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title: "【洛谷日报#46】浅谈自适应Simpson法" categories:
一种经典的数值积分算法
老文章, 可能有很多错误, 懒得修了
{% note info %} 我重写了一篇介绍自适应 Simpson 算法的文章 -> {% post_link asr %} {% endnote %}
<!--more-->Simpson 法是一种经典的数值积分方法, 一个重要应用就是求不规则图形面积 说到不规则图形, 我们往往都是先从曲边梯形开始
曲边梯形 $ABCD$ 就是下图中曲线 $AB$ 、线段 $AC$ 、 $CD$ 、 $DB$ 围成的图形, 我们想要求出它的面积
一个简单而直接的解决方案是: 把曲边梯形分成 $n$ 段, 每一段用一些规则的几何图形去近似, 然后累加每一段的面积, 这样我们就得出结果了
可以看出, 上述过程的关键就是选择什么样的几何图形去近似
当然, 用不同的几何图形近似, 效果是不同的
大致这样
我们可以看出这种近似方法太粗糙了, 针对用矩形近似的方案, 我们可以做一些优化:
对于每一段, 我们取端点中点在函数上的对应点, 借助这个点来构造矩形:
这样看起来就舒服多了, 但感觉还是有些粗糙, 有没有更好的方法呢?
当然有了!
不过在继续之前, 我们先来看看如何实现这种方法
设 $C(a,0)$, $D(b,0)$
那么
$$ \int_a^bf(x)\mathrm{d}x\thickapprox\Delta xi\sum{i=1}^{n-1}{f((i+\frac{1}{2})\Delta x_i)} $$
为了方便, 我们让每一段的长度相等, 即对于每一段, 均有
$$ \Delta x=\frac{b-a}{n} $$
那么
$$ \inta^bf(x)\mathrm{d}x\thickapprox\Delta x\sum{i=1}^{n-1}{f((i+\frac{1}{2})\Delta x)} $$
大致这样
易知此法和上述的结果是一样的, 不过此法视觉效果好
有一些部分看起来已经足够精确了, 但感觉还是有些粗糙, 有没有更好的方法呢?
当然有了!
不过在继续之前, 我们还是先来看看如何实现这种方法
设 $C(a,0)$, $D(b,0)$
那么
$$ \int_a^bf(x)\mathrm{d}x\thickapprox\Delta xi(\sum{i=1}^{n-1}{f(i\Delta x_i)}+\frac{f(a)+f(b)}{2}) $$
为了方便, 我们让每一段的长度相等, 即对于每一段, 均有
$$ \Delta x=\frac{b-a}{n} $$
则
$$ \inta^bf(x)\mathrm{d}x\thickapprox\Delta x(\sum{i=1}^{n-1}{f(i\Delta x)}+\frac{f(a)+f(b)}{2}) $$
进入正题
Simpson 法是先将原曲线近似成一段段抛物线, 然后再用 Newton-Leibniz 公式求每一段的面积
(因为笔者在 GeoGebra 里没找到根据三点画抛物线的工具, 所以这里用圆弧代替了 QwQ)
可以看出, 此法效果相当不错
我们来看看如何实现
设 $C(a,0)$, $D(b,0)$
为了方便, 我们让每一段的长度相等, 即对于每一段, 均有
$$ \Delta x=\frac{b-a}{n} $$
对于每一段区间, 我们如下处理:
设起点为 $x{2i-2}$, 中点为 $x{2i-1}$, 终点为 $x_{2i}$
我们要用过点 $(x{2i-2},f(x{2i-2}))$, $(x{2i-1},f(x{2i-1}))$, $(x{2i},f(x{2i}))$ 的抛物线 $g(x)=Ax^2+Bx+C$ 来取代 $f(x)$
有
$$ \begin{cases} f(x{2i-2})&=g(x{2i-2})\ f(x{2i-1})&=g(x{2i-1})\ f(x{2i})&=g(x{2i}) \end{cases} $$
于是
$$ \begin{aligned} \int{x{2i-2}}^{x{2i}}f(x)\mathrm{d}x&\thickapprox\int{x{2i-2}}^{x{2i}}g(x)\mathrm{d}x\ &=(\frac{A}{3}x^3+\frac{B}{2}x^2+Cx)\Big|{x{2i-2}}^{x{2i}}\ &=\frac{\Delta x}{3}[f(x{2i-2})+4f(x{2i-1})+f(x{2i})] \end{aligned} $$
故
$$ \inta^bf(x)\mathrm{d}x\thickapprox\frac{\Delta x}{3}\sum{i=0}^{2n-2}[f(x{2i})+4f(x{2i+1})+f(x_{2i+2})] $$
一部分资料认为 Simpson 法只用一段抛物线替代, 即
$$ \int_a^bf(x)\mathrm{d}x\thickapprox\frac{b-a}{6}[f(a)+4f(\frac{a+b}{2})+f(b)] $$
下称此情况为三点 Simpson 法
自适应 Simpson 法就是对 Simpson 法的一个优化
对一段区间 $[a,b]$, 我们做如下操作
可以看出这个方法在保证了精度的同时保证了效率
我们注意到, 上述操作中有两个地方含糊不清
一个是如何确定"差别不大", 一个是面积的近似值已经求得后返回的面积是多少
我们认为当且仅当 $|S_1+S_2-S_0|<15\epsilon$ 时 $S_0$ 与 $S_1+S_2$ 差别不大
乘以 $15$ 是经过一系列误差分析后得出的, 具体笔者可能会另写一篇文章
咕咕咕, 感谢@Marser和@_rqy两位 dalao 的补充
返回的面积则是 $S_1+S_2+\frac{S_1+S_2-S_0}{15}$
附程序:
{% icodeweb blog lang:cpp asr/asr.cpp %}
这篇文章笔者写了 4h 吧, 内容还算简单, 希望各位能够愉快地享用~(￣ ▽ ￣)~*
btw, 洛谷 P4525、P4526 是模板题ヾ(≧▽≦*)连切两道紫题真开心