C语言实现辛普森法则（附带源码）

C语言实现辛普森法则（附带源码）

引用

CSDN

1.

https://m.blog.csdn.net/m0_61840987/article/details/145023835

辛普森法则（Simpson's Rule）是一种用于数值积分的方法，它比梯形法则更加精确，特别是在积分函数较为平滑的情况下。辛普森法则基于将积分区间划分为偶数个小区间，利用二次插值的方式来近似计算积分。其公式如下：

辛普森法则公式

对于区间 [a,b]，分割为 n 个小区间（要求 n 为偶数），辛普森法则的公式为：

其中：

• h=b−a ，即每个小区间的宽度。
• xi=a+i⋅h，表示区间中的每个点。
• f(x)是被积函数。

C语言实现辛普森法则

我们将使用辛普森法则来实现一个数值积分函数，来计算给定区间 [a,b] 上函数 f(x)的积分。假设我们需要计算 f(x) = x^2 在某个区间上的积分。

代码实现

#include <stdio.h>
#include <math.h>

// 定义需要积分的函数 f(x) = x^2
double f(double x) {
    return x * x;
}

// 辛普森法则进行数值积分
double simpsons_rule(double (*func)(double), double a, double b, int n) {
    if (n % 2 != 0) {
        n++;  // n 必须为偶数
    }
    
    double h = (b - a) / n;  // 每个小区间的宽度
    double sum = func(a) + func(b);  // 初始值：两端点的贡献
    
    // 累加奇数索引（权重为 4）
    for (int i = 1; i < n; i += 2) {
        sum += 4 * func(a + i * h);
    }
    
    // 累加偶数索引（权重为 2）
    for (int i = 2; i < n - 1; i += 2) {
        sum += 2 * func(a + i * h);
    }
    
    // 计算最终的积分值
    return sum * h / 3;
}

int main() {
    double a, b;
    int n;
    
    // 输入积分的区间 [a, b] 和分割数 n（要求 n 为偶数）
    printf("请输入积分的下限 a: ");
    scanf("%lf", &a);
    printf("请输入积分的上限 b: ");
    scanf("%lf", &b);
    printf("请输入划分区间的数量 n（必须为偶数）: ");
    scanf("%d", &n);
    
    // 调用辛普森法则进行积分
    double result = simpsons_rule(f, a, b, n);
    
    // 输出结果
    printf("积分结果是: %.6f\n", result);
    
    return 0;
}

代码解析

1. 定义被积函数：

• 我们定义了一个函数 f(double x)，它返回 x^2，这是我们需要进行积分的函数。

2. 辛普森法则函数：

• simpsons_rule 函数用于计算给定区间 [a,b] 上函数的积分。
• 如果用户输入的 n 不是偶数，程序会将其增加 1 以确保符合辛普森法则的要求。
• h 是每个小区间的宽度，计算方式为 h=b−a。
• 我们计算两端点的函数值，接着加上奇数索引的项（系数为 4），再加上偶数索引的项（系数为 2），最终根据辛普森法则公式计算积分值。

3. 输入输出：

• main 函数提示用户输入积分区间的上下限以及分割区间的数量 n（必须为偶数）。然后调用 simpsons_rule 进行积分并输出结果。

运行结果

假设我们要求解 f(x) = x^2 在区间 [0,1] 上的积分，即：

用户输入：

• a=0
• b=1
• n=6（选择偶数的分割数）

程序输出的结果应接近 1/3≈0.333333。

请输入积分的下限 a: 0
请输入积分的上限 b: 1
请输入划分区间的数量 n（必须为偶数）: 6
积分结果是: 0.333333

总结

• 辛普森法则是一种精度较高的数值积分方法，尤其适用于平滑的函数。
• 我们通过将区间 [a,b] 分成偶数个小区间，利用二次插值的思想，计算给定区间上函数的积分。
• 辛普森法则的精度通常高于梯形法则，因此对于相同的分割数，辛普森法则提供的结果更为精确。
• 如果你想提高精度，可以增加分割区间数 n，或者使用其他更高阶的数值积分方法。

这个方法适用于各种需要数值积分的情况，尤其是在无法解析求解积分时，辛普森法则是一种非常有效的工具。