4-4. Composite Numerical Integration

공부하자·2022년 10월 9일
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수치해석

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Summary

Theorem: Composite Simpson's Rule

Let fC4[a,b],nf \in C^4[a, b], n be even, h=(ba)/nh=(b-a) / n, and xj=a+jhx_j=a+j h, for each j=0,1,,nj=0,1, \ldots, n. There exists a μ(a,b)\mu \in(a, b) for which the Composite Simpson's rule for nn subintervals can be written with its error term as

j=0,1,,nj=0,1, \ldots, n 각각에 대해 fC4[a,b],nf \in C^4[a, b], n를 짝수, h=(ba)/nh=(b-a)/nxj=a+jhx_j=a+jh로 하자. nn 하위 구간에 대한 복합 심슨의 규칙이 다음과 같은 오류 항으로 작성될 수 있는 μ(a,b)\mu \in(a, b)가 있다.

abf(x)dx=h3[f(a)+2j=1(n/2)1f(x2j)+4j=1n/2f(x2j1)+f(b)]ba180h4f(4)(μ)\begin{aligned} \int_a^b f(x) d x=\frac{h}{3}\left[f(a)+2 \sum_{j=1}^{(n / 2)-1} f\left(x_{2 j}\right)+4 \sum_{j=1}^{n / 2} f\left(x_{2 j-1}\right)+f(b)\right] \\ &-\frac{b-a}{180} h^4 f^{(4)}(\mu) \end{aligned}

Theorem: Composite Trapezoidal Rule

Let fC2[a,b],h=(ba)/nf \in C^2[a, b], h=(b-a) / n, and xj=a+jhx_j=a+j h, for each j=0,1,,nj=0,1, \ldots, n. There exists a μ(a,b)\mu \in(a, b) for which the Composite Trapezoidal Rule for nn subintervals can be written with its error term as

j=0,1,,nj=0,1, \ldots, n 각각에 대해 fC2[a,b],h=(ba)/nf \in C^2[a, b], h=(b-a) /nxj=a+jhx_j=a+jh를 사용하자. nn 하위 구간에 대한 복합 사다리꼴 규칙을 다음과 같은 오류 용어로 작성할 수 있는 μ(a,b)\mu \in(a, b)가 있다.

abf(x)dx=h2[f(a)+2j=1n1f(xj)+f(b)]ba12h2f(μ)\int_a^b f(x) d x=\frac{h}{2}\left[f(a)+2 \sum_{j=1}^{n-1} f\left(x_j\right)+f(b)\right]-\frac{b-a}{12} h^2 f^{\prime \prime}(\mu)

Theorem: Composite Midpoint Rule

Let fC2[a,b],nf \in C^2[a, b], n be even, h=(ba)/(n+2)h=(b-a) /(n+2), and xj=a+(j+1)hx_j=a+(j+1) h for each j=1,0,,n+1j=-1,0, \ldots, n+1. There exists a μ(a,b)\mu \in(a, b) for which the Composite Midpoint rule for n+2n+2 subintervals can be written with its error term as

fC2[a,b],nf \in C^2[a, b], n이 짝수이고, h=(ba)/(n+2)h=(b-a) /(n+2)이며, j=1,0,,n+1j=-1,0, \ldots, n+1 각각에 대해 xj=a+(j+1)hx_j=a+(j+1) h라고 하자. n+2n+2 하위 구간에 대한 복합 중간점 규칙을 다음과 같은 오류 용어로 작성할 수 있는 μ(a,b)\mu \in(a, b)가 있다.

abf(x)dx=2hj=0n/2f(x2j)+ba6h2f(μ)\int_a^b f(x) d x=2 h \sum_{j=0}^{n / 2} f\left(x_{2 j}\right)+\frac{b-a}{6} h^2 f^{\prime \prime}(\mu)

A Motivating Example

Composite Numerical Integration: Motivating Example

Application of Simpson's Rule

Use Simpson's rule to approximate

04exdx\int_0^4 e^x d x

and compare this to the results obtained by adding the Simpson's rule approximations for

02exdx and 24exdx\int_0^2 e^x d x \text { and } \int_2^4 e^x d x

and adding those for

01exdx,12exdx,23exdx and 34exdx\int_0^1 e^x d x, \quad \int_1^2 e^x d x, \quad \int_2^3 e^x d x \quad \text { and } \quad \int_3^4 e^x d x

Solution

Simpson's rule on [0,4][0,4] uses h=2h=2 and gives

04exdx23(e0+4e2+e4)=56.76958\int_0^4 e^x d x \approx \frac{2}{3}\left(e^0+4 e^2+e^4\right)=56.76958

The exact answer in this case is e4e0=53.59815e^4-e^0=53.59815, and the error 3.17143-3.17143 is far larger than we would normally accept.

Applying Simpson's rule on each of the intervals [0,2][0,2] and [2,4][2,4] uses h=1h=1 and gives

04exdx=02exdx+24exdx13(e0+4e+e2)+13(e2+4e3+e4)=13(e0+4e+2e2+4e3+e4)=53.86385\begin{aligned} \int_0^4 e^x d x &=\int_0^2 e^x d x+\int_2^4 e^x d x \\ & \approx \frac{1}{3}\left(e^0+4 e+e^2\right)+\frac{1}{3}\left(e^2+4 e^3+e^4\right) \\ &=\frac{1}{3}\left(e^0+4 e+2 e^2+4 e^3+e^4\right) \\ &=53.86385 \end{aligned}

The error has been reduced to 0.26570-0.26570.

For the integrals on [0,1],[1,2],[3,4][0,1],[1,2],[3,4], and [3,4][3,4] we use Simpson's rule four times with h=12h=\frac{1}{2} giving

04exdx=01exdx+12exdx+23exdx+34exdx16(e0+4e1/2+e)+16(e+4e3/2+e2)+16(e2+4e5/2+e3)+16(e3+4e7/2+e4)=16(e0+4e1/2+2e+4e3/2+2e2+4e5/2+2e3+4e7/2+e4)=53.61622\begin{aligned} & \int_0^4 e^x d x=\int_0^1 e^x d x+\int_1^2 e^x d x+\int_2^3 e^x d x+\int_3^4 e^x d x \\ \approx & \frac{1}{6}\left(e_0+4 e^{1 / 2}+e\right)+\frac{1}{6}\left(e+4 e^{3 / 2}+e^2\right) \\ &+\frac{1}{6}\left(e^2+4 e^{5 / 2}+e^3\right)+\frac{1}{6}\left(e^3+4 e^{7 / 2}+e^4\right) \\ =& \frac{1}{6}\left(e^0+4 e^{1 / 2}+2 e+4 e^{3 / 2}+2 e^2+4 e^{5 / 2}+2 e^3+4 e^{7 / 2}+e^4\right) \\ =& 53.61622 \end{aligned}

The error for this approximation has been reduced to 0.01807-0.01807.

The Composite Simpson's Rule

Composite Numerical Integration: Simpson's Rule

To generalize this procedure for an arbitrary integral abf(x)dx\int_a^b f(x) d x, choose an even integer nn. Subdivide the interval [a,b][a, b] into nn subintervals, and apply Simpson's rule on each consecutive pair of subintervals.

임의의 적분 abf(x)dx\int_a^b f(x) d x에 대해 이 절차를 일반화하려면 짝수 정수 nn을 선택한다. 간격 [a,b][a, b]nn 하위 간격으로 세분화하고, 각 연속 하위 간격 쌍에 대해 심슨의 규칙을 적용한다.

Construct the Formula \& Error Term

With h=(ba)/nh=(b-a) / n and xj=a+jhx_j=a+j h, for each j=0,1,,nj=0,1, \ldots, n, we have

abf(x)dx=j=1n/2x2j2x2jf(x)dx=j=1n/2{h3[f(x2j2)+4f(x2j1)+f(x2j)]h590f(4)(ξj)}\begin{aligned} \int_a^b f(x) d x &=\sum_{j=1}^{n / 2} \int_{x_{2 j-2}}^{x_{2 j}} f(x) d x \\ &=\sum_{j=1}^{n / 2}\left\{\frac{h}{3}\left[f\left(x_{2 j-2}\right)+4 f\left(x_{2 j-1}\right)+f\left(x_{2 j}\right)\right]-\frac{h^5}{90} f^{(4)}\left(\xi_j\right)\right\} \end{aligned}

for some ξj\xi_j with x2j2<ξj<x2jx_{2 j-2}<\xi_j<x_{2 j}, provided that fC4[a,b]f \in C^4[a, b].

Using the fact that for each j=1,2,,(n/2)1j=1,2, \ldots,(n / 2)-1 we have f(x2j)f\left(x_{2 j}\right) appearing in the term corresponding to the interval [x2j2,x2j]\left[x_{2 j-2}, x_{2 j}\right] and also in the term corresponding to the interval [x2j,x2j+2]\left[x_{2 j}, x_{2 j+2}\right], we can reduce this sum to

j=1,2,,(n/2)1j=1,2, \ldots, (n / 2)-1에 대해 f(x2j)f\left(x_{2 j}\right)\left[x_{2 j-2], x_{2 j}\right] 간격에 해당하는 항과 [x2j]\left[x_{2 j}\right]에 나타나는 것을 사용하여 우리는 이 합을 줄일 수 있다.

abf(x)dx=h3[f(x0)+2j=1(n/2)1f(x2j)+4j=1n/2f(x2j1)+f(xn)]h590j=1n/2f(4)(ξj)\begin{aligned} \int_a^b f(x) d x=& \frac{h}{3}\left[f\left(x_0\right)+2 \sum_{j=1}^{(n / 2)-1} f\left(x_{2 j}\right)+4 \sum_{j=1}^{n / 2} f\left(x_{2 j-1}\right)+f\left(x_n\right)\right] \\ &-\frac{h^5}{90} \sum_{j=1}^{n / 2} f^{(4)}\left(\xi_j\right) \end{aligned}

The error associated with this approximation is

이 근사치와 관련된 오차는 다음과 같다.

E(f)=h590j=1n/2f(4)(ξj)E(f)=-\frac{h^5}{90} \sum_{j=1}^{n / 2} f^{(4)}\left(\xi_j\right)

where x2j2<ξj<x2jx_{2 j-2}<\xi_j<x_{2 j}, for each j=1,2,,n/2j=1,2, \ldots, n / 2. If fC4[a,b]f \in C^4[a, b], the Extreme Value Theorem csee theorem implies that f(4)f^{(4)} assumes its maximum and minimum in [a,b][a, b].

여기서 각 j=1,2,,n/2j=1,2, \ldots, n / 2에 대해 x2j2<ξj<x2jx_{2j-2}<\xi_j<x_{2j}. fC4[a,b]f \in C^4[a,b]일 경우, 극한값 정리는 f(4)f^{(4)}[a,b][a,b]에서 최대값과 최소값을 가정한다는 것을 암시한다.

Since

minx[a,b]f(4)(x)f(4)(ξj)maxx[a,b]f(4)(x)\min _{x \in[a, b]} f^{(4)}(x) \leq f^{(4)}\left(\xi_j\right) \leq \max _{x \in[a, b]} f^{(4)}(x)

we have

n2minx[a,b]f(4)(x)j=1n/2f(4)(ξj)n2maxx[a,b]f(4)(x)\frac{n}{2} \min _{x \in[a, b]} f^{(4)}(x) \leq \sum_{j=1}^{n / 2} f^{(4)}\left(\xi_j\right) \leq \frac{n}{2} \max _{x \in[a, b]} f^{(4)}(x)

and

minx[a,b]f(4)(x)2nj=1n/2f(4)(ξj)maxx[a,b]f(4)(x)\min _{x \in[a, b]} f^{(4)}(x) \leq \frac{2}{n} \sum_{j=1}^{n / 2} f^{(4)}\left(\xi_j\right) \leq \max _{x \in[a, b]} f^{(4)}(x)

By the Intermediate Value Theorem see theorem there is a μ(a,b)\mu \in(a, b) such that

f(4)(μ)=2nj=1n/2f(4)(ξj)f^{(4)}(\mu)=\frac{2}{n} \sum_{j=1}^{n / 2} f^{(4)}\left(\xi_j\right)

Thus

E(f)=h590j=1n/2f(4)(ξj)=h5180nf(4)(μ)E(f)=-\frac{h^5}{90} \sum_{j=1}^{n / 2} f^{(4)}\left(\xi_j\right)=-\frac{h^5}{180} n f^{(4)}(\mu)

or, since h=(ba)/nh=(b-a) / n,

E(f)=(ba)180h4f(4)(μ)E(f)=-\frac{(b-a)}{180} h^4 f^{(4)}(\mu)

These observations produce the following result.

Theorem: Composite Simpson's Rule

Let fC4[a,b],nf \in C^4[a, b], n be even, h=(ba)/nh=(b-a) / n, and xj=a+jhx_j=a+j h, for each j=0,1,,nj=0,1, \ldots, n. There exists a μ(a,b)\mu \in(a, b) for which the Composite Simpson's rule for nn subintervals can be written with its error term as

j=0,1,,nj=0,1, \ldots, n 각각에 대해 fC4[a,b],nf \in C^4[a, b], n를 짝수, h=(ba)/nh=(b-a)/nxj=a+jhx_j=a+jh로 하자. nn 하위 구간에 대한 복합 심슨의 규칙이 다음과 같은 오류 항으로 작성될 수 있는 μ(a,b)\mu \in(a, b)가 있다.

abf(x)dx=h3[f(a)+2j=1(n/2)1f(x2j)+4j=1n/2f(x2j1)+f(b)]ba180h4f(4)(μ)\begin{aligned} \int_a^b f(x) d x=\frac{h}{3}\left[f(a)+2 \sum_{j=1}^{(n / 2)-1} f\left(x_{2 j}\right)+4 \sum_{j=1}^{n / 2} f\left(x_{2 j-1}\right)+f(b)\right] \\ &-\frac{b-a}{180} h^4 f^{(4)}(\mu) \end{aligned}

Comments on the Formula \& Error Term

  • Notice that the error term for the Composite Simpson's rule is O(h4)O\left(h^4\right), whereas it was O(h5)O\left(h^5\right) for the standard Simpson's rule.
  • However, these rates are not comparable because, for the standard Simpson's rule, we have hh fixed at h=(ba)/2h=(b-a) / 2, but for Composite Simpson's rule we have h=(ba)/nh=(b-a) / n, for nn an even integer.
  • This permits us to considerably reduce the value of hh.
  • The following algorithm uses the Composite Simpson's rule on nn subintervals. It is the most frequently-used general-purpose quadrature algorithm.

복합 심슨 규칙에 대한 오차항은 O(h4)O\left(h^4\right)인 반면 표준 심슨 규칙에 대한 오차항은 O(h5)O\left(h^5\right)였다.
그러나 표준 심슨 규칙의 경우 h=(ba)/2h=(b-a)/2로 고정되는 hh를 가지지만 복합 심슨 규칙의 경우 h=(ba)/nh=(b-a)/n을 가지기 때문에 이러한 속도는 비교할 수 없다.
이를 통해 hh의 가치를 상당히 줄일 수 있다.
다음 알고리즘은 nn 하위 간격에 대한 복합 심슨의 규칙을 사용한다. 가장 자주 사용되는 범용 직교 알고리즘이다.

The Extreme Value Theorem

If fC[a,b]f \in C[a, b], then c1,c2[a,b]c_1, c_2 \in[a, b] exist with f(c1)f(x)f(c2)f\left(c_1\right) \leq f(x) \leq f\left(c_2\right), for all x[a,b]x \in[a, b]. In addition, if ff is differentiable on (a,b)(a, b), then the numbers c1c_1 and c2c_2 occur either at the endpoints of [a,b][a, b] or where ff^{\prime} is zero.

fC[a,b]f \in C[a, b]인 경우, 모든 x[a,b]x \in[a, b]에 대해 f(c1)f(x)f(c2)f\left(c_1\right) \leq f(x) \leq f\left(c_2\right)와 함께 c1,c2[a,b]c_1, c_2 \in[a, b]가 존재한다. 또한 ff(a,b)(a, b)에서 미분 가능한 경우 c1c_1c2c_2[a,b][a, b]의 끝점에서 발생하거나 ff^{\prime}가 0인 경우이다.

The Composite Trapezoidal & Midpoint Rules

Composite Integration: Trapezoidal \& Midpoint Rules

Preamble

  • The subdivision approach can be applied to any of the Newton-Cotes formulas.
  • The extensions of the Trapezoidal and Midpoint rules will be presented without proof.
  • The Trapezoidal rule requires only one interval for each application, so the integer nn can be either odd or even.
  • For the Midpoint rule, however, the integer nn must be even.

사다리꼴 & 중간점 정리 서문
세분화 접근법은 임의의 뉴턴-코테스 공식에 적용될 수 있다.
사다리꼴 및 중간점 규칙의 확장은 증거 없이 제시될 것이다.
사다리꼴 규칙은 각 응용 프로그램에 대해 하나의 간격만 요구하므로 정수 nn은 홀수이거나 짝수일 수 있다.
그러나 중간점 규칙의 경우 정수 nn은 짝수여야 한다.


Note: The Trapezoidal rule requires only one interval for each application, so the integer nn can be either odd or even.

참고: 사다리꼴 규칙은 각 응용 프로그램에 대해 하나의 간격만 요구하므로 정수 nn은 홀수이거나 짝수일 수 있다.

Theorem: Composite Trapezoidal Rule

Let fC2[a,b],h=(ba)/nf \in C^2[a, b], h=(b-a) / n, and xj=a+jhx_j=a+j h, for each j=0,1,,nj=0,1, \ldots, n. There exists a μ(a,b)\mu \in(a, b) for which the Composite Trapezoidal Rule for nn subintervals can be written with its error term as

j=0,1,,nj=0,1, \ldots, n 각각에 대해 fC2[a,b],h=(ba)/nf \in C^2[a, b], h=(b-a) /nxj=a+jhx_j=a+jh를 사용하자. nn 하위 구간에 대한 복합 사다리꼴 규칙을 다음과 같은 error term으로 작성할 수 있는 μ(a,b)\mu \in(a, b)가 있다.

abf(x)dx=h2[f(a)+2j=1n1f(xj)+f(b)]ba12h2f(μ)\int_a^b f(x) d x=\frac{h}{2}\left[f(a)+2 \sum_{j=1}^{n-1} f\left(x_j\right)+f(b)\right]-\frac{b-a}{12} h^2 f^{\prime \prime}(\mu)

Numerical Integration: Composite Midpoint Rule

Midpoint Rule (1-point open Newton-Cotes formula)

x1x1f(x)dx=2hf(x0)+h33f(ξ), where x1<ξ<x1\int_{x_{-1}}^{x_1} f(x) d x=2 h f\left(x_0\right)+\frac{h^3}{3} f^{\prime \prime}(\xi) \text {, where } x_{-1}<\xi<x_1

Theorem: Composite Midpoint Rule

Let fC2[a,b],nf \in C^2[a, b], n be even, h=(ba)/(n+2)h=(b-a) /(n+2), and xj=a+(j+1)hx_j=a+(j+1) h for each j=1,0,,n+1j=-1,0, \ldots, n+1. There exists a μ(a,b)\mu \in(a, b) for which the Composite Midpoint rule for n+2n+2 subintervals can be written with its error term as

fC2[a,b],nf \in C^2[a, b], n이 짝수이고, h=(ba)/(n+2)h=(b-a) /(n+2)이며, j=1,0,,n+1j=-1,0, \ldots, n+1 각각에 대해 xj=a+(j+1)hx_j=a+(j+1) h라고 하자. n+2n+2 하위 구간에 대한 복합 중간점 규칙을 다음과 같은 error term으로 작성할 수 있는 μ(a,b)\mu \in(a, b)가 있다.

abf(x)dx=2hj=0n/2f(x2j)+ba6h2f(μ)\int_a^b f(x) d x=2 h \sum_{j=0}^{n / 2} f\left(x_{2 j}\right)+\frac{b-a}{6} h^2 f^{\prime \prime}(\mu)


Note: The Midpoint Rule requires two intervals for each application, so the integer nn must be even.

참고: 중간점 규칙은 각 응용 프로그램에 대해 두 개의 간격이 필요하므로 정수 nn은 짝수여야 합니다.

Comparing the Composite Simpson & Trapezoidal Rules

Composite Numerical Integration: Example

Composite Numerical Integration: Conclusion

  • Composite Simpson's rule is the clear choice if you wish to minimize computation.
  • For comparison purposes, consider the Composite Trapezoidal rule using h=π/18h=\pi / 18 for the integral in the previous example.
  • This approximation uses the same function evaluations as Composite Simpson's rule but the approximation in this case

    계산을 최소화하려면 컴포지트 심슨의 규칙이 확실한 선택이다.
    비교를 위해 이전 예의 적분에 h=π/18h=\pi / 18를 사용하는 복합 사다리꼴 규칙을 고려해라.
    이 근사치는 컴포지트 심슨의 규칙과 동일한 함수 평가를 사용하지만 이 경우 근사치를 사용한다.

0πsinxdxπ36[2j=117sin(jπ18)+sin0+sinπ]=π36[2j=117sin(jπ18)]=1.9949205\begin{aligned} \int_0^\pi \sin x d x & \approx \frac{\pi}{36}\left[2 \sum_{j=1}^{17} \sin \left(\frac{j \pi}{18}\right)+\sin 0+\sin \pi\right] \\ &=\frac{\pi}{36}\left[2 \sum_{j=1}^{17} \sin \left(\frac{j \pi}{18}\right)\right]=1.9949205 \end{aligned}

is accurate only to about 5×1035 \times 10^{-3}.

5×1035 \times 10^{-3}까지만 정확하다.

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