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[数据结构与算法]龙贝格算法计算积分(c++)实现

目录

题目:

描述:

主要步骤:

龙贝格算法公式:

实现代码:

运行结果:

梯形值:

加速一次:

加速两次:

加速三次:

加速四次:?

加速5次:

计算结果:

优化相关:


题目:

用龙贝格算法计算下面积分:?

?I=\int_{0}^{1}x^{\frac{3}{2}}dx

描述:

实际问题中对于难以计算的定积分,我们往往采用数值积分的方法实现,其中龙贝格求积公式就是一种 好用的数值积分算法,在龙贝格算法中,是在步长逐次分半的过程中,反复利用复化求积公式进行计算。

主要步骤:

1、二分次求得梯形值

2、外推法进一步提升精度

龙贝格算法公式:

T_n=\frac{h}{2}[f(a)+2\sum_{k=1}^{n-1}f(x_k)+f(b)]

T_{2n}=\frac{T_n}{2} +\frac{h}{2} \sum_{k=0}^{n-1} f(x_{k+\frac{1}{2}})

T_m(h)=\frac{4^m}{4^m-1}T_{m-1}^{(k+1)}-\frac{1}{4^m-1}T^{(k)}_{m-1}, k=1,2,....

实现代码:

#define _CRT_SECURE_NO_WARNINGS 1
#include <iostream>
#include <vector>
#include <cmath>
#include <string>
using namespace std;

//龙贝格算法计算 积分 I=0-1上x^3/2次方dx  

class Romberg
{
public:
	Romberg(int k,int a, int b, double e)
	{
		this->m_a = a;
		this->m_b = b;
		this->m_h = b - a;
		this->m_k = k;
		this->m_e = e;
		double T0_0 = (pow(a, 1.5) + pow(b, 1.5)) * this->m_h / 2.0;
		t.push_back(T0_0);
	}

	void getT0()
	{
		//double T0_1 = t[0] / 2.0 + this->m_h / 2.0 * pow(this->m_a + this->m_h / 2.0, 1.5);
		for (int i = 1; i <= 5; i++)
		{
			double temp = 0;
			for (int j = 1; j <= (int)pow(2,i-1); j++)
			{
				double num = this->m_a * 1.0 + (2.0*j-1.0) * (double)(this->m_h /pow(2,i));
				temp += pow(num, 1.5);
			}
			double T0_i = t[i - 1] / 2.0 + this->m_h /pow(2,i-1) / 2.0 * temp;
			t.push_back(T0_i);
			//this->m_h /= 2.0;
		}
	
	}

	void getT1()
	{
		for (int i = 1; i <= 5; i++)
		{
			double T1_i = pow(4, 1) * t[i] / (pow(4, 1) - 1.0) - t[i - 1] / (pow(4, 1) - 1);
			t1.push_back(T1_i);
		}
	}

	void getT2()
	{
		for (int i = 1; i <= 4; i++)
		{
			double T2_i = pow(4, 2) * t1[i] / (pow(4, 2) - 1.0) - t1[i - 1] / (pow(4, 2) - 1);
			t2.push_back(T2_i);
		}
	}

	void getT3()
	{
		for (int i = 1; i <= 3; i++)
		{
			double T3_i = pow(4, 3) * t2[i] / (pow(4, 3) - 1.0) - t2[i - 1] / (pow(4, 3) - 1);
			t3.push_back(T3_i);
		}
	}

	void getT4()
	{
		for (int i = 1; i <= 2; i++)
		{
			double T4_i = pow(4, 4) * t3[i] / (pow(4, 4) - 1.0) - t3[i - 1] / (pow(4, 4) - 1);
			t4.push_back(T4_i);
		}
	}

	void getT5()
	{
		for (int i = 1; i <= 1; i++)
		{
			double T5_i = pow(4, 5) * t4[i] / (pow(4, 5) - 1.0) - t4[i - 1] / (pow(4, 5) - 1);
			t5.push_back(T5_i);
		}
	}
	int m_k;
	int m_h;
	int m_a;
	int m_b;
	int m_e;
	vector<double> t;
	vector<double> t1;
	vector<double> t2;
	vector<double> t3;
	vector<double> t4;
	vector<double> t5;
};
int main()
{
	Romberg r(0,0,1,0.0001);
	r.getT0();
	string T = "012345";
	for (int i = 0; i < 6; i++)
	{
		cout << "T0_"<<T[i]<<" = " << r.t[i] << endl;
	}
	system("pause");
	system("cls");
	string T1 = "12345";
	r.getT1();
	cout << "-----------------------------------------------------" << endl;
	cout << "加速一次" << endl;
	for (int i = 1; i <= 5; i++)
	{
		cout << "T1_" << T1[i-1] << " = " << r.t1[i-1] << endl;
	}
	system("pause");
	system("cls");
	r.getT2();
	string T2 = "1234";
	cout << "-----------------------------------------------------" << endl;
	cout << "加速二次" << endl;
	for (int i = 1; i <= 4; i++)
	{
		cout << "T2_" << T2[i - 1] << " = " << r.t2[i - 1] << endl;
	}
	system("pause");
	system("cls");
	r.getT3();
	cout << "-----------------------------------------------------" << endl;
	cout << "加速三次" << endl;
	for (int i = 1; i <= 3; i++)
	{
		cout << "T3_" << T[i - 1] << " = " << r.t3[i - 1] << endl;
	}
	system("pause");
	system("cls");
	r.getT4();
	cout << "-----------------------------------------------------" << endl;
	cout << "加速四次" << endl;
	for (int i = 1; i <= 2; i++)
	{
		cout << "T4_" << T[i - 1] << " = " << r.t4[i - 1] << endl;
	}
	system("pause");
	system("cls");
	r.getT5();
	cout << "-----------------------------------------------------" << endl;
	cout << "加速五次" << endl;
	for (int i = 1; i <= 1; i++)
	{
		cout << "T4_" << T[i - 1] << " = " << r.t5[i - 1] << endl;
	}
	system("pause");
	system("cls");
	return 0;
}

运行结果:

梯形值:

加速一次:

加速两次:

加速三次:

加速四次:?

加速5次:

计算结果:

计算结果
kT_0^{k}T_1^{k}T_2^{k}T_3^{k}T_4^{k}T_5^{k}
00.500000
10.4267770.402369
20.4070180.4004320.400302
30.4018120.4000770.4000540.400050
40.4004630.4000140.4000090.4000090.400009
50.4001180.4000020.4000020.4000020.4000020.400002

优化相关:

本文并未做程序优化,程序相当冗余并且,没啥普适性,优化建议如下:
1、加速值写成循环结构
2、根据预设精度判断二分次数
3、能不能把函数封装一下

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加:2021-10-17 12:14:11  更:2021-10-17 12:14:52 
 
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