怎么⽤matlab编写quad8算法,MATLAB程序设计教程（8）---
MATLAB数值。。。
第8章MATLAB数值积分与微分
8.1数值积分
8.2数值微分
8.1数值积分diff函数
8.1.1数值积分基本原理
求解定积分的数值⽅法多种多样，如简单的梯形法、⾟普⽣(Simpson)
法、⽜顿－柯特斯(Newton-Cotes)法等都是经常采⽤的⽅法。它们的基本思想都是将整个积分区间[a,b]分成n个⼦区间[xi,xi+1]，i=1,2,…,n，其中x1=a，xn+1=b。这样求定积分问题就分解为求和问题。
8.1.2数值积分的实现⽅法
1．变步长⾟普⽣法
基于变步长⾟普⽣法，MATLAB给出了quad函数来求定积分。该函数的调⽤格式为：
[I,n]=quad('fname',a,b,tol,trace)
其中fname是被积函数名。a和b分别是定积分的下限和上限。tol⽤来控制积分精度，缺省时取tol=0.001。trace控制是否展现积分过程，若取⾮0则展现积分过程，取0则不展现，缺省时取trace=0。返回参数I即定积分值，n为被积函数的调⽤次数。
例8-1
求定积分。
(1)
建⽴被积函数⽂件fesin.m。
function f=fesin(x)
f=exp(-0.5*x).*sin(x+pi/6);
(2)
调⽤数值积分函数quad求定积分。
[S,n]=quad('fesin',0,3*pi)
S = 0.9008
n = 77
2．⽜顿－柯特斯法
基于⽜顿－柯特斯法，MATLAB给出了quad8函数来求定积分。该函数的调⽤格式为：
[I,n]=quad8('fname',a,b,tol,trace)
其中参数的含义和quad函数相似，只是tol的缺省值取10-6。
该函数可以更精确地求出定积分的值，且⼀般情况下函数调⽤的步数明显⼩于quad函数，从⽽保证能以更⾼的效率求出所需的定积分值。
例8-2求定积分。
(1) 被积函数⽂件fx.m。
function f=fx(x)
f=x.*sin(x)./(1+cos(x).*cos(x));
(2) 调⽤函数quad8求定积分。
I=quad8('fx',0,pi)
I = 2.4674
例8-3分别⽤quad函数和quad8函数求定积分的近似值，并在相同的积分精度下，⽐较函数的调⽤次数。
调⽤函数quad求定积分：
format long;
fx=inline('exp(-x)');
[I,n]=quad(fx,1,2.5,1e-10)
I = 0.28579444254766
n = 65
调⽤函数quad8求定积分：
format long;
fx=inline('exp(-x)');
[I,n]=quad8(fx,1,2.5,1e-10)
I = 0.28579444254754
n = 33
3．被积函数由⼀个表格定义
在MATLAB中，对由表格形式定义的函数关系的求定积分问题⽤trapz(X,Y)函数。其中向量X,Y定义函数关系Y=f(X)。例8-4⽤trapz函数计算定积分。
命令如下：
X=1:0.01:2.5;
Y=exp(-X);%⽣成函数关系数据向量
trapz(X,Y)
ans = 0.28579682416393
8.1.3⼆重定积分的数值求解
使⽤MATLAB提供的dblquad函数就可以直接求出上述⼆重定积分的数值解。该函数的调⽤格式为：
I=dblquad(f,a,b,c,d,tol,trace)
该函数求f(x,y)在[a,b]×[c,d]区域上的⼆重定积分。参数tol，trace的⽤法与函数quad完全相同。
例8-5计算⼆重定积分
(1) 建⽴⼀个函数⽂件fxy.m：
function f=fxy(x,y)
global ki;
ki=ki+1;%ki⽤于统计被积函数的调⽤次数
f=exp(-x.^2/2).*sin(x.^2+y);
(2) 调⽤dblquad函数求解。
global ki;ki=0;
I=dblquad('fxy',-2,2,-1,1)
ki
I = 1.57449318974494
ki = 1038
8.2数值微分
8.2.1 数值差分与差商
8.2.2数值微分的实现
在MATLAB中，没有直接提供求数值导数的函数，只有计算向前差分的函数diff，其调⽤格式为：
DX=diff(X)：计算向量X的向前差分，DX(i)=X(i+1)-X(i)，i=1,2,…,n-1。
DX=diff(X,n)：计算X的n阶向前差分。例如，diff(X,2)=diff(diff(X))。
DX=diff(A,n,dim)：计算矩阵A的n阶差分，dim=1时(缺省状态)，按列计算差分；dim=2，按⾏计算差分。例8-6⽣成以向量V=[1,2,3,4,5,6]为基础的范得蒙矩阵，按列进⾏差分运算。
命令如下：
V=vander(1:6)
DV=diff(V)%计算V的⼀阶差分
例8-7⽤不同的⽅法求函数f(x)的数值导数，并在同⼀个坐标系中做出f'(x)的图像。
程序如下：
f=inline('sqrt(x.^3+2*x.^2-x+12)+(x+5).^(1/6)+5*x+2');
g=inline('(3*x.^2+4*x-1)./sqrt(x.^3+2*x.^2-x+12)/2+1/6./(x+5).^(5/6)+5');
x=-3:0.01:3;
p=polyfit(x,f(x),5);%⽤5次多项式p拟合f(x)
dp=polyder(p);%对拟合多项式p求导数dp
dpx=polyval(dp,x);%求dp在假设点的函数值
dx=diff(f([x,3.01]))/0.01;%直接对f(x)求数值导数
gx=g(x);%求函数f的导函数g在假设点的导数
plot(x,dpx,x,dx,'.',x,gx,'-');%作图

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