柿子饼 2023-03-20 14:36 采纳率: 100%
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用matlab解决微积分的问题

请记住使用完整的句子并解释你所有的答案。你可以在最多3人的小组中工作。最终的文档必须包含组中每个人的名字。你需要提交一个 Word文档(.doc),以及一个MATLAB代码文件(.mlx)。

在这里,我们将开始使用MATLAB进行计算。你必须分析写出的问题,决定如何将问题写成积分的策略,讨论与积分有关的任何问题,实现一个或多个数值逼近的解决方案,然后讨论计算的潜在错误,

记住两个重要的规则:你不仅要解释你在做什么,还要解释你为什么这么做。论文必须有一个叙述结构;不要简单地写下每个问题并给出答案。这意味着你必须使用完整的句子。

对每一个积分都使用梯形和辛普森法则。你要决定除法的个数,足够让你相信你已经接近正确答案了。

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  • 社区专家-Monster-XH 2023-03-20 16:36
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    基于Monster 组和GPT的调写:

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    %第一个公式
    % 梯形法
    n = 10; % 分割数
    h = 2/n;
    x = linspace(-1, 1, n+1);
    y = -1./log(x);
    I_trapezoidal = h/2 * (y(1) + 2*sum(y(2:n)) + y(n+1));
    disp(['梯形法逼近的积分值为:', num2str(I_trapezoidal)])
    % 辛普森法
    n = 10; % 分割数
    h = 2/n;
    x = linspace(-1, 1, n+1);
    y = -1./log(x);
    I_simpson = h/3 * (y(1) + 4*sum(y(2:2:n)) + 2*sum(y(3:2:n-1)) + y(n+1));
    disp(['辛普森法逼近的积分值为:', num2str(I_simpson)])
    
    %第二个公式
    % 梯形法
    n = 1000; % 分割数
    h = 10/n;
    x = linspace(eps, 10, n+1); % 在0处添加微小的正数eps
    y = sin(x)./x;
    I_trapezoidal = h/2 * (y(1) + 2*sum(y(2:n)) + y(n+1));
    disp(['梯形法逼近的积分值为:', num2str(I_trapezoidal)])
    % 辛普森法
    n = 1000; % 分割数
    h = 10/n;
    x = linspace(eps, 10, n+1); % 在0处添加微小的正数eps
    y = sin(x)./x;
    I_simpson = h/3 * (y(1) + 4*sum(y(2:2:n)) + 2*sum(y(3:2:n-1)) + y(n+1));
    disp(['辛普森法逼近的积分值为:', num2str(I_simpson)])
    
    
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