关于此实验
用矩形近似定积分,并将求和结果与精确的原函数值进行比较。选择左端点、中点或右端点采样,更改积分上下限,并增加矩形数量。当积分区间从左向右时,水平轴下方的区域会产生负贡献。反转上下限会使积分符号反转。
学习目标
- 使用不同的采样位置构造均匀黎曼和
- 将数值近似误差与解析积分进行比较
- 区分带符号的累积量与几何总面积
使用方法
- 1对于区间 [0, 2] 上的 x 平方,比较使用 8 个矩形时的左端点和、中点和与右端点和。
- 2将矩形数量连续加倍数次,并记录绝对误差。
- 3选择 y = x,区间端点设为 −2 和 2。解释带符号的贡献为何会相互抵消。
- 4交换区间端点,检查精确积分值和黎曼和的符号。将两个端点设为相等并检查结果。
模型
假设
- 所选函数均为连续函数。精确参考值使用它们的解析原函数计算。
- 所有矩形的带符号宽度都相等。左端点和右端点分别指每个有向子区间的起点和终点,因此当 b 小于 a 时,它们在图中的作用会互换。
- 浅色填充表示几何区域,读数则包含函数符号以及积分上下限的顺序。正弦函数使用弧度。
在课堂上试试这个实验
- Q1为什么在 [0, 2] 上用左端点采样会低估 x 的平方的积分?
- Q2阴影区域的面积不为零,但定积分却为零,这可能吗?请举例说明。
- Q3将矩形数量加倍,误差就一定会减半吗?请比较中点采样和端点采样。
常见问题
为什么积分可能为负?
当积分上下限按此顺序排列时,坐标轴下方的值会产生负贡献。调换上下限会改变每一项贡献的符号。定积分度量的是带符号的累积量,不一定是几何面积。
为什么 y = x 的中点和误差为零?
线性函数在每个子区间上的平均值都等于其中点处的函数值。因此,用中点矩形对直线积分可以得到精确结果,浮点舍入误差除外。
