Квадратура Гаусса

редактировать
Comparison between 2-point Gaussian and trapezoidal quadrature. Сравнение двухточечной квадратуры Гаусса и трапеции. Синяя линия - это многочлен y (x) = 7 x 3 - 8 x 2 - 3 x + 3 {\ textstyle y (x) = 7x ^ {3} -8x ^ {2} -3x + 3}.{\textstyle y(x)=7x^{3}-8x^{2}-3x+3}, интеграл которого в [−1, 1] равенство ⁄ 3. Правило трапеции возвращает интеграл оранжевой пунктирной линии, равный y (- 1) + y (1) = - 10 {\ textstyle y (-1) + y (1) = -10}{\textstyle y(-1)+y(1)=-10}. Двухточечное квадратурное правило Гаусса возвращает интеграл черной пунктирной кривой, равный y (- 1 3) + y (1 3) = 2 3 {\ textstyle y \ left (- {\ sqrt {\ frac {1} {3}} } \ right) + y \ left ({\ sqrt {\ frac {1} {3}}} \ right) = {\ frac {2} {3}}}{\textstyle y\left(-{\sqrt {\frac {1}{3}}}\right)+y\left({\sqrt {\frac {1}{3}}}\right)={\frac {2}{3}}}. Такой результат является точным, поскольку зеленая область ту же площадь.

В исследуемом квадратурное правило является приближением интеграл функции , обычно выражаемый как взвешенная сумма значений функции в указанных точках в пределах области интегрирования. (См. численное интегрирование для получения дополнительной информации о квадратурных правил.) N-точечное квадратурное правило Гаусса, названное в честь Карла Фридриха Гаусса, является квадратурным правилом, построенным для получения точного результата для многочленов степени 2n - 1 или меньше подходящего путем выбора узлов x i и весов w i для i = 1,…, п. Современная формулировка с использованием ортогональных многочленов была улучшена Карлом Густавом Якоби 1826 г. Самая распространенная область интегрирования для такого правила берется как [−1, 1], поэтому правило сформулировано как

∫ - 1 1 f (x) dx ≈ ∑ i = 1 nwif (xi), {\ displaystyle \ int _ {- 1} ^ {1} f (x) \, dx \ приблизительно \ sum _ {i = 1} ^ {n} w_ {i} f (x_ {i}),}{\displaystyle \int _{-1}^{1}f(x)\,dx\approx \sum _{i=1}^{n}w_{i}f(x_{i}),}

который точен для многочленов степени 2n - 1 или меньше. Это точное правило известно как квадратурное правило Гаусса-Лежандра. Правило квадратуры будет точным приближением к интегралу выше, только если f (x) хорошо аппроксимируется полиномом степени 2n - 1 или меньше на [−1, 1].

Квадратурное правило Гаусса- Лежандра обычно не используется для интегрируемых функций с конечными точками сингулярностями. Вместо этого, если подынтегральное выражение может быть записано как

f (x) = (1 - x) α (1 + x) β g (x), α, β>- 1, {\ displaystyle f (x) = \ left (1-x \ right) ^ {\ alpha} \ left (1 + x \ right) ^ {\ beta} g (x), \ quad \ alpha, \ beta>-1,}{\displaystyle f(x)=\left(1-x\right)^{\alpha }\left(1+x\right)^{\beta }g(x),\quad \alpha,\beta>-1,}

где g (x) хорошо аппроксимируется полиномом низкой степени, альтернативные узлы xi ′ {\ displaystyle x_ {i} '}x_{i}'и вес wi ′ {\ displaystyle w_ {i}'}w_{i}'обычно дает более точные квадратные правила. Они известны как квадратные правила Гаусса-Якоби, т. Е.

∫ - 1 1 f (x) dx = ∫ - 1 1 (1 - Икс) α (1 + Икс) β g (Икс) dx ≈ ∑ я = 1 nwi ′ g (xi ′). {\ Displaystyle \ int _ {- 1} ^ {1} f (x) \, dx = \ int _ {- 1} ^ {1} \ left (1-x \ right) ^ {\ alpha} \ left (1 + x \ right) ^ {\ beta} g (x) \, dx \ приблизительно \ sum _ {i = 1} ^ {n} w_ {i} 'g \ left (x_ {i}' \ right).}{\displaystyle \int _{-1}^{1}f(x)\,dx=\int _{-1}^{1}\left(1-x\right)^{\alpha }\left(1+x\right)^{\beta }g(x)\,dx\approx \sum _{i=1}^{n}w_{i}'g\left(x_{i}'\right).}

Общие включают веса 1 1 - x 2 {\ textstyle {\ frac {1} {\ sqrt {1-x ^ { 2}}}}}{\textstyle {\frac {1}{\sqrt {1-x^{2}}}}}(Чебышев - Гаусс ) и 1 - x 2 {\ displaystyle {\ sqrt {1-x ^ {2}}}}{\sqrt {1-x^{2}}}. Также может потребоваться интегрирование по полубесконечному (квадратура Гаусса-Лагерра ) и бесконечным интервалам (квадратура Гаусса-Эрмита ).

Можно показать (см. Пресс и др. Или Стоер и Булирш), что квадратные узлы x i являются корнями полинома, принадлежащего классу ортогональных многочленов (класс, ортогональный относительно взвешенного скалярного произведения). Это определение для вычисления квадратурных узлов и весов Гаусса.

Содержание
  • 1 Квадратура Гаусса - Лежандра
  • 2 Изменение интервала
  • 3 Другие
    • 3.1 Основная форма теорема
      • 3.1.1 Общая формула для весов
      • 3.1.2 Доказательство того, что веса положительные
    • 3.2 Вычисление квадратурных правил Гаусса
      • 3.2.1 Отношение рекуррентности
      • 3.2.2 Алгоритм Голуба-Велша
    • 3.3 Оценки ошибок
    • 3.4 Правила Гаусса - Кронрода
    • 3.5 Правила Гаусса - Лобатто
  • 4 Ссылки
  • 5 Внешние ссылки
Квадратура Гаусса - Лежандра
Графы полиномов Лежандра (до n = 5)

Для простейшей задачи интегрирования, выше, т. Е. F (x) хорошо аппроксимируется многочленами от [- 1, 1] {\ displaystyle [-1,1]}[-1, 1], соответствующие ортогональные многочлены - это многочлены Лежандра, обозначается P n (х). С n-м полиномом, нормализованным для получения P n (1) = 1, i-й узел Гаусса, x i, является i-м корнем из P n, данные веса по формуле (Abramowitz Stegun 1972, p. 887) harv error: no target: CITEREFAbramowitzStegun1972 (help )

wi = 2 (1 - xi 2) [P n '(xi)] 2. {\ Displaystyle w_ {i} = {\ frac {2} {\ left (1-x_ {i} ^ {2} \ right) \ left [P' _ {n} (x_ {i}) \ right] ^ {2}}}.}{\displaystyle w_{i}={\frac {2}{\left(1-x_{i}^{2}\right)\left[P'_{n}(x_{i})\right]^{2}}}.}

Некоторые квадратурные правила младшего порядка сведены в таблицу (для интервала [-1, 1], другие интервалы см. в разделе ниже).

Количество точек, nточек, x iВес, w i
102
2± 1 3 {\ displaystyle \ pm {\ frac {1} {\ sqrt {3}}}}{\displaystyle \pm {\frac {1}{\sqrt {3}}}}± 0, 57735…1
308 9 {\ displaystyle {\ frac {8} {9}}}{\displaystyle {\frac {8}{9}}}0,888889…
± 3 5 {\ displaystyle \ pm {\ sqrt {\ frac {3} {5} }}}}{\displaystyle \pm {\sqrt {\frac {3}{5}}}}± 0,774597…5 9 {\ displaystyle {\ frac {5} {9}}}{\displaystyle {\frac {5}{9}}}0,555556…
4± 3 7 - 2 7 6 5 { \ displaystyle \ pm {\ sqrt {{\ frac {3} {7}} - {\ frac {2} {7}} {\ sqrt {\ frac {6} {5} }}}}}{\displaystyle \pm {\sqrt {{\frac {3}{7}}-{\frac {2}{7}}{\sqrt {\frac {6}{5}}}}}}± 0,339981…18 + 30 36 {\ displaystyl е {\ frac {18 + {\ sqrt {30}}} {36}}}{\displaystyle {\frac {18+{\sqrt {30}}}{36}}}0,652145…
± 3 7 + 2 7 6 5 {\ displaystyle \ pm {\ sqrt {{\ frac {3} {7}} + {\ frac {2} {7}} {\ sqrt {\ frac {6} {5}}}}}}{\displaystyle \pm {\sqrt {{\frac {3}{7}}+{\frac {2}{7}}{\sqrt {\frac {6}{5}}}}}}± 0,861136…18–30 36 {\ displaystyle {\ frac {18 - {\ sqrt {30}}} {36}}}{\displaystyle {\frac {18-{\sqrt {30}}}{36}}}0, 347855…
50128 225 {\ displaystyle {\ frac {128} {225}}}{\displaystyle {\frac {128}{225}}}0,568889…
± 1 3 5 - 2 10 7 {\ displaystyle \ pm {\ frac {1} {3}} {\ sqrt {5-2 {\ sqrt {\ frac {10} {7}}}}}}{\displaystyle \pm {\frac {1}{3}}{\sqrt {5-2{\sqrt {\frac {10}{7}}}}}}± 0,538469…322 + 13 70 900 {\ displaystyle {\ frac {322 + 13 {\ sqrt {70}}} {900}}}{\displaystyle {\frac {322+13{\sqrt {70}}}{900}}}0,478629…
± 1 3 5 + 2 10 7 {\ displaystyle \ pm {\ frac {1} {3}} {\ sqrt {5 + 2 {\ sqrt {\ frac {10} {7}}}}}}{\displaystyle \pm {\frac {1}{3}}{\sqrt {5+2{\sqrt {\frac {10}{7}}}}}}± 0,90618…322–13 70 900 {\ displaystyle {\ frac {322-13 {\ sqrt {70}}} {900}}}{\displaystyle {\frac {322-13{\sqrt {70}}}{900}}}0,236927…
Изменение интервала

Интеграл по [a, b] необходимо преобразовать в интеграл по [−1, 1] перед Применение квадратурного правила Гаусса. Это изменение интервала может быть выполнено следующим образом:

∫ a b f (x) d x = b - a 2 ∫ - 1 1 f (b - a 2 ξ + a + b 2) d ξ. {\ displaystyle \ int _ {a} ^ {b} f (x) \, dx = {\ frac {ba} {2}} \ int _ {- 1} ^ {1} f \ left ({\ frac { ba} {2}} \ xi + {\ frac {a + b} {2}} \ right) \, d \ xi.}{\displaystyle \int _{a}^{b}f(x)\,dx={\frac {b-a}{2}}\int _{-1}^{1}f\left({\frac {b-a}{2}}\xi +{\frac {a+b}{2}}\right)\,d\xi.}

Применение n {\ displaystyle n}nточечная квадратура Гаусса (ξ, w) {\ displaystyle (\ xi, w)}{\displaystyle (\xi,w)}затем дает следующее приближение:

∫ abf (x) dx ≈ b - a 2 ∑ i = 1 nwif (b - a 2 ξ i + a + b 2). {\ displaystyle \ int _ {a} ^ {b} f (x) \, dx \ приблизительно {\ frac {ba} {2}} \ sum _ {i = 1} ^ {n} w_ {i} f \ left ({\ frac {ba} {2}} \ xi _ {i} + {\ frac {a + b} {2}} \ right).}{\displaystyle \int _{a}^{b}f(x)\,dx\approx {\frac {b-a}{2}}\sum _{i=1}^{n}w_{i}f\left({\frac {b-a}{2}}\xi _{i}+{\frac {a+b}{2}}\right).}
Другие формы

Проблема интеграции можно выразить несколько более общим образом, введя положительную весовую функцию ω в подынтегральную функцию и допустив интервал, отличный от [-1, 1]. То есть задача состоит в том, чтобы вычислить

∫ ab ω (x) f (x) dx {\ displaystyle \ int _ {a} ^ {b} \ omega (x) \, f (x) \, dx }\int _{a}^{b}\omega (x)\,f(x)\,dx

для некоторых вариантов a, b и ω. При a = −1, b = 1 и ω (x) = 1 задача такая же, как рассмотренная выше. Другие варианты приводят к другим правилам интеграции. Некоторые из них представлены в таблице ниже. Номера уравнений приведены для Абрамовица и Стегуна (AS).

Интервалω (x)Ортогональные многочленыASДля получения дополнительной информации см.…
[−1, 1]1Многочлены Лежандра 25.4.29§ Квадратура Гаусса - Лежандра
(−1, 1)(1 - x) α (1 + x) β, α, β>- 1 {\ displaystyle \ left (1-x \ right) ^ {\ alpha} \ left (1 + x \ right) ^ {\ beta}, \ quad \ alpha, \ beta>-1}{\displaystyle \left(1-x\right)^{\alpha }\left(1+x\right)^{\beta },\quad \alpha,\beta>-1} Полином Якоби 25.4.33 (β = 0)Квадратура Гаусса - Якоби
(−1, 1)1 1 - x 2 {\ displaystyle {\ frac {1} {\ sqrt {1 - x ^ {2}}}}}{\frac {1}{\sqrt {1-x^{2}}}}Многочлены Чебышева (первый вид)25.4.38Квадратура Чебышева - Гаусса
[−1, 1]1 - x 2 {\ displaystyle {\ sqrt {1-x ^ {2}}}}{\sqrt {1-x^{2}}}Многочлены Чебышева (второй вид)25.4.40Квадратура Чебышева - Гаусса
[ 0, ∞)е - x {\ displaystyle e ^ {- x} \,}e^{-x}\,Многочлены Лагерра 25.4.45Квадратура Гаусса - Лагерра
[0, ∞)x α e - x, α>- 1 {\ displaystyle x ^ {\ alpha} e ^ {- x}, \ quad \ alpha>-1}x^{\alpha }e^{-x},\quad \alpha>- 1 Generalized Generalized 294>Многочлены Лагерра Квадратура Гаусса - Лагерра
<2∞28, ∞>{\ displaystyle e ^ {- x ^ {2}}}e^{-x^{2}}Многочлены Эрмита 25,4.46квадратура Гаусса - Эрмита

Основная теорема

Пусть p n - нетривиальный многочлен степени n такой, что

∫ ab ω (x) xkpn (x) dx = 0, для всех k = 0, 1,…, n - 1. {\ displaystyle \ int _ { a} ^ {b} \ omega (x) \, x ^ {k} p_ {n} (x) \, dx = 0, \ quad {\ text {для всех}} k = 0,1, \ ldots, n-1.}{\displaystyle \int _{a}^{b}\omega (x)\,x^{k}p_{n}(x)\,dx=0,\quad {\text{for all }}k=0,1,\ldots,n-1.}

Если мы выберем n узлов x i как нулей p n, то существует n весов w i, которые делают вычисленный квадратурной интеграл Г аусса точным для всех многочленов h (x) степени 2n - 1 или меньше. Кроме того, все эти узлы x i будут лежать в открытом интервале (a, b) (Stoer Bulirsch 2002, стр. 172–175).

Многочлен p n называется ортогональным многочленом степени n, ассоциированным с весовой функцией ω (x). Он уникален с точностью до постоянного нормирующего коэффициента. Идея, лежащая в основе доказательства, заключается в том, что из достаточно низкой степени h (x) можно разделить на pn (x) {\ displaystyle p_ {n} (x)}p_{n}(x), чтобы получить частное q (x) степени строго ниже n, и остаток r (x) еще более низкой степени, так что оба будут ортогональны pn (x) {\ displaystyle p_ {n} (x)}p_{n}(x), определяющим свойством pn (x) {\ displaystyle p_ {n} (x)}p_{n}(x). Таким образом,

∫ a b ω (x) h (x) d x = ∫ a b ω (x) r (x) d x. {\ Displaystyle \ int _ {a} ^ {b} \ omega (x) \, h (x) \, dx = \ int _ {a} ^ {b} \ omega (x) \, r (x) \, dx.}\int _{a}^{b}\omega (x)\,h(x)\,dx=\int _{a}^{b}\omega (x)\,r(x)\,dx.

Из-за выбора узлов x i соответствующее соотношение

∑ i = 1 nwih (xi) = ∑ i = 1 nwir (xi) {\ displaystyle \ sum _ {i = 1} ^ {n} w_ {i} h (x_ {i}) = \ sum _ {i = 1} ^ {n} w_ {i} r (x_ {i})}\sum _{i=1}^{n}w_{i}h(x_{i})=\sum _{i=1}^{n}w_{i}r(x_{i})

удерживается также. Точность вычисленного интеграла для h (x) {\ displaystyle h (x)}h(x)затем следует из системы точности для многочленов степени только n или меньше (как и r (x) {\ Displaystyle г (х)}r(x)).

Общая формула для весов

Веса могут быть выражены как

wi = anan - 1 ∫ ab ω (x) pn - 1 (x) 2 dxpn ′ (xi) pn - 1 (xi) {\ displaystyle w_ {i} = {\ frac {a_ {n}} {a_ {n-1}}} {\ frac {\ int _ {a} ^ {b} \ omega (x) p_ { n-1} \ left (x \ right) ^ {2} dx} {p '_ ​​{n} (x_ {i}) p_ {n-1} (x_ {i})}}}{\displaystyle w_{i}={\frac {a_{n}}{a_{n-1}}}{\frac {\int _{a}^{b}\omega (x)p_{n-1}\left(x\right)^{2}dx}{p'_{n}(x_{i})p_{n-1}(x_{i})}}}

(1)

где ak {\ displaystyle a_ {k}}a_{k}- коэффициент xk {\ displaystyle x ^ {k}}x^{k}в пк (х) {\ displaystyle p_ {k} (x)}p_{k}(x). Чтобы доказать это, обратите внимание, что с помощью интерполяции Лагранжа можно выразить r (x) через r (xi) {\ displaystyle r (x_ {i})}r(x_{i})как

р (Икс) знак равно ∑ я знак равно 1 NR (XI) ∏ 1 ≤ J ≤ NJ ≠ ix - xjxi - xj {\ Displaystyle г (х) = \ сумма _ {я = 1} ^ {п} г (x_ {i}) \ prod _ {\ begin {smallmatrix} 1 \ leq j \ leq n \\ j \ neq i \ end {smallmatrix}} {\ frac {x-x_ {j}} {x_ {i } - x_ {j}}}}r(x)=\sum _{i=1}^{n}r(x_{i})\prod _{\begin{smallmatrix}1\leq j\leq n\\j\neq i\end{smallmatrix}}{\frac {x-x_{j}}{x_{i}-x_{j}}}

потому что что r (x) имеет степень меньше, таким образом, фиксируется значениями, которые оно достигает в различных точках. Умножая обе части на ω (x) и объединяясь от a до b, получаем

∫ ab ω (x) r (x) dx = ∑ i = 1 nr (xi) ∫ ab ω (x) ∏ 1 ≤ j ≤ nj ≠ ix - xjxi - xjdx {\ displaystyle \ int _ {a} ^ {b} \ omega (x) r (x) dx = \ sum _ {i = 1} ^ {n} r (x_ {i}) \ int _ {a} ^ {b} \ omega (x) \ prod _ {\ begin {smallmatrix} 1 \ leq j \ leq n \\ j \ neq i \ end {smallmatrix}} {\ frac {x-x_ {j}} {x_ {i} -x_ {j}}} dx}\int _{a}^{b}\omega (x)r(x)dx=\sum _{i=1}^{n}r(x_{i})\int _{a}^{b}\omega (x)\prod _{\begin{smallmatrix}1\leq j\leq n\\j\neq i\end{smallmatrix}}{\frac {x-x_{j}}{x_{i}-x_{j}}}dx

Таким образом, вес w i задаются как

wi = ∫ ab ω (x) ∏ 1 ≤ j ≤ nj ≠ ix - xjxi - xjdx {\ displaystyle w_ {i} = \ int _ {a} ^ {b} \ omega (x) \ prod _ {\ begin {smallmatrix} 1 \ leq j \ leq n \\ j \ neq i \ end {smallmatrix}} {\ frac {x-x_ {j}} {x_ {i} -x_ {j}}} dx}w_{i}=\int _{a}^{b}\omega (x)\prod _{\begin{smallmatrix}1\leq j\leq n\\j\neq i\end{smallmatrix}}{\frac {x-x_{j}}{x_{i}-x_{j}}}dx

Это интегральное выражение для wi {\ displaystyle w_ { i}}w_{i}может быть выражено через ортогональные многочлены pn (x) {\ displaystyle p_ {n} (x)}p_{n}(x)и pn - 1 (x) { \ displaystyle p_ {n-1} (x)}p_{n-1}(x)следующим образом.

Мы можем написать

∏ 1 ≤ j ≤ nj ≠ i (x - xj) = ∏ 1 ≤ j ≤ n (x - xj) x - xi = pn (x) an (x - xi) {\ displaystyle \ prod _ {\ begin {smallmatrix} 1 \ leq j \ leq n \\ j \ neq i \ end {smallmatrix}} \ left (x-x_ {j} \ right) = {\ frac {\ prod _ {1 \ leq j \ leq n} \ left (x-x_ {j} \ right)} {x-x_ {i}}} = {\ frac {p_ {n} (x)} {a_ {n } \ left (x-x_ {i} \ right)}}}\prod _{\begin{smallmatrix}1\leq j\leq n\\j\neq i\end{smallmatrix}}\left(x-x_{j}\right)={\frac {\prod _{1\leq j\leq n}\left(x-x_{j}\right)}{x-x_{i}}}={\frac {p_{n}(x)}{a_{n}\left(x-x_{i}\right)}}

где an {\ displaystyle a_ {n}}a_{n}- коэффициент при xn {\ displaystyle x ^ {n}}x^{n}в pn (x) {\ displaystyle p_ {n} (x)}p_{n}(x). Если взять предел x равным xi {\ displaystyle x_ {i}}x_{i}, получаем, используя правило Л'Опиталя

∏ 1 ≤ j ≤ nj ≠ i (xi - xj) = pn ′ (xi) an {\ displaystyle \ prod _ {\ begin {smallmatrix} 1 \ leq j \ leq n \\ j \ neq i \ end {smallmatrix}} \ left (x_ {i} -x_ {j} \ right) = {\ frac {p '_ ​​{n} (x_ {i})} {a_ {n}}}}\prod _{\begin{smallmatrix}1\leq j\leq n\\j\neq i\end{smallmatrix}}\left(x_{i}-x_{j}\right)={\frac {p'_{n}(x_{i})}{a_{n}}}

Таким образом, мы можем записать интегральное выражение для весов как

wi = 1 pn ′ (xi) ∫ ab ω (x) pn (x) x - xidx {\ displaystyle w_ {i} = {\ frac {1} {p '_ ​​{n} (x_ {i})}} \ int _ {a} ^ {b} \ omega (x) {\ frac {p_ {n} (x)} {x-x_ {i}}} dx}w_{i}={\frac {1}{p'_{n}(x_{i})}}\int _{a}^{b}\omega (x){\frac {p_{n}(x)}{x-x_{i}}}dx

(2)

В подынтегральном выражении записав

1 x - xi = 1 - (xxi) kx - xi + (xxi) k 1 x - xi {\ displaystyle {\ frac {1} {x-x_ {i}}} = {\ frac {1- \ left ({\ frac {x} {x_ {i}}} \ right) ^ {k}} {x-x_ {i}}} + \ left ({\ frac {x} {x_ {i}}} \ right) ^ {k} {\ frac {1} {x-x_ {i}}}}{\displaystyle {\frac {1}{x-x_{i}}}={\frac {1-\left({\frac {x}{x_{i}}}\right)^{k}}{x-x_{i}}}+\left({\frac {x}{x_{i}}}\right)^{k}{\frac {1}{x-x_{i}}}}

дает

ab ω (x) xkpn (x) x - xidx = xik ∫ ab ω (x) pn ( х) х - xidx {\ displaystyle \ int _ {a} ^ {b} \ omega (x) {\ frac {x ^ {k} p_ {n} (x)} {x-x_ {i}}} dx = x_ {i} ^ {k} \ int _ {a} ^ {b} \ omega (x) {\ гидроразрыв {p_ {n} (x)} {x-x_ {i}}} dx}\int _{a}^{b}\omega (x){\frac {x^{k}p_{n}(x)}{x-x_{i}}}dx=x_{i}^{k}\int _{a}^{b}\omega (x){\frac {p_{n}(x)}{x-x_{i}}}dx

при условии k ≤ n {\ displaystyle k \ leq n}k\leq n, потому что

1 - (xxi) kx - xi {\ displaystyle {\ frac {1- \ left ({\ frac {x} {x_ {i}}}} \ right) ^ {k}} {x-x_ {i} }}}{\frac {1-\left({\frac {x}{x_{i}}}\right)^{k}}{x-x_{i}}}

- многочлен степени k - 1, который ортогонален pn (x) {\ displaystyle p_ {n} (x)}p_{n}(x). Итак, если q (x) - многочлен не более n-й степени, то

∫ ab ω (x) pn (x) x - xidx = 1 q (xi) ∫ ab ω (x) q (x) pn (x) x - xidx {\ displaystyle \ int _ {a} ^ {b} \ omega (x) {\ frac {p_ {n} (x)} {x-x_ {i}}} dx = {\ frac {1} {q (x_ {i})}} \ int _ {a} ^ {b} \ omega (x) {\ frac {q (x) p_ {n} (x)} {x-x_ {i }}} dx}\int _{a}^{b}\omega (x){\frac {p_{n}(x)}{x-x_{i}}}dx={\frac {1}{q(x_{i})}}\int _{a}^{b}\omega (x){\frac {q(x)p_{n}(x)}{x-x_{i}}}dx

Мы можем вычислить интеграл в правой части для q (x) = pn - 1 (x) {\ displaystyle q (x) = p_ {n-1} (x)}q(x)=p_{n-1}(x)следующим образом. <Времена pn (x) x - xi {\ displaystyle {\ frac {p_ {n} (x)} {x-x_ {i}}}}{\frac {p_{n}(x)}{x-x_{i}}}- многочлен степени n - 1, мы имеем

pn (x) x - xi = тревога - 1 + s (x) {\ displaystyle {\ frac {p_ {n} (x)} {x-x_ {i}}} = a_ {n} x ^ {n-1} + s (x)}{\frac {p_{n}(x)}{x-x_{i}}}=a_{n}x^{n-1}+s(x)

где s (x) - многочлен степени n - 2 {\ displaystyle n-2}n - 2. S (x) ортогонален pn - 1 (x) {\ displaystyle p_ {n-1} (x)}p_{n-1}(x), мы имеем

∫ ab ω (x) pn (x) Икс - xidx = anpn - 1 (xi) ∫ ab ω (x) pn - 1 (x) xn - 1 dx {\ displaystyle \ int _ {a} ^ {b} \ omega (x) {\ frac {p_ { n} (x)} {x-x_ {i}}} dx = {\ frac {a_ {n}} {p_ {n-1} (x_ {i})}} \ int _ {a} ^ {b } \ omega (x) p_ {n-1} (x) x ^ {n-1} dx}\int _{a}^{b}\omega (x){\frac {p_{n}(x)}{x-x_{i}}}dx={\frac {a_{n}}{p_{n-1}(x_{i})}}\int _{a}^{b}\omega (x)p_{n-1}(x)x^{n-1}dx

Тогда мы можем написать

xn - 1 = (xn - 1 - pn - 1 (x) an - 1) + pn - 1 (x) an - 1 {\ displaystyle x ^ {n-1} = \ left (x ^ {n-1} - {\ frac {p_ {n-1} (x)}) {a_ {n-1}}} \ right) + {\ frac {p_ {n-1} (x)} {a_ {n-1}}}}x^{n-1}=\left(x^{n-1}-{\frac {p_{n-1}(x)}{a_{n-1}}}\right)+{\frac {p_{n-1}(x)}{a_{n-1}}}

Член в скобках представляет собой многочлен степени n - 2 {\ displaystyle n-2}n - 2, поэтому ортогонален pn - 1 (x) {\ displaystyle p_ {n-1} (x)}p_{n-1}(x). Таким образом, интеграл может быть записан как

∫ ab ω (x) pn (x) x - xidx = anan - 1 pn - 1 (xi) ∫ ab ω (x) pn - 1 (x) 2 dx {\ displaystyle \ int _ {a} ^ {b} \ omega (x) {\ frac {p_ {n} (x)} {x-x_ {i}}} dx = {\ frac {a_ {n}} {a_ {n-1} p_ {n-1} (x_ {i})}} \ int _ {a} ^ {b} \ omega (x) p_ {n-1} (x) ^ {2} dx}\int _{a}^{b}\omega (x){\frac {p_{n}(x)}{x-x_{i}}}dx={\frac {a_{n}}{a_{n-1}p_{n-1}(x_{i})}}\int _{a}^{b}\omega (x)p_{n-1}(x)^{2}dx

Согласно уравнению (2) веса получаются путем деления полученного значения на pn ′ (xi) {\ displaystyle p '_ {n} (x_ {i})}p'_{n}(x_{i})и что дает выражение в уравнении (1).

wi {\ displaystyle w_ {i}}w_{i}также может быть выражено через ортогональные многочлены pn (x) {\ displaystyle p_ {n} (x)}p_{n}(x)и теперь pn + 1 (x) {\ displaystyle p_ {n + 1} (x)}p_{n+1}(x). В трехчленном рекуррентном предложении pn + 1 (xi) = (a) pn (xi) + (b) pn - 1 (xi) {\ displaystyle p_ {n + 1} (x_ {i}) = (a) p_ {n} (x_ {i}) + (b) p_ {n-1} (x_ {i})}{\displaystyle p_{n+1}(x_{i})=(a)p_{n}(x_{i})+(b)p_{n-1}(x_{i})}термин с pn (xi) {\ displaystyle p_ {n} ( x_ {i})}{\displaystyle p_{n}(x_{i})}исчезает, поэтому pn - 1 (xi) {\ displaystyle p_ {n-1} (x_ {i})}{\displaystyle p_{n-1}(x_{i})}в уравнении. (1) можно заменить на 1 bpn + 1 (xi) {\ textstyle {\ frac {1} {b}} p_ {n + 1} \ left (x_ {i} \ right)}{\textstyle {\frac {1}{b}}p_{n+1}\left(x_{i}\right)}.

Доказательство положительности весов

Рассмотрим следующий многочлен степени 2 n - 2 {\ displaystyle 2n-2}{\displaystyle 2n-2}

f (x) = ∏ 1 ≤ j ≤ nj ≠ i (x - xj) 2 (xi - xj) 2 {\ displaystyle f (x) = \ prod _ {\ begin {smallmatrix} 1 \ leq j \ leq n \\ j \ neq i \ end {smallmatrix}} {\ frac {\ left (x-x_ {j} \ right) ^ {2}} {\ left (x_ {i} -x_ {j} \ right) ^ {2}}}}{\displaystyle f(x)=\prod _{\begin{smallmatrix}1\leq j\leq n\\j\neq i\end{smallmatrix}}{\frac {\left(x-x_{j}\right)^{2}}{\left(x_{i}-x_{j}\right)^{2}}}}

где, как и выше, x j - корни многочлена pn (x) {\ displaystyle p_ {n} (x)}p_{n}(x). Очевидно, f (x j) = δ i j {\ displaystyle f (x_ {j}) = \ delta _ {ij}}{\displaystyle f(x_{j})=\delta _{ij}}. Степень степени f (x) {\ displaystyle f (x)}f(x)меньше 2 n - 1 {\ displaystyle 2n-1}2n-1, Применяется квадратурная формула Гаусса, включающая вес и узлы, полученный из pn (x) {\ displaystyle p_ {n} (x)}p_{n}(x). f (xj) = 0 {\ displaystyle f (x_ {j}) = 0}{\displaystyle f(x_{j})=0}для j, не равного i, мы имеем

∫ ab ω (x) f (x) dx = ∑ j = 1 N wjf (xj) = ∑ j = 1 N δ ijwj = wi>0. {\ displaystyle \ int _ {a} ^ {b} \ omega (x) f (x) dx = \ sum _ {j = 1} ^ {N} w_ {j} f (x_ {j}) = \ sum _ {j = 1} ^ {N} \ delta _ {ij} w_ {j} = w_ {i}>0.}{\displaystyle \int _{a}^{b}\omega (x)f(x)dx=\sum _{j=1}^{N}w_{j}f(x_{j})=\sum _{j=1}^{N}\delta _{ij}w_{j}=w_{i}>0.}

оба ω (x) {\ displaystyle \ omega (x)}\omega (x)и f (x) {\ displaystyle f (x)}f(x)- неотрицательные функции, отсюда следует, что wi>0 {\ displaystyle w_ {i}>0}{\displaystyle w_{i}>0} .

Вычисление квадратных правил Гаусса

Существует множество алгоритмов для вычислительных узлов x i и весов w i квадратных правил Гаусса. Наиболеепопулярны алгоритм Голуба-Велша, требующие решения O (n) операций, метод Ньютона для pn (x) = 0 {\ displaystyle p_ {n} (x) = 0}{\displaystyle p_{n}(x)=0}с использованием трехчленное повторение для оценки, требующейся O (n) операций, и асимптотические формулы для больших n, требующихся O (n) операций.

Отношение повторяемости

Ортогональные многочлены pr {\ displaystyle p_ {r}}p_{r}с (pr, ps) = 0 {\ displaystyle (p_ {r}, p_ {s}) = 0}{\displaystyle (p_{r},p_{s})=0}для r ≠ s {\ displaystyle r \ neq s}{\displaystyle r\neq s}для скалярного произведения (,) {\ displaystyle (\,, \,)}{\displaystyle (\,,\,)}, степень (pr) = r {\ displaystyle (p_ {r}) = r}{\displaystyle (p_{r})=r}и ведущий коэффициент один (т. е. monic ортогональные многочлены) удовлетворяют рекуррентному действию

pr + 1 (x) = (x - ar, r) pr (x) - ar, r - 1 pr - 1 (x) ⋯ - ар, 0 п 0 (Икс) {\ Displaystyle р_ {г + 1} (х) = (х-а_ {г, г}) р_ {г} (х) -а_ {г, г-1} р_ {г - 1} (x) \ cdots -a_ {r, 0} p_ {0} (x)}{\displaystyle p_{r+1}(x)=(x-a_{r,r})p_{r}(x)-a_{r,r-1}p_{r-1}(x)\cdots -a_{r,0}p_{0}(x)}

и определенное скалярное произведение

(f (x), g (x)) = ∫ ab ω (x) е (Икс) г (Икс) dx {\ Displaystyle (е (х), г (х)) = \ int _ {а} ^ {b} \ омега (х) е (х) г (х) dx}{\displaystyle (f(x),g(x))=\int _{a}^{b}\omega (x)f(x)g(x)dx}

для r = 0, 1,…, n - 1 {\ displaystyle r = 0,1, \ ldots, n-1}{\displaystyle r=0,1,\ldots,n-1}, где n - максимальная степень, которую можно принять быть бе ско нечностью, и где ar, s = (xpr, ps) (ps, ps) {\ textstyle a_ {r, s} = {\ frac {\ left (xp_ {r}, p_ {s} \ right) } {\ left (p_ {s}, p_ {s} \ right)}}}{\textstyle a_{r,s}={\frac {\left(xp_{r},p_{s}\right)}{\left(p_{s},p_{s}\right)}}}. Прежде всего, многочлены, определяемые рекуррентным введением, начинающимся с p 0 (x) = 1 {\ displaystyle p_ {0} (x) = 1}{\displaystyle p_{0}(x)=1}, имеют старший коэффициент один и правильную степень. Учитывая начальную точку p 0 {\ displaystyle p_ {0}}p_{0}, ортогональность pr {\ displaystyle p_ {r}}p_{r}может быть испытанием как индукция. Для r = s = 0 {\ displaystyle r = s = 0}{\displaystyle r=s=0}один имеет

(p 1, p 0) = (x - a 0, 0) (p 0, p 0) знак равно (xp 0, p 0) - a 0, 0 (p 0, p 0) = (xp 0, p 0) - (xp 0, p 0) = 0. {\ displaystyle (p_ {1}, p_ {0}) = (x-a_ {0,0}) (p_ {0}, p_ {0}) = (xp_ {0}, p_ {0}) - a_ {0,0} (p_ { 0}, p_ {0}) = (xp_ {0}, p_ {0}) - (xp_ {0}, p_ {0}) = 0.}{\displaystyle (p_{1},p_{0})=(x-a_{0,0})(p_{0},p_{0})=(xp_{0},p_{0})-a_{0,0}(p_{0},p_{0})=(xp_{0},p_{0})-(xp_{0},p_{0})=0.}

Теперь, если p 0, p 1,…, Пр {\ displaystyle p_ {0}, p_ {1}, \ ldots, p_ {r}}{\displaystyle p_{0},p_{1},\ldots,p_{r}}ортогональны, тогда также pr + 1 {\ displaystyle p_ {r + 1} }p_{r+1}, потому что в

(pr + 1, ps) = (xpr, ps) - ar, r (pr, ps) - ar, r - 1 (pr - 1, ps) ⋯ - ar, 0 (p 0, ps) {\ displaystyle (p_ {r + 1}, p_ {s}) = (xp_ {r}, p_ {s}) - a_ {r, r} (p_ {r}, p_ {s}) - a_ {r, r-1} (p_ {r-1}, p_ {s}) \ cdots -a_ {r, 0} (p_ {0}, p_ {s})}{\displaystyle (p_{r+1},p_{s})=(xp_{r},p_{s})-a_{r,r}(p_{r},p_{s})-a_{r,r-1}(p_{r-1},p_{s})\cdots -a_{r,0}(p_{0},p_{s})}

все скалярные исчезают, кроме первого и того, где ps {\ displaystyle p_ {s}}p_{s}соответствует и тому же одному ортогональному многочлену. Следовательно,

(pr + 1, ps) = (xpr, ps) - ar, s (ps, ps) = (xpr, ps) - (xpr, ps) = 0. {\ displaystyle (p_ {r + 1}, p_ {s}) = (xp_ {r}, p_ {s}) - a_ {r, s} (p_ {s}, p_ {s}) = (xp_ {r}, p_ {s}) - (xp_ {r}, p_ {s}) = 0.}(p_{r+1},p_{s})=(xp_{r},p_{s})-a_{r,s}(p_{s},p_{s})=(xp_{r},p_{s})-(xp_{r},p_{s})=0.

Однако, если скалярное произведение удовлетворяет (xf, g) = (f, xg) {\ displaystyle (xf, g) = (f, xg)}{\displaystyle (xf,g)=(f,xg)}(что имеет место для квадратур Гаусса) рекуррентное соотношение сводится к трехчленному рекуррентному использованию: для s < r − 1, x p s {\displaystyle s{\displaystyle s<r-1,xp_{s}}- это многочленность степени, меньшей или равной r - 1. С другой стороны, pr {\ displaystyle p_ {r}}p_{r}ортогонален любому многочлену степени меньше или равной r - 1. Следовательно, (xpr, ps) = (pr, xps) = 0 {\ displaystyle (xp_ {r }, p_ {s}) = (p_ {r}, xp_ {s}) = 0}{\displaystyle (xp_{r},p_{s})=(p_{r},xp_{s})=0}и ar, s = 0 {\ displaystyle a_ {r, s} = 0}{\displaystyle a_{r,s}=0}для s < r − 1. The recurrence relation then simplifies to

пр + 1 (x) = (x - ar, r) pr (x) - ar, r - 1 пр - 1 (Икс) {\ Displaystyle р_ {г + 1} ( х) = (х-а_ {г, г}) р_ {г} (х) -а_ {г, г-1} р_ {г- 1} (x)}p_{r+1}(x)=(x-a_{r,r})p_{r}(x)-a_{r,r-1}p_{r-1}(x)

или

пр + 1 ( Икс) = (Икс - ar) пр (х) - brpr - 1 (х) {\ Displaystyle р_ {г + 1} (х) = (х-а_ {г}) р_ {г} (х) -b_ {г} р_ {r-1} (x)}p_{r+1}(x)=(x-a_{r})p_{r}(x)-b_{r}p_{r-1}(x)

(согласно условию p - 1 (x) ≡ 0 {\ displaystyle p _ {- 1} (x) \ Equiv 0}{\displaystyle p_{-1}(x)\equiv 0}), где

ar: = (xpr, pr) (pr, pr), br: = (xpr, pr - 1) (pr - 1, pr - 1) = (pr, pr) (pr - 1, pr - 1)) {\ displaystyle a_ {r}: = {\ frac {(xp_ {r}, p_ {r})} {(p_ {r}, p_ {r})}}, \ qquad b_ {r} : = {\ frac {(xp_ {r}, p_ {r-1})} {(p_ {r-1}, p_ {r-1})}} = {\ frac {(p_ {r}, p_ {r}))} {(p_ {r-1}, p_ {r-1})}}}a_{r}:={\frac {(xp_{r},p_{r})}{(p_{r},p_{r})}},\qquad b_{r}:={\frac {(xp_{r},p_{r-1})}{(p_{r-1},p_{r-1})}}={\frac {(p_{r},p_{r})}{(p_{r-1},p_{r-1})}}

(послний из-за (xpr, pr - 1) = (pr, xpr - 1) = (пр, пр) {\ displaystyle (xp_ {r}, p_ {r-1}) = (p_ {r}, xp_ {r-1}) = (p_ {r}, p_ {r}) }{\displaystyle (xp_{r},p_{r-1})=(p_{r},xp_{r-1})=(p_{r},p_{r})}, поскольку xpr - 1 {\ displaystyle xp_ {r-1}}xp_{r-1}отличается от pr {\ displaystyle p_ {r}}p_{r}на градус меньше чем r).

Алгоритм Голуба-Велша

Трехчленное рекуррентное соотношение может быть записано в матричной форме JP ~ = x P ~ - pn (x) × en {\ displaystyle J {\ tilde {P }} = x {\ tilde {P}} - p_ {n} (x) \ times \ mathbf {e} _ {n}}{\displaystyle J{\tilde {P}}=x{\tilde {P}}-p_{n}(x)\times \mathbf {e} _{n}}где P ~ = [p 0 (x) p 1 (x)… pn - 1 (x)] T {\ displaystyle {\ tilde {P}} = {\ begin {bmatrix} p_ {0} (x) p_ {1} (x) \ ldots p_ {n-1} (x) \ end {bmatrix}} ^ {\ mathsf {T}}}{\displaystyle {\tilde {P}}={\begin{bmatrix}p_{0}(x)p_{1}(x)\ldots p_{n-1}(x)\end{bmatrix}}^{\mathsf {T}}}, ru {\ displaystyle \ mathbf {e} _ {n}}\mathbf {e} _{n}- это n {\ displaystyle n}n-й стандартный базисный вектор, например, en = [0… 0 1] T {\ displaystyle \ mathbf {e} _ {n} = {\ begin {bmatrix} 0 \ ldots 0 1 \ end {bmatrix}} ^ {\ mathsf {T}}}{\displaystyle \mathbf {e} _{n}={\begin{bmatrix}0\ldots 01\end{bmatrix}}^{\mathsf {T}}}, а J - так называемая матрица Якоби:

J = (a 0 1 0 ……… B 1 a 1 1 0 …… 0 b 2 a 2 1 0… 0 ………… 0 …… 0 млрд - 2 an - 2 1 ……… 0 млрд - 1 an - 1) {\ displaystyle \ mathbf {J} = {\ begin {pmatrix} a_ {0} 1 0 \ ldots \ ldots \ ldots \\ b_ {1} a_ {1} 1 0 \ ldots \ ldots \\ 0 b _ {2} a_ {2} 1 0 \ ldots \\ 0 \ ldots \ ldots \ ldots \ ldots 0 \\\ ldots \ ldots 0 b_ {n-2} a_ {n-2} 1 \\\ ldots \ ldots \ ldots 0 b_ {n-1} a_ {n-1} \ end {pmatrix}}}{\displaystyle \mathbf {J} ={\begin{pmatrix}a_{0}10\ldots \ldots \ldots \\b_{1}a_{1}10\ldots \ldots \\0b_{2}a_{2}10\ldots \\0\ldots \ldots \ldots \ldots 0\\\ldots \ldots 0b_{n-2}a_{n-2}1\\\ldots \ldots \ldots 0b_{n-1}a_{n-1}\end{pmatrix}}}

Нули xj { \ displaystyle x_ {j}}x_{j}многочленов до степени n, которые используются в качестве узлов для квадратуры Гаусса, можно найти путем вычислений собственных значений трехдиагональной матрицы. Эта процедура известна как алгоритм Голуба - Велша.

Для весов и узлов рассматривать симметричную трехдиагональную матрицу J {\ displaystyle {\ mathcal {J}}}{\mathcal {J}}с элементами

J i, i = J i, i = ai - 1 i = 1,…, n J i - 1, i = J i, i - 1 = J i, i - 1 J i - 1, i = bi - 1 i = 2,…, п. {\ Displaystyle {\ begin {align} {\ mathcal {J}} _ {i, i} = J_ {i, i} = a_ {i-1} i = 1, \ ldots, n \\ {\ mathcal {J}} _ {i-1, i} = {\ mathcal {J}} _ {i, i-1} = {\ sqrt {J_ {i, i-1} J_ {i-1, i} }} = {\ sqrt {b_ {i-1}}} i = 2, \ ldots, n. \ end {align}}}{\displaystyle {\begin{aligned}{\mathcal {J}}_{i,i}=J_{i,i}=a_{i-1}i=1,\ldots,n\\{\mathcal {J}}_{i-1,i}={\mathcal {J}}_{i,i-1}={\sqrt {J_{i,i-1}J_{i-1,i}}}={\sqrt {b_{i-1}}}i=2,\ldots,n.\end{aligned}}}

J {\ displaystyle {\ mathcal {J}}}{\mathcal {J}}являются подобными матрицами и, следовательно, имеют одинаковые собственные значения ( узлы). Веса могут быть вычислены из соответствующих векторов: Если ϕ (j) {\ displaystyle \ phi ^ {(j)}}\phi ^{(j)}является стандарлизованным собственным вектором (т. Е. Собственным вектором с евклидовой нормой, Связанного с величиной значения x j, соответствующее может быть вычислен из первого компонента этого вектора, а именно:

wj = μ 0 (ϕ 1 (j)) 2 {\ displaystyle w_ {j} = \ mu _ {0} \ left (\ phi _ {1} ^ {(j)} \ right) ^ {2}}w_{j}=\mu _{0}\left(\phi _{1}^{(j)}\right)^{2}

где μ 0 {\ displaystyle \ mu _ { 0}}\mu _{0}- интеграл весовой функции

μ 0 = ∫ ab ω (x) dx. {\ displaystyle \ mu _ {0} = \ int _ {a} ^ {b} \ omega (x) dx.}\mu _{0}=\int _{a}^{b}\omega (x)dx.

См., например, (Gil, Segura Temme 2007) для получения дополнительной информации.

Оценки ошибок

Ошибку квадратурного правила Гаусса можно сформулировать следующим образом (Stoer Bulirsch 2002, Thm 3.6.24). Для подынтегрального выражения, имеющего 2n непрерывных производных,

∫ a b ω (x) f (x) d x - ∑ i = 1 n w i f (x i) = f (2 n) (ξ) (2 n)! (пн, пн) {\ Displaystyle \ int _ {a} ^ {b} \ omega (x) \, f (x) \, dx- \ sum _ {i = 1} ^ {n} w_ {i} \, f (x_ {i}) = {\ frac {f ^ {(2n)} (\ xi)} {(2n)!}} \, (p_ {n}, p_ {n})}{\displaystyle \int _{a}^{b}\omega (x)\,f(x)\,dx-\sum _{i=1}^{n}w_{i}\,f(x_{i})={\frac {f^{(2n)}(\xi)}{(2n)!}}\,(p_{n},p_{n})}

для некоторый ξ в (a, b), где p n - монический (т.е. старший коэффициент соотношения 1) ортогональный многочлен степени n и где

(f, g) = ∫ ab ω (x) f (x) g (x) dx. {\ displaystyle (f, g) = \ int _ {a} ^ {b} \ omega (x) f (x) g (x) \, dx.}(f,g)=\int _{a}^{b}\omega (x)f(x)g(x)\,dx.

В важном частном случае ω (x) = 1, у нас есть оценка ошибки (Kahaner, Moler Nash 1989, §5.2)

(b - a) 2 n + 1 (n!) 4 (2 n + 1) [(2 п)! ] 3 f (2 n) (ξ), a < ξ < b. {\displaystyle {\frac {\left(b-a\right)^{2n+1}\left(n!\right)^{4}}{(2n+1)\left[\left(2n\right)!\right]^{3}}}f^{(2n)}(\xi),\qquad a<\xi {\displaystyle {\frac {\left(b-a\right)^{2n+1}\left(n!\right)^{4}}{(2n+1)\left[\left(2n\right)!\right]^{3}}}f^{(2n)}(\xi),\qquad a<\xi <b.}

Стоер и Булирш замечают, что эта оценка неудобна на практике, так как может быть трудно оценить производную процедуру 2n, и, кроме того, фактическая ошибка может быть намного меньше, чем оценка, установленная производной. Другой подход заключается в использовании двухквадратных правил Гаусса разного порядка и оценки ошибки как разницы между двумя результатами. Для этой цели могут быть полезны квадратные правила Гаусса - Кронрода.

Правила Гаусса - Кронрода

Если интервал [a, b] разделен, оценки Гаусса новых подинтервалов никогда не совпадают с предыдущими точками оценки (за исключением нуля для нечетных чисел), поэтому подынтегральное выражение необходимо вычислять в каждой точке. Правила Гаусса.. Разница между квадратурным правилом Гаусса и его расширением Кронрода часто используется как оценка ошибки приближения.

правила Гаусса - Лобатто

Также известна как квадратура Лобатто (Abramowitz Stegun 1972, p. 888) harv error: no target: CITEREFAbramowitzStegun1972 (справка ), названный в честь голландского математика Рехуэля Лобатто. Он похож на квадратуру Гаусса со следующими отличиями:

  1. Точки интегрирования включают в себя конечные точки интервала интегрирования.
  2. Это верно для многочленов до степени 2n - 3, где n - количество точек интегрирования (Quarteroni, Sacco Saleri 2000).

квадратура Лобатто функции f (x) на интервале [−1, 1] :

∫ - 1 1 f (x) dx = 2 n (n - 1) [е (1) + е (- 1)] + ∑ я знак равно 2 n - 1 wif (xi) + R n. {\ Displaystyle \ int _ {- 1} ^ {1} {f (x) \, dx} = {\ frac {2} {n (n-1)}} [f (1) + f (-1) ] + \ sum _ {i = 2} ^ {n-1} {w_ {i} f (x_ {i})} + R_ {n}.}{\displaystyle \int _{-1}^{1}{f(x)\,dx}={\frac {2}{n(n-1)}}[f(1)+f(-1)]+\sum _{i=2}^{n-1}{w_{i}f(x_{i})}+R_{n}.}

Абсцисса: x i - это (я - 1) {\ displaystyle (i-1)}(i - 1)й ноль из P n - 1 ′ (x) {\ displaystyle P '_ {n-1} ( x)}P'_{n-1}(x).

Веса:

wi = 2 n (n - 1) [P n - 1 (xi)] 2, xi ≠ ± 1. {\ Displaystyle w_ {i} = {\ frac {2} {n (n-1) \ left [P_ {n-1} \ left (x_ {i} \ right) \ right] ^ {2}}}, \ qquad x_ {i} \ neq \ pm 1.}{\displaystyle w_{i}={\frac {2}{n(n-1)\left[P_{n-1}\left(x_{i}\right)\right]^{2}}},\qquad x_{i}\neq \pm 1.}

Остаток:

R n = - n (n - 1) 3 2 2 n - 1 [(n - 2)!] 4 (2 n - 1) [(2 n - 2)!] 3 f ( 2 n - 2) (ξ), - 1 < ξ < 1. {\displaystyle R_{n}={\frac {-n\left(n-1\right)^{3}2^{2n-1}\left[\left(n-2\right)!\right]^{4}}{(2n-1)\left[\left(2n-2\right)!\right]^{3}}}f^{(2n-2)}(\xi),\qquad -1<\xi <1.}{\displaystyle R_{n}={\frac {-n\left(n-1\right)^{3}2^{2n-1}\left[\left(n-2\right)!\right]^{4}}{(2n-1)\left[\left(2n-2\right)!\right]^{3}}}f^{(2n-2)}(\xi),\qquad -1<\xi <1.}

Некоторые из весов:

Количество точек, nточек, x iВеса, w i
3 {\ displaystyle 3}30 {\ displaystyle 0}{\displaystyle 0}4 3 {\ displaystyle {\ frac {4} {3}}}{\frac {4}{3}}
± 1 {\ displaystyle \ pm 1}\pm 11 3 {\ displaystyle {\ frac {1 } {3}}}{\frac {1}{3}}
4 {\ displaystyle 4}4± 1 5 {\ displaystyle \ pm {\ sqrt {\ frac {1} {5}}}}{\displaystyle \pm {\sqrt {\frac {1}{5}}}}5 6 {\ displaystyle { \ frac {5} {6}}}{\frac {5}{6}}
± 1 {\ displaystyle \ pm 1}\pm 11 6 {\ displaystyle {\ frac {1} {6}}}{\frac {1}{6}}
5 {\ displaystyle 5}50 {\ displaystyle 0}{\displaystyle 0}32 45 {\ displaystyle {\ frac {32} {45}}}{\frac {32}{45}}
± 3 7 {\ displaystyle \ pm {\ sqrt {\ frac {3} {7 }}}}{\displaystyle \pm {\sqrt {\frac {3}{7}}}}49 90 {\ displaystyle {\ frac {49} {90}}}{\frac {49}{90}}
± 1 {\ displaystyle \ pm 1}\pm 11 10 {\ displaystyle {\ frac {1} { 10}}}{\frac {1}{10}}
6 {\ displaystyle 6}6± 1 3 - 2 7 21 {\ displaystyle \ pm {\ sqrt {{\ frac {1} {3}} - {\ гидроразрыв {2 {\ sqrt {7}}} {21}}}}}{\displaystyle \pm {\sqrt {{\frac {1}{3}}-{\frac {2{\sqrt {7}}}{21}}}}}14 + 7 30 {\ displaystyle {\ frac {14 + {\ sqrt {7}}} {30}}}{\displaystyle {\frac {14+{\sqrt {7}}}{30}}}
± 1 3 + 2 7 21 {\ displaystyle \ pm {\ sqrt {{\ frac {1} {3}} + {\ frac {2 {\ sqrt {7}}} {21}}}}}{\displaystyle \pm {\sqrt {{\frac {1}{3}}+{\frac {2{\sqrt {7}}}{21}}}}}14–7 30 { \ displaystyle {\ frac {14 - {\ sqrt {7}}} {30}}}{\displaystyle {\frac {14-{\sqrt {7}}}{30}}}
± 1 {\ displaystyle \ pm 1}\pm 11 15 {\ displaystyle {\ frac {1} {15}}}{\displaystyle {\frac {1}{15}}}
7 {\ displaystyle 7}70 {\ displaystyle 0}{\displaystyle 0}256 525 {\ displaystyle {\ frac {256} {525}}}{\displaystyle {\frac {256}{525}}}
± 5 11 - 2 11 5 3 {\ displaystyle \ pm {\ sqrt {{\ frac {5} {11}} - {\ frac {2} {11}} {\ sqrt {\ frac {5} {3}}}}}}{\displaystyle \pm {\sqrt {{\frac {5}{11}}-{\frac {2}{11}}{\sqrt {\frac {5}{3}}}}}}124 + 7 15 350 {\ displaystyle {\ frac {124 + 7 {\ sqrt {15}} } {350}}}{\displaystyle {\frac {124+7{\sqrt {15}}}{350}}}
± 5 11 + 2 11 5 3 {\ displaystyle \ pm {\ sqrt {{\ frac {5} {11}} + {\ frac {2} {11}} {\ sqrt {\ frac {5} {3}}}}}}{\displaystyle \pm {\sqrt {{\frac {5}{11}}+{\frac {2}{11}}{\sqrt {\frac {5}{3}}}}}}124–7 15 350 {\ displaystyle {\ frac {124-7 {\ sqrt {15}}} {350}}}{\displaystyle {\frac {124-7{\sqrt {15}}}{350}}}
± 1 {\ displaystyle \ pm 1}\pm 11 21 {\ displaystyle {\ frac {1} {21}}}{\displaystyle {\frac {1}{21}}}

Адаптивный вариант этого алгоритма с двумя внутренними узлами находится в GNU Octave и MATLAB as quadlи интегрировать.

Ссылки
Последняя правка сделана 2021-05-21 13:13:06
Содержание доступно по лицензии CC BY-SA 3.0 (если не указано иное).
Обратная связь: support@alphapedia.ru
Соглашение
О проекте