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这是微不足道的。如果点是(x0,y0),(x1,y1),…,(xn,yn),并且点是有序的,因此x0<=x1<=…<=xn,则积分为
不使用插值(矩形区域求和),以及
使用线性插值(梯形面积求和)。 如果您的数据是y0,y1,…,yn,并且相应的x值假定为0,1,…,n,那么问题就特别简单了。然后您会得到
不使用插值(矩形区域求和),以及
使用线性插值(梯形面积求和)。 当然,使用一些简单的代数,可以简化梯形公式。例如,在上一个案例中,你
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我今天刚参加了数字考试。) 我有3条规则给你 梯形规则:积分=H/2*(Y0+2Y1+2Y2+2Y3…….+YN) 中点规则:积分=h*(y0.5+y1.5+y2.5+……Y(N-0.5) Y0.5是指X0和X1之间点的Y值。 辛普森规则:积分=H/3*(Y0+4Y1+2Y2+4Y3+2Y4…….+YN) 其中h是您所采取的步骤,通常是较小的数字(但不太小,以避免舍入误差) n是你的周期数 这些是很容易应用的…你也可以阅读更多关于高斯求积的内容。 参考文献: |
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当然,很简单。只需对数据点形成的梯形区域求和即可。你不能让事情变得更复杂。找一个库来做这件事是毫无意义的,您只需编写代码,将数据转换成库需要的格式。自己计算它的代码会更少。 |
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给定点(x0,y0),(x1,y1),梯形下的面积为(x1-x0)*(y0+y1)/2。 你可以把这些加起来计算整个面积。 |
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“随机数据”由一组(x,y)对组成。在开始集成之前,必须确保将对排序到一个列表中,其中x的值单调增加。一旦你有了它,梯形积分就足够了。(又称辛普森法则)。 |
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