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积分方程数值解是指利用数值分析方法求解积分方程的过程。积分方程是数学中的一种重要方程,它在物理学、工程学等众多领域有着广泛的应用。然而,许多积分方程无法找到解析解,因此需要借助数值解法来求解。 数值解法的基本思想是将积分方程转化为离散化的方程组,然后通过求解方程组来近似求解原积分方程。 常用的数值解法有蒙特卡洛法、数值积分法、有限元法、有限差分法等。 数值积分法是利用数值积分公式近似求解积分方程的方法。常用的数值积分公式有辛普森公式、梯形公式等。数值积分法的优点是计算效率较高,适用于求解被积函数较为简单的积分方程。但缺点是当被积函数较为复杂时,可能需要使用高精度的数值积分公式,从而增加了计算的复杂度。 有限元法是一种将积分方程转化为有限元方程组的数值解法。它将积分区域划分为有限个单元,然后在每个单元上构造试验函数,通过最小二乘法或伽辽金法将积分方程转化为有限元方程组。 总之,积分方程数值解是一种重要的数学方法,可以有效地解决许多实际问题。 然而,数值解法的选择和实现需要根据具体问题进行合理的分析和设计,以保证计算结果的准确性和可靠性。
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目录
第 II 类 Fredholm 积分方程 .............................................................................................................2
配點法........................................................................................................................................2
矩量法........................................................................................................................................2
Galerkin 法.................................................................................................................................3
最小二乘法................................................................................................................................4
复化梯形....................................................................................................................................5
森普森........................................................................................................................................5
戴依方法+辛普森 .....................................................................................................................7
第 I 类 Fredholm 积分方程...............................................................................................................9
離散正則化方法:.......................................................................................................................9
配点法........................................................................................................................................9
最小二乘法..............................................................................................................................10
Galerkin 法...............................................................................................................................11
迭代正则化方法......................................................................................................................13
滤波正则化方法......................................................................................................................14
测试环境:Matlab2016
理论依据:积分是一种线性泛函
第 II 类 Fredholm 积分方程
𝑝
(
𝑥
)
=
1
2
1
0
𝑘
(
𝑥
,
𝑡
)
𝑝
(
𝑡
)
𝑑𝑡
+
x
2
,
𝑥
∈
[0,1]
基於配點法、矩量法、Galerkin 法、最小二乘法
配點法
function y = fredholm_peicewise(n, k, a, b, q, f, w)
x = linspace(a, b, n);
y = zeros(size(x));
for i = 1:length(x)
yy = @(t) k(x(i), t)*f(t);
y(i) = w(i)*yy(q);
end
y0 = k(x, q)*y';
y = y0 + f(q);
end
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
n = 10;
a = 0; b = 1;
q = 0.5;
w = ones(1, n);
k = @(x, t) exp(x*t);
f = @(x) x^2;
y = fredholm_peicewise(n, k, a, b, q, f, w)
y =
4.5849
矩量法
function y = fredholm_monte_carlo(n, k, a, b, q, f)
x = rand(1, n)*(b-a) + a;
y = 0;
for i = 1:length(x)
yy = @(t) k(x(i), t)*f(t);
y = y + yy(q);
end
y = y*(b-a)/n + f(q);
end
%%%%%%%%%%%%%%%%
n = 1000;
a = 0; b = 1;
q = 0.5;
k = @(x, t) exp(x*t);
f = @(x) x^2;
y = fredholm_monte_carlo(n, k, a, b, q, f)
y =
0.5759
Galerkin 法
function y = fredholm_galerkin(n, k, a, b, q, f)
x = linspace(a, b, n);
A = zeros(n, n);
b = zeros(1, n);
for i = 1:n
for j = 1:n
A(i, j) = k(x(i), x(j));
end
b(i) = f(x(i));
end
alpha = A\b';
y = @(t) 0;
for i = 1:n
y = @(t) y(t) + alpha(i)*k(q, x(i))*k(t, x(i));
end
y = @(t) y(t) + f(q)*k(t, q);
end
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
n = 10;
a = 0; b = 1;
q = 0.5;
k = @(x, t) exp(x*t);
f = @(x) x^2;
y = fredholm_galerkin(n, k, a, b, q, f)
y =
@(t)y(t)+f(q)*k(t,q)
最小二乘法
function y = fredholm_least_squares(n, k, a, b, q, f, w)
x = linspace(a, b, n);
A = zeros(n, n);
b = zeros(1, n);
for i = 1:n
for j = 1:n
A(i, j) = k(x(i), x(j))*w(j);
end
b(i) = f(x(i))*w(i);
end
alpha = (A'*A)\(A'*b');
y = @(t) 0;
for i = 1:n
y = @(t) y(t) + alpha(i)*k(q, x(i))*k(t, x(i));
end
y = @(t) y(t) + f(q)*k(t, q);
end
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
n = 10;
a = 0; b = 1;
q = 0.5;
w = ones(1, n);
k = @(x, t) exp(x*t);
f = @(x) x^2;
y = fredholm_least_squares(n, k, a, b, q, f, w)
> In fredholm_least_squares (line 11)
Warning: Matrix is close to singular or badly scaled. Results may be inaccurate. RCOND =
5.172249e-19.
y =
@(t)y(t)+f(q)*k(t,q)
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