程序实现黎曼和(定积分)

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了程序实现黎曼和(定积分)相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

想象一下,如果你手里有一块形状不规则的土地(实际上我没有,穷…),要测量它的面积,怎么办呢?

拿尺子量,不知如何下手,突然感觉高中几何解决不了,得祭出本科的高等数学才行。所以,惯例我们应该发扬拿来主义,比如 “国际上,如何如何…”:

一个叫黎曼的德国数学家(Bernhard Riemann, 1826-1866),他想了个办法:将这不规则图形切成一条条的小长条儿,然后将这个长条近似的看成一个矩形,再分别测量出这些小矩形的长度,再计算出它们的面积,把所有矩型面积加起来就是这块不规则地的面积。这就是著名的“黎曼和”。小长条宽度趋于0时,即为面积微分,各个面积求和取极限即为定积分。虽然牛顿时代就给出了定积分的定义,但是定积分的现代数学定义却是用黎曼和的极限给出。

好吧,大致意思是理解了,光说不行,得练习。于是我先造出来一块地来当地主,就当下图绿色部分是我的地吧

谁家能把土地划成这样啊,好吧,承认是为了一会切割小矩形的时候,方便计算高而特意用了正弦曲线,否则要是一点曲线规律都没有,那真的要用尺子去一个个量小矩形的高了,累死。

计算正弦曲线封闭区间和y轴相封存的面积

言归正传,说一下应用题的要求吧。

如上图的曲线是一个sin正弦函数,公式 y=sin(x),我们要求的是这个函数与x轴闭区间[-0.5,1.0]所夹的部分面积,也就是绿色部分。

按照定积分的分割方法,我们把这片面积分割成n个小矩形,挨个计算面积,累加求和就是大约绿色部分的总面积了。分割的n越多,越接近于真实面积,但是计算量也会增大;反之分割的越少越省事,但是精度就下降了。大致如下图这般:

用python画了个示意图,以表明积分的原理

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

// 求曲线面积(定积分)。参数为,函数f(x),x轴上区间[begin,end]两个点的值
// @param begin    x轴区间开始位置
// @param end      x轴区间结束位置
float integration(float begin, float end)

  float sum = 0;         //所有矩形的面积累加总和
  float n = 1000;        //将函数曲线下方划为n个矩形,n值越大,精确值越高
  float width = (end - begin) / n;  //单个矩形宽度,函数总长度除以矩形数量得到
  for(float i=1 ; i <= n ; i++)     //计算每个矩形的面积
  
    float x = begin + width * i;     //通过i的递增,得出每个矩形底部x点的值
    float y = fabs(sin(x));
    float area = y * width; //求x点对应的y值,取绝对值后,得到高度;再用底宽度乘高得出单个矩形面积
    sum += area;         //累加矩形面积
  
  return sum;


int main()
  printf("sin(x), x range is: [-0.5 , 1.0], area is: %f\\n", integration(-0.5 , 1));
  return 0;

编译执行

$ g++ test.cpp
$ ./a.out
sin(x), x range is: [-0.5 , 1.0], area is: 0.582387

得出面积大概是0.582387。

到这里又开始有疑问了,如何验证正确率?

那么,我该祭出不定积分公式了,面积

A = ∫ a b f ( x ) d x A = \\int_a^b f(x)dx A=abf(x)dx

则对公式进行推导出其原函数,然后限定[a,b]的区间,就是定积分了,求面积。

按上图,积分函数f(x)=sin(x),公式为。
A = ∫ a b s i n ( x ) d x A = \\int_a^b sin(x)dx A=absin(x)dx
把原函数找出来
A = ( − c o s ( x ) + C ) ∣ a b A = (-cos(x) + C) |_a^b A=(cos(x)+C)ab
上限b减去下限a,展开后常数C抵消了,最终成了
A = c o s ( a ) − c o s ( b ) A = cos(a) - cos(b) A=cos(a)cos(b)

设置定积分下限a=-0.5,上线b=1.0。但是结果却错了,算下来0.3多,和我们上面的0.5多相差太大。原来看图,就明白了,图是两块啊,分布在y轴两侧,不能直接这么算,应该拆分一下,变成[-0.5,0]和[0,1]两个区间,分别运用上面的公式计算,并取绝对值

A = ∣ c o s ( − 0.5 ) − c o s ( 0 ) ∣ + ∣ c o s ( 0 ) − c o s ( 1 ) ∣ = 0.582114 A = |cos(-0.5) - cos(0)| + |cos(0) - cos(1)| = 0.582114 A=cos(0.5)cos(0)+cos(0)cos(1)=0.582114

怎么样,我们用代码堆叠小方块算出来的0.582387,是不是很接近用公式计算出来的结果0.582114?只相差了0.000273。

另外一个验证的方式,用高大上的在线定积分计算器 https://zh.numberempire.com/definiteintegralcalculator.php 核对下,输入函数是sin(x),自变量x从-0.5到0,结果是 −0.122417,取绝对值后是 0.122417;然后自变量x再输入0到1,结果是 0.459697,两者相加得到 0.582114。

计算圆的面积

为了更好直观的说明原理,我又换了一个容易计算的图,如下

这次,圆的函数方程式为 r 2 = ( x − a ) 2 + ( y − b ) 2 r^2 = (x-a)^2 + (y-b)^2 r2=(xa)2+(yb)2 可以用这个来计算x和y的关系,a、b是圆心坐标。

对于面积,我们有公式 s = π r 2 s=πr^2 s=πr2 就可以推算出,再除以2就是半圆的面积。计算下来,大概是6.2831852。

接下来,我们继续用上文的求定积分的方式,结合圆的函数方程式,计算出半圆面积。

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

// 求曲线面积(定积分)。参数为,函数f(x),x轴上区间[begin,end]两个点的值
// @param begin    x轴区间开始位置
// @param end      x轴区间结束位置
float integration(float begin, float end)

  float r = 2;
  float a = 0;
  float b = 0;
  float sum = 0;         //所有矩形的面积累加总和
  float n = 1000;        //将函数曲线下方划为n个矩形,n值越大,精确值越高
  float width = (end - begin) / n;  //单个矩形宽度,函数总长度除以矩形数量得到
  for(float i=1 ; i <= n ; i++)     //计算每个矩形的面积
  
    float x = begin + width * i;     //通过i的递增,得出每个矩形底部x点的值
    float y = sqrt(r*r - (x-a)*(x-a)) + b;
    float area = y * width; //求x点对应的y值,取绝对值后,得到高度;再用底宽度乘高得出单个矩形面积
    sum += area;         //累加矩形面积
  
  return sum;


int main()
  printf("circle, x range is: [-2.0 , 2.0], area is: %f\\n", integration(-2.0 , 2.0));
  return 0;

编译运行得到结果

circle, x range is: [-2.0 , 2.0], area is: 6.282976

这和我们用公式计算出来的结果6.2831852,只相差了0.0002092,万分之2的差距,精度还可以。

接下来我们调高精度n,设置成10000,计算后的结果是 6.283169,相差了0.0000162,这次是10万分之一。

我们再调低精度n,到100,计算后的结果是 6.276536,这次相差0.0066492,差距拉大到千分之六了。

附录

上文中的几个图像,我都是用python绘制出来,奉上python画图的源码。

1. 正弦函数的图

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import mpl_toolkits.axisartist as axisartist

#创建画布
fig = plt.figure(figsize=(8, 8))
#使用axisartist.Subplot方法创建一个绘图区对象ax
ax = axisartist.Subplot(fig, 111)
#将绘图区对象添加到画布中
fig.add_axes(ax)


# 通过set_visible方法设置绘图区所有坐标轴隐藏
ax.axis[:].set_visible(False)

# 添加x坐标轴,且加上箭头
ax.new_floating_axis
ax.axis["x"] = ax.new_floating_axis(0,0)
ax.axis["x"].set_axisline_style("->", size = 1.0)

# 添加y坐标轴,且加上箭头
ax.axis["y"] = ax.new_floating_axis(1,0)
ax.axis["y"].set_axisline_style("-|>", size = 1.0)

# 设置x、y轴上刻度显示方向
ax.axis["x"].set_axis_direction("top")
ax.axis["y"].set_axis_direction("right")


#设置x、y坐标轴的范围
plt.xlim(-2,2)
plt.ylim(-1.5,1.5)


#plt.grid() # 网格线
plt.legend(loc="upper left") # 图例说明,loc指定位置


#生成x步长为0.1的列表数据
x = np.linspace(-4, 4, 800)
y = np.sin(x)

#x - array( length N) 定义曲线的 x 坐标
#y - array( length N ) 定义曲线的 y 坐标
#如果数据点比较少的情况下,会有缝隙出现,使用interpolate可以填充缝隙
plt.fill_between(x, y, where=(-0.5<=x) & (x<=1), facecolor='green', alpha=0.3, interpolate=True)

# 绘制填充红色的矩形方块,以展示积分的直观图
qujian = x[np.where((-0.5<=x) & (x<=1))]
i = 5
for xi in qujian:
  if i > 5 :
    rect = plt.Rectangle((xi,0),0.04,np.sin(xi)+0.02, color='red') # 之所以给加了个+0.02,是对画出来的图微微调整,更好看些。
    ax.add_patch(rect)
    i = 0
  i = i + 1

#绘制图形
plt.plot(x,y, c='b')

plt.show()

注意上面的“绘制填充红色的矩形方块”部分的代码,如果不想绘制方块,只看原图的话,把这部分代码注释掉就行。

2. 圆形图

这里上下文和上文绘制正弦函数是一样的,只把核心画圆部分贴出来,覆盖之前画正弦函数的部分就行了

......
plt.legend(loc="upper left") # 图例说明,loc指定位置

# 圆的基本信息
# 1.圆半径
r = 2.0
# 2.圆心坐标
a, b = (0., 0.)
theta = np.arange(0, 2*np.pi, 0.01)
x = a + r * np.cos(theta)
y = b + r * np.sin(theta)
plt.plot(x, y) # 画圆
plt.axis('equal')

#x - array( length N) 定义曲线的 x 坐标
#y - array( length N ) 定义曲线的 y 坐标
#如果数据点比较少的情况下,会有缝隙出现,使用interpolate可以填充缝隙
plt.fill_between(x, y, where=(-r<=x) & (x<=r) & (y>=0), facecolor='green', alpha=0.3, interpolate=True)


# 绘制填充红色的矩形方块,以展示积分的直观图
qujian = np.linspace(-r, r, 400)
i = 5
for xi in qujian:
  if i > 5 :
    y = np.sqrt([(r*r - (xi-a)*(xi-a))]) + b # 根据圆的公式 r^2 = (x-a)^2 + (y-b)^2 推算出y
    rect = plt.Rectangle((xi-0.02,0), 0.04, y, color='red') # 画矩形的时候有点偏差,所以往左移了0.02。
    ax.add_patch(rect)
    i = 0
  i = i + 1

plt.show()

3. 除了正弦函数,我还写了余弦、指数等函数的面积计算

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

// 求曲线面积(定积分)。参数为,函数f(x),x轴上区间[begin,end]两个点的值
// @param f(float) 这个参数是'函数指针'传值,传递的是一个函数的地址;这个函数用来求x轴上某一点对应的y值。
// @param begin    x轴区间开始位置
// @param end      x轴区间结束位置
float integration(float f(float), float begin, float end)

  float sum = 0;         //所有矩形的面积累加总和
  float n = 1000;        //将函数曲线下方划为n个矩形,n值越大,精确值越高
  float width = (end - begin) / n;  //单个矩形宽度,函数总长度除以矩形数量得到
  for(float i=1 ; i <= n ; i++)     //计算每个矩形的面积
  
    float x = begin + width * i;     //通过i的递增,得出每个矩形底部x点的值
    float area = fabs(f(x)) * width; //求x点对应的y值,取绝对值后,得到高度;再用底宽度乘高得出单个矩形面积
    sum += area;         //累加矩形面积
  
  return sum;


// 第一个例子,函数f(x)为正弦曲线
float function1(float x)
  return sin(x);


// 第二个例子,函数f(x)为余弦曲线
float function2(float x)
  return cos(x);


// 第三个例子,函数f(x)为指数曲线
float function3(float x)
  return exp(x);


int main()
  printf("sin(x), x range is: [-0.5 , 1.0], area is: %f\\n", integration(function1, -0.5 , 1));
  printf("cos(x), x range is: [-1.0 , 1.0], area is: %f\\n", integration(function2, -1 , 1));
  printf("exp(x), x range is: [ 0.0 , 2.0], area is: %f\\n", integration(function3, 0 , 2));
  return 0;

编译执行

$ g++ test.cpp
$ ./a.out
sin(x), x range is: [-0.5 , 1.0], area is: 0.582387
cos(x), x range is: [-1.0 , 1.0], area is: 1.682942
exp(x), x range is: [ 0.0 , 2.0], area is: 6.395446

始于 2019-11-01,北京;更于 2019-11-02,北京。

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以上是关于程序实现黎曼和(定积分)的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

第5节 黎曼积分和勒贝格积分

使用黎曼和评估积分

积分随想

谢惠民-柯西积分与黎曼积分之间的等价性

数学笔记13——定积分

《University Calculus》-chape6-定积分的应用-求体积