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定积分的精确定义(重排版)

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如图1所示,定积分    表示区域的面积R.

绝大多数情况下,R是不规则几何图形,为了方便计算,用矩形来逼近不规则的区域。这样就会产生误差。采用更多的矩形使得误差尽可能小,如图2所示。

如图3所示,若函数    在区间    上有定义,在    上任取    个分点    ,设    ,

 

,  并任取    .记

,若极限


 

存在且与    的取值无关,则称函数    在区间    上可积,即

 
或者  
】  
 

(1)区间     长度可以是任意的,并不需要均匀划分,而     在子区间的取值也是任意的,可以在端点,也可以在区间内部。

(2)若函数     ,曲边梯形在     轴下方,面积就是负的,即定积分的值是负的。

(3)当我们说到“     到     上的定积分”时,不要总认为     ,事实上, 的情形也是可以的,只不过注意     时, 。而 时,    

定积分的精确定义由德国数学家黎曼(Bernhard Riemann)给出,故这种积分又称黎曼积分。


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来源:数值分析与有限元编程
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首次发布时间:2024-04-02
最近编辑:7月前
太白金星
本科 慢慢来
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黎曼(Riemann)对定积分的定义是:积分区间划分为无数子区间,子区间内任意一点的函数值乘以子区间的长度得到一个矩形面积,然后将这些矩形面积累加起来可以得到积分值。计算π的值定积分的精确定义对于定积分 ,在[0,1]内随机取一个数r,通过 转换成矩形的高。再乘以矩形的宽度1,就是一个矩形的面积。经过多达1000000000次的重复计算,并把这些面积相加,再除以重复计算的次数,得到的值应该是一个接近PI的实数。且计算的次数越多,误差就越小。以下是C++代码#include <iostream>#include <iomanip>#include <random>#include <cmath>const size_t n{ 1000000000 };int main(){ std::random_device rd; std::default_random_engine rng{ rd() }; std::uniform_real_distribution< > values{ 0.0, 1.0 }; //生成随机数种子 double sum{}; for (auto counter{ 1 }; counter <= n; ++counter) { sum += (4 / (1 + pow(values(rng), 2)) ); } std::cout << "the value of PI is:" << std::fixed << std::setprecision(8) << sum / n << std::endl; system(" pause "); return 0; } 运行结果为对于uniform_real_distribution是半开范围[ )。也是就是说上面的例子中,能产生0.0,但不会产生1.0。★★★★往期相关★★★★数值积分|中点法则(Midpoint Rule)数值积分|龙贝格公式数值积分|自适应辛普森积分公式数值积分|自适应梯形积分数值积分|牛顿-柯特斯公式数值积分|高斯积分数值积分|泰勒(Taylor)公式求积分数值积分| 辛普森公式Python实现辛普森公式来源:数值分析与有限元编程

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