблице, приведенной ниже.
| i | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
| x i — 1 + h 2 | 4 . 25 | 4 . 75 | 5 . 25 | 5 . 75 | 6 . 25 |
| f x i — 1 + h 2 | — 1 . 616574 | — 2 . 254654 | — 2 . 367438 | — 1 . 680497 | — 0 . 129606 |
| i | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 |
| x i — 1 + h 2 | 6 . 75 | 7 . 25 | 7 . 75 | 8 . 25 | 8 . 75 |
| f x i — 1 + h 2 | 2 . 050513 | 4 . 326318 | 5 . 973808 | 6 . 279474 | 4 . 783042 |
Значения функции необходимо подставить в формулу прямоугольников. Тогда получаем, что
∫ 4 9 x 2 sin x 10 d x ≈ h · ∑ i = 1 n f x i — 1 + h 2 = = 0 . 5 · — 1 . 616574 — 2 . 25654 — 2 . 367438 — 1 . 680497 — 0 . 129606 + + 2 . 050513 + 4 . 326318 + 5 . 973808 + 6 . 279474 + 4 . 783042 = = 7 . 682193
Исходный интеграл можно вычислить при помощи формулы Ньютона-Лейбница. Получаем, что
∫ 4 9 x 2 · sin x 10 d x = — 1 10 x 2 · cos x + 1 5 x · sin x + 1 5 cos x 4 9 = = 7 5 cos 4 — 4 5 sin 4 — 79 10 cos 9 + 9 5 sin 9 ≈ 7 . 630083
Находим первообразную выражения — 1 10 x 2 · cos x + 1 5 x · sin x + 1 5 cos x соответствующую функции f ( x ) = x 2 sin x 10 . Нахождение производится методом интегрирования по частям.
Отсюда видно, что определенный интеграл отличается от значения, полученном при решении методом прямоугольников, где n = 10 , на 6 долей единицы. Рассмотрим на рисунке, приведенном ниже.
Вычислить приближенного значение определенного интеграла ∫ 1 2 ( — 0 . 03 x 3 + 0 . 26 x — 0 . 26 ) d x при помощи метода левых и правых прямоугольников с точностью до одной сотой.
Из условия мы имеем, что a = 1 , b = 2 и f ( x ) = — 0 . 03 x 3 + 0 . 26 x — 0 . 26 .
Для применения формулы правых и левых прямоугольников нужно знать размерность шага h , а для его вычисления разбиваем отрезок интегрирования на n отрезков. По условию имеем, что точность должна быть до 0 , 01 , тогда нахождение n возможно при помощи оценки абсолютной погрешности методов левых и правых прямоугольников.
Известно, что δ n ≤ m a x x ∈ [ a ; b ] f ‘ ( x ) · ( b — a ) 2 2 n . Для достижения необходимой степени точности необходимо найти такое значение n , для которого неравенство m a x x ∈ [ a ; b ] f ‘ ( x ) · ( b — a ) 2 2 n ≤ 0 . 01 будет выполнено.
Найдем наибольшее значение модуля первой производной, то есть значение m a x x ∈ [ a ; b ] f ‘ ( x ) подынтегральной функции f ( x ) = — 0 . 03 x 3 + 0 . 26 x — 0 . 26 , определенной на отрезке [ 1 ; 2 ] . В нашем случае необходимо выполнить вычисления:
f ‘ ( x ) = — 0 . 03 x 3 + 0 . 26 x — 0 . 26 ‘ = — 0 . 09 x 2 + 0 . 26
Парабола является графиком подынтегральной функции с ветвями, направленными вниз, определенная на отрезке [ 1 ; 2 ] , причем с монотонно убывающим графиком. Необходимо произвести вычисление модулей значений производных на концах отрезков, а из них выбрать наибольшее значение. Получаем, что
f ‘ ( 1 ) = — 0 . 09 · 1 2 + 0 . 26 = 0 . 17 f ‘ ( 2 ) = — 0 . 09 · 2 2 + 0 . 26 = 0 . 1 → m a x x ∈ [ 1 ; 2 ] f ‘ ( x ) = 0 . 17
Решение сложных подынтегральных функций подразумевает обращение к разделу наибольше и наименьшее значение функции.
Тогда получаем, что наибольшее значение функции имеет вид:
m a x x ∈ [ a ; b ] f ‘ ( x ) · ( b — a ) 2 2 n ≤ 0 . 01 ⇔ ⇔ 0 . 17 · ( 2 — 1 ) 2 2 n ≤ 0 . 01 ⇔ 0 . 085 n ≤ 0 . 01 ⇔ n ≥ 8 . 5
Дробность числа n исключается, так как n является натуральным числом. Чтобы прийти к точности 0 . 01 , используя метод правых и левых прямоугольников, не обходимо выбирать любое значение n . Для четкости расчетов возьмем n = 10 .
Тогда формула левых прямоугольников примет вид ∫ a b f ( x ) d x ≈ h · ∑ i = 0 n — 1 f ( x i ) , а правых — ∫ a b f ( x ) d x ≈ h · ∑ i = 1 n f ( x i ) . Для применения их на практике необходимо найти значение размерности шага h и f ( x i ) , i = 0 , 1 , . . . , n , где n = 10 .
h = b — a n = 2 — 1 10 = 0 . 1
Определение точек отрезка [ a ; b ] производится с помощью x i = a + i · h , i = 0 , 1 , . . . , n .
При i = 0 , получаем x i = x 0 = a + i · h = 1 + 0 · 0 . 1 = 1 и f ( x i ) = f ( x 0 ) = f ( 1 ) = — 0 . 03 · 1 3 + 0 . 26 · 1 — 0 . 26 = — 0 . 03 .
При i = 1 , получаем x i = x 1 = a + i · h = 1 + 1 · 0 . 1 = 1 . 1 и f ( x i ) = f ( x 1 ) = f ( 1 . 1 ) = — 0 . 03 · ( 1 . 1 ) 3 + 0 . 26 · ( 1 . 1 ) — 0 . 26 = — 0 . 01393 .
Вычисления производятся до i = 10 .
Вычисления необходимо представить в таблице, приведенной ниже.
| i | 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
| x i | 1 | 1 . 1 | 1 . 2 | 1 . 3 | 1 . 4 | 1 . 5 |
| f ( x i ) | — 0 . 03 | — 0 . 01393 | 0 . 00016 | 0 . 01209 | 0 . 02168 | 0 . 02875 |
| i | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 |
| x i | 1 . 6 | 1 . 7 | 1 . 8 | 1 . 9 | 2 |
| f ( x i ) | 0 . 03312 | 0 . 03461 | 0 . 03304 | 0 . 02823 | 0 . 02 |
Подставим формулу левых треугольников
∫ 1 2 ( — 0 . 03 x 3 + 0 . 26 x — 0 . 26 ) d x ≈ h · ∑ i = 0 n — 1 f ( x i ) = = 0 . 1 · — 0 . 03 — 0 . 01393 + 0 . 00016 + 0 . 01209 + 0 . 02168 + + 0 . 02875 + 0 . 03312 + 0 . 03461 + 0 . 03304 + 0 . 02823 = = 0 . 014775
Подставляем в формулу правых треугольников
∫ 1 2 ( — 0 . 03 x 3 + 0 . 26 x — 0 . 26 ) d x ≈ h · ∑ i = 1 n f ( x i ) = = 0 . 1 · — 0 . 01393 + 0 . 00016 + 0 . 01209 + 0 . 02168 + 0 . 02875 + + 0 . 03312 + 0 . 03461 + 0 . 03304 + 0 . 02823 + 0 . 02 = 0 . 019775
Произведем вычисление по формуле Ньютона-Лейбница:
∫ 1 2 ( — 0 . 03 x 3 + 0 . 26 x — 0 . 26 ) d x = = — 0 . 03 x 4 4 + 0 . 13 x 2 — 0 . 26 x 1 2 = 0 . 0175
Рассмотрим рисунок, приведенный ниже.
Замечание
Нахождение наибольшего значения модуля первой производной является трудоемкой работой, поэтому можно исключить использование неравенства для оценивания абсолютной погрешности и методов численного интегрирования. Разрешено применять схему.
Берем значение n = 5 для вычисления приближенного значения интеграла. Необходимо удвоить количество отрезков интегрирования, тогда n = 10 , после чего производится вычисление примерного значения. необходимо найти разность этих значений при n = 5 и n = 10 . Когда разность не соответствует требуемой точности, то приближенным значением считается n = 10 с округлением до десятка.
Когда погрешность превышает необходимую точность, то производится удваивание n и сравнивание приближенных значений. Вычисления производятся до тех пор, пока необходимая точность не будет достигнута.
Для средних прямоугольников выполняются аналогичные действия, но вычисления на каждом шаге требуют разности полученных приближенных значений интеграла для n и 2 n . Такой способ вычисления называется правилом Рунге.
Произведем вычисление интегралов с точностью до одной тысячной при помощи метода левых прямоугольников.
При n = 5 получаем, что ∫ 1 2 ( — 0 . 03 x 3 + 0 . 26 x — 0 . 26 ) d x ≈ 0 . 0116 , а при n = 10 — ∫ 1 2 ( — 0 . 03 x 3 + 0 . 26 x — 0 . 26 ) d x ≈ 0 . 014775 . Так как имеем, что 0 . 0116 — 0 . 014775 = 0 . 003175 > 0 . 001 , возьмем n = 20 . Получаем, что ∫ 1 2 ( — 0 . 03 x 3 + 0 . 26 x — 0 . 26 ) d x ≈ 0 . 01619375 . Имеем 0 . 014775 — 0 . 01619375 = 0 . 00141875 > 0 . 001 , возьмем значение n = 40 , тогда получим ∫ 1 2 ( — 0 . 03 x 3 + 0 . 26 x — 0 . 26 ) d x ≈ 0 . 01686093 . Имеем, что 0 . 1619375 — 0 . 01686093 = 0 . 00066718 < 0 . 001 , тогда после округления значения проверим, что ∫ 1 2 ( — 0 . 03 x 3 + 0 . 26 x — 0 . 26 ) d x равняется значению 0 , 017 с погрешностью 0 , 001 . Из оценок абсолютных погрешностей видно, что данный метод дает максимальную точность в отличие от метода левых и правых координат для заданного n . Отдается предпочтение методу средних прямоугольников.
Непрерывные подынтегральные функции при бесконечном разделении на отрезки данное приближенно число стремится к точному. Чаще всего такой метод выполняется при помощи специальных программ на компьютере. Поэтому чем больше значение n , тем больше вычислительная погрешность.
Для наиболее точного вычисления необходимо выполнять точные промежуточные действия, желательно с точностью до 0 , 0001 .
Итоги
Для вычисления неопределенного интеграла методом прямоугольников следует применять формулу такого вида ∫ a b f ( x ) d x ≈ h · ∑ i = 1 n f ( ζ i ) x i — 1 + h 2 и оценивается абсолютная погрешность с помощью δ n ≤ m a x x ∈ [ a ; b ] f ‘ ‘ ( x ) · n · h 3 24 = m a x x ∈ [ a ; b ] f ‘ ‘ ( x ) · b — a 3 24 n 2 .
Для решения с помощью методов правых и левых прямоугольников применяют формулы, имеющие вид, ∫ a b f ( x ) d x ≈ h · ∑ i = 0 n — 1 f ( x i ) и ∫ a b f ( x ) d x ≈ h · ∑ i = 1 n f ( x i ) . Абсолютная погрешность оценивается при помощи формулы вида δ n ≤ m a x x ∈ [ a ; b ] f ‘ ( x ) · h 2 · n 2 = m a x x ∈ [ a ; b ] f ‘ ( x ) · b — a 2 2 n .
Приближенное вычисление определенного интеграла
с помощью разложения подынтегральной функции в ряд
Этот небольшой урок позволит не только освоить типовую задачу, которая довольно часто встречается на практике, но и закрепить материалы статьи Разложение функций в степенные ряды. Нам потребуется таблица разложений функций в степенные ряды, которую можно раздобыть на странице Математические формулы и таблицы. Кроме того, читатель должен понимать геометрический смысл определенного интеграла и обладать элементарными навыками интегрирования.
На уроке Определенный интеграл. Как вычислить площадь фигуры? речь шла о том, что определенный интеграл – это площадь. Но в некоторых случаях интеграл является очень трудным или неберущимся, поэтому соответствующую площадь в большинстве случаев можно вычислить только приближенно.
Например: вычислить определенный интеграл . Такой интеграл является неберущимся, но аналитически и геометрически всё хорошо:
Мы видим, что подынтегральная функция непрерывна на отрезке , а значит, площадь существует, и определенный интеграл численно равен заштрихованной площади. Беда только в том, что данную площадь можно вычислить лишь приближенно с определенной точностью. На основании вышеизложенных фактов и появилась типовая задача курса высшей математики.
Вычислить приближенно определенный интеграл, предварительно разложив подынтегральную функцию в ряд Маклорена, с точностью до 0,001
Решение: Идея метода состоит в том, чтобы заменить подынтегральную функцию соответствующим степенным рядом (если он, конечно, сходится к ней на промежутке интегрирования).
Поэтому на первом этапе нужно разложить подынтегральную функцию в ряд Маклорена. Эту распространенную на практике задачу мы очень подробно рассмотрели на уроке Разложение функций в степенные ряды. Кстати, рекомендую всем прочитать, поскольку некоторые вещи, о которых сейчас пойдет разговор, могут показаться малопонятными.
Используем табличное разложение:
В данном случае
Обратите внимание, как я записал ряд. Специфика рассматриваемого задания требует записывать только несколько первых членов ряда. Мы не пишем общий член ряда , он здесь ни к чему.
Чем больше членов ряда мы рассматриваем – тем лучше будет точность. Сколько слагаемых рассматривать? Из практики могу сказать, что в большинстве случаев для достижения точности 0,001 достаточно записать первые 4 члена ряда. Иногда требуется меньше. А иногда больше. Если в практическом примере их не хватило, то придётся переписывать всё заново =( Поэтому целесообразно провести предварительный черновой анализ или перестраховаться, изначально записав побольше членов (собственно, такой же совет как и для приближенного вычисления значения функции с помощью ряда).
Следует также отметить, что точность до трёх знаков после запятой самая популярная. Также в ходу и другая точность вычислений, обычно 0,01 или 0,0001.
Теперь второй этап решения:
Сначала меняем подынтегральную функцию на полученный степенной ряд:
Почему это вообще можно сделать? Данный факт пояснялся ещё на уроке о разложении функций в степенные ряды – график бесконечного многочлена в точности совпадает с графиком функции ! Причем, в данном случае утверждение справедливо для любого значения «икс», а не только для отрезка интегрования .
На следующем шаге максимально упрощаем каждое слагаемое:
Лучше это сделать сразу, чтобы на следующем шаге не путаться с лишними вычислениями.
После упрощений почленно интегрируем всю начинку – напоминаю, что эта замечательная возможность обусловлена равномерной сходимостью степенных рядов:
Интегралы здесь простейшие, на этом я не останавливаюсь.
На завершающем этапе вспоминаем школьную формулу Ньютона-Лейбница . Для тех, кто не смог устоять перед Ньютоном и Лейбницем, есть урок Определенные интегралы. Примеры решений.
Техника вычислений стандартна: сначала подставляем в каждое слагаемое 0,3, а затем ноль. Для вычислений используем калькулятор:
Сколько членов ряда нужно взять для окончательных вычислений? Если сходящийся ряд знакочередуется, то абсолютная погрешность вычислений по модулю не превосходит последнего отброшенного члена ряда. В нашем случае уже третий член ряда меньше требуемой точности 0,001, и поэтому если мы его отбросим, то заведомо ошибёмся не более чем на 0,000972 (осознайте, почему!). Таким образом, для окончательного расчёта достаточно первых двух членов: .
Ответ: , с точностью до 0,001
Что это получилось за число с геометрической точки зрения? – это приблизительная площадь заштрихованной фигуры (см. рисунок выше).
Вычислить приближенно определенный интеграл, предварительно разложив подынтегральную функцию в ряд по степеням , с точностью до 0,001
Это пример для самостоятельного решения. Полное решение и ответ в конце урока.
Как-то незаслуженно я обошел стороной арктангенс, ни разу не разложив его в ряд. Исправим оплошность.
Вычислить определенный интеграл с точностью 0,01 с помощью разложения подынтегральной функции в ряд.
Решение: Есть сильное подозрение, что данный интеграл является берущимся, правда, решение не самое простое.
Разложим подынтегральную функцию в ряд Маклорена. Используем разложение:
В данном случае
Здесь повезло, что в итоге степени таки остались целыми, дробные степени было бы труднее интегрировать.
Бывает и так. Члены с возу – студенту легче.
Ответ: с точностью до 0,01.
И снова обратите внимание, что точность 0,01 здесь гарантирована лишь потому, что сходящийся ряд знакочередуется. Для ряда с положительными членами, например, ряда такую оценку проводить нельзя, поскольку сумма отброшенного «хвоста» может запросто превысить 0,00089. Что делать в таких случаях? Расскажу в конце урока. А пока открою секрет, что во всех сегодняшних примерах ряды знакочередуются.
И, конечно, следует контролировать область сходимости ряда. В рассмотренном примере она, кстати, «урезана»: (из-за квадратного корня), однако наш отрезок интегрирования полностью лежит в данной области.
Что произойдёт в «нелегальном» случае, например, с интегралом ? Функция так же прекрасно разложится в ряд, члены ряда так же замечательно проинтегрируются. Но, когда мы начнем подставлять значение верхнего предела по формуле Ньютона-Лейбница, то увидим, что числа будут неограниченно расти, то есть каждое следующее число будет больше, чем предыдущее. Ряд-то сходится лишь на отрезке . Это не паранойя, на практике так время от времени бывает.
Что делать, если вам встретился подобный интеграл? Во-первых, имеет смысл проконсультировать с преподавателем – скорее всего, это опечатка в задачнике или методичке, где авторы недосмотрели, что промежуток интегрирования «вылез» за область сходимости ряда. А может и досмотрели (особенно, если вы учитесь углублённо). Дело в том, что на самом деле этот интеграл разрешим! Разбиваем его на две части:
Первый интеграл вычисляется штатно, а вот во втором – раскладываем функцию в ряд Тейлора по степеням с помощью производных (см. последний параграф), тогда область сходимости полученного ряда будет такова:
– прибавляем ко всем частям неравенства единицу:
– и далее преспокойно интегрируем ряд в его области сходимости!
Вот такая вот совсем не очевидная задача, выражаю благодарность одному из читателей, который указал на этот вариант развития событий.
Интеграл с арксинусом я рассматривать не буду, поскольку он занесен в красную книгу. Лучше дополнительно рассмотреть что-нибудь «бюджетное»:
Вычислить определенный интеграл с точностью 0,001 путем разложения подынтегральной функции в ряд и почленного интегрирования этого ряда.
Это пример для самостоятельного решения. Что касаемо нуля, то он здесь не помеха – подынтегральная функция терпит лишь устранимый разрыв в точке , и поэтому несобственный интеграл здесь и рядом не валялся, т.е. речь идёт по-прежнему об определённом интеграле. В ходе решения вы увидите, что полученный ряд прекрасно сходится к нулю.
В заключение рассмотрим еще пару примеров, которые несколько сложнее.
Вычислить определенный интеграл с точностью 0,001 с помощью разложения подынтегральной функции в ряд и почленного интегрирования этого ряда.
Решение: Анализирую подынтегральную функцию, приходим к выводу, что нужно использовать биномиальное разложение. Но сначала функцию надо представить в соответствующем виде:
К сожалению, ни один частный случай биномиального разложения не подходит, и нам придется использовать громоздкую общую формулу:
В данном случае: ,
Разложение уже на этом этапе лучше максимально упростить. Замечаем также, что четвертый член ряда нам, очевидно, не потребуется, так как в нём еще до интегрирования появилась дробь , которая заведомо меньше требуемой точности 0,001.
Не забываем, что есть еще один множитель:
Наиболее кропотливый этап пройден, вычислим интеграл:
Ответ: с точностью до 0,001.
Нечто подобное для самостоятельного решения:
Вычислить определенный интеграл с точностью 0,001 путем разложения подынтегральной функции в ряд и почленного интегрирования этого ряда.
И напоследок обещанный секрет – что делать, если все члены ряда положительны? Скорее всего, в этом случае от вас не потребует вычислить интеграл «с точностью до», а попросят, например, найти сумму первых трёх членов ряда и опционально округлить её до скольких-то знаков после запятой. Но это будет вовсе не «с точностью до», т.к. для положительных рядов довольно трудно оценить сумму остатка. Однако, если «тяжёлый случай» таки имеет место, то обратитесь за консультацией к преподавателю; в рамках данной статьи я не буду освещать специальные методы, которые не находят широкого практического применения.
Рассмотренная типовая задача на самом деле довольно неприятна, так как не существует простых способов проверки результата. По невнимательности легко пропустить какое-нибудь число, степень, неточно разложить функцию в ряд, неверно проинтегрировать, допустить банальную ошибку в вычислениях. Поэтому очень важно подходить к решению таких задач с ясной головой.
Решения и ответы:
Пример 2: Решение: разложим подынтегральную функцию в ряд.
Используем частный случай биномиального разложения:
В данном случае:
Таким образом:
Ответ: с точностью до 0,001.
Пример 4: Решение: разложим подынтегральную функцию в ряд.
Используем разложение:
Таким образом:
Ответ: с точностью до 0,001.
Пример 6: Решение:
Используем биномиальное разложение:
В данном случае: , :
Таким образом:
Ответ: с точностью до 0,001.
Автор: Емелин Александр
(Переход на главную страницу)
Contented.ru – онлайн школа дизайна
SkillFactory – получи востребованную IT профессию!
6.4. Выбор шага интегрирования
При вычислении значения определенного интеграла от функций, заданных аналитически, необходимо обеспечить требуемую точность расчета ε.
Точность вычисления можно повысить двумя способами:
1. Использовать более точную квадратурную формулу.
2. Увеличить количество узлов, соответственно уменьшить шаг интегрирования h.
На практике обычно используется формула Симпсона, а требуемая точность расчета достигается вторым из указанных выше способов. Выполняется расчет с выбранным числом узлов n, затем выполняется расчет с удвоенным их числом. Если результаты отличаются более чем на требуемую точность, число узлов вновь удваивается. Расчет заканчивают, когда , полагая, что , т. е. последнее вычисленное приближенное значение интеграла отличается от точного значения не больше чем на заданную точность.
Такой способ называется Автоматическим выбором шага интегрирования и легко реализуется на ЭВМ.
Начальный шаг интегрирования рекомендуется выбирать из соотношения:
Где k = 1 для формул правых и левых прямоугольников;
k = 2 для формул трапеций и центральных прямоугольников;
k = 3 для формулы Симпсона.
Рис. 6.10. Схема алгоритма вычисления определенного интеграла
с автоматическим выбором шага интегрирования.
Важно напомнить, что погрешность решения включает погрешности метода δM и погрешность округления δO. При увеличении числа узлов n δM уменьшается, но растет δO, т. к. увеличивается количество арифметических действий для решения задачи. Зависимость этих величин показана на графике.
Рис. 6.11. Структура погрешности численного интегрирования.
Из графика следует, что требуемую точность ε следует выбирать больше δкр, иначе требуемая точность не может быть достигнута.