Kwadratury numeryczne - Instytut Metod Komputerowych w ...
Kwadratury numeryczne - Instytut Metod Komputerowych w ...
Kwadratury numeryczne - Instytut Metod Komputerowych w ...
Create successful ePaper yourself
Turn your PDF publications into a flip-book with our unique Google optimized e-Paper software.
Michał Pazdanowski<br />
<strong>Instytut</strong> Technologii Informacyjnych w Inżynierii Lądowej<br />
Wydział Inżynierii Lądowej<br />
Politechnika Krakowska<br />
Tablica 3. Porównanie efektywności metod całkowania<br />
n<br />
Newton<br />
Gauss<br />
h ile całka błąd h ile całka błąd<br />
1 0,00011 26850 2,545100 0,003% 0,05000 60 2,545255 0,003%<br />
2 0,03488 87 2,545101 0,003% 0,60000 10 2,545230 0,002%<br />
3 0,30000 11 2,545098 0,003% 1,50000 6 2,545224 0,002%<br />
4 0,20000 13 2,545142 0,003% 3,00000 4 2,545254 0,003%<br />
W kolejnych kolumnach tablicy, dla obydwu metod całkowania, przedstawiono długość pojedynczego<br />
przedziału całkowania (h), całkowitą liczbę punktów, w których należało obliczyć wartość<br />
funkcji podcałkowej (ile), obliczoną wartość całki (całka) oraz błąd względny procentowy uzyskanego<br />
wyniku w stosunku do wartości ścisłej (błąd).<br />
Ponieważ zasadniczym czynnikiem wpływającym na czas całkowania jest liczba obliczeń wartości<br />
funkcji podcałkowej, zgodnie z oczekiwaniem okazało się, że najbardziej efektywna z rozważanych<br />
powyżej jest czteropunktowa kwadratura Gaussa.<br />
Problemem z którym spotykamy się dość często przy numerycznym całkowaniu jest problem granic<br />
niewłaściwych (czyli w − ∞ lub + ∞ ). Możemy sobie z nim poradzić na dwa sposoby:<br />
• przez odpowiednią zmianę zmiennych (typu x =<br />
1<br />
t ):<br />
b<br />
∫<br />
a<br />
1<br />
a<br />
1 ⎛1⎞<br />
f ( x)<br />
⋅dx<br />
= ∫ ⋅ f ⎜ ⎟⋅dt<br />
; (20)<br />
2<br />
1 t ⎝ t ⎠<br />
b<br />
• zastosowanie kwadratur specjalnych:<br />
∞<br />
∫<br />
0<br />
∞<br />
∫<br />
x<br />
0<br />
∞<br />
∫<br />
α<br />
−∞<br />
(1 − x)<br />
e<br />
α<br />
⋅e<br />
−x<br />
−x<br />
2<br />
⋅ f ( x)<br />
⋅dx<br />
=<br />
⋅(1<br />
+ x)<br />
⋅ f ( x)<br />
⋅dx<br />
=<br />
β<br />
∑<br />
n<br />
∑<br />
j=<br />
1<br />
n<br />
j=<br />
1<br />
⋅ f ( x)<br />
⋅dx<br />
=<br />
w ⋅ f ( x )<br />
j<br />
j<br />
w ⋅ f ( x )<br />
n<br />
∑<br />
j=<br />
1<br />
j<br />
j<br />
j<br />
w ⋅ f ( x )<br />
j<br />
, (21)<br />
kwadratury te noszą odpowiednio nazwy Gaussa–Laguerre’a, Gaussa–Hermita i Gaussa–<br />
Jacobiego.<br />
Stosując kwadratury te należy pamiętać o tym, że ich współczynniki (położenia węzłów i wagi) są<br />
określone i mogą być używane jedynie wówczas gdy przedział całkowania i funkcja podcałkowa<br />
mają postać dokładnie taką jak we wzorach (21).<br />
W przypadku osobliwości całkowalnej (np. typu (22) ) powinniśmy najpierw przez odpowiednią<br />
zmianę zmiennych pozbyć się osobliwości i dopiero wtedy zastosować którąś z standardowych<br />
kwadratur.<br />
1<br />
( x − a)<br />
Stosowne wzory przedstawiono poniżej:<br />
γ<br />
,<br />
0 ≤ γ < 1<br />
. (22)<br />
b<br />
∫<br />
a<br />
x − a = t<br />
1−γ<br />
( b−a)<br />
1<br />
f ( x)<br />
⋅dx<br />
= ⋅<br />
−<br />
∫ t<br />
1 γ<br />
0<br />
1−<br />
1<br />
γ<br />
1−<br />
1<br />
γ<br />
⋅ f ( t<br />
1−<br />
1<br />
γ<br />
+ a)<br />
⋅dt<br />
. (23)<br />
6