複合梯形數值積分
在嚴格遞增partition上逐段以端點平均乘各自寬度,得到定積分的複合梯形近似。
mko-trapezoidal-quadrature · algorithm · v0.10.0
數學敘述
給定a=x_0<x_1<...<x_n=b及全部endpoint values y_i=f(x_i),複合梯形值是sum_{i=1}^n (x_i-x_{i-1})(y_{i-1}+y_i)/2。本輪允許非均勻partition,逐段使用自己的寬度並以exact rationals計算;n個subintervals恰有n+1個nodes。Affine函數在任意合法partition上exact;二次多項式只做指定partition的exact reference integral與signed error I-T及absolute error,不外推一般二階誤差界或收斂階。sample table若未綁完整函數,只決定此quadrature sum,不決定一般積分。
代表公式(精確 TeX)
T(P,f)=q
成立條件
- nodes與values等長且至少兩項;nodes為嚴格遞增exact rationals。
- quadratic reference slice明示完整多項式,因此可獨立算exact definite integral。
- signed error固定為exact integral減trapezoid value,absolute error另列。
符號作用域
T— 複合梯形算子P— 嚴格遞增partitionf— 被積函數或端點值表q— 精確quadrature值
直觀、定義與常見誤解
partition資格與node/value arity先核。
非均勻subinterval各自保留寬度,不偷換成單一h。
affine exactness與指定quadratic誤差不構成一般誤差定理。
把n個nodes叫n個subintervals、對非均勻partition硬套單一h,或從線性exact推所有函數exact。
已採用的推導導讀
非均勻梯形值與帶符號誤差原始 MKO 保留;導讀有自己的追加式修訂與驗證界線,不代表新 Lean 證明。
前置知識
- 有限區間上的多項式定積分 — reference integral與orientation。
- 數值近似與誤差 — signed及absolute error。
- 四則運算 — 逐段端點平均。
- 實數大小與順序 — partition嚴格遞增。
- 數列 — nodes與values是對齊有序序列。
驗證界線
未加入需要二階導數及supremum的通用誤差界,也不宣稱floating-point結果。
not_formalized
這不表示內容錯誤;只表示尚未登錄可重播的計算或形式證據。
下一個義務
加入有明示smoothness與supremum bound的複合梯形誤差定理。
同源結構化資料
本頁與互動版共用同一個物件與既有語言 edition;未新增證明或人工審定。
原始 MKO JSON · 純文字 Markdown