Logo el.boatexistence.com

Γιατί ο τραπεζοειδής κανόνας είναι καλύτερος;

Πίνακας περιεχομένων:

Γιατί ο τραπεζοειδής κανόνας είναι καλύτερος;
Γιατί ο τραπεζοειδής κανόνας είναι καλύτερος;

Βίντεο: Γιατί ο τραπεζοειδής κανόνας είναι καλύτερος;

Βίντεο: Γιατί ο τραπεζοειδής κανόνας είναι καλύτερος;
Βίντεο: Η ΜΙΚΡΗ ΠΑΡΑΚΛΗΣΗ ΣΤΗΝ ΠΑΝΑΓΙΑ (η πιο ωραία παράκληση) 2024, Ενδέχεται
Anonim

Ο Τραπεζοειδής Κανόνας είναι ο μέσος όρος του αριστερού και του δεξιού αθροίσματος και το συνήθως δίνει καλύτερη προσέγγιση από ό,τι κάνει μεμονωμένα Ο κανόνας του Simpson χρησιμοποιεί διαστήματα με παραβολές στην κατά προσέγγιση περιοχή. Επομένως, δίνει την ακριβή περιοχή κάτω από τις τετραγωνικές συναρτήσεις.

Γιατί είναι σημαντικός ο τραπεζοειδής κανόνας;

Ο

Τραπεζοειδής κανόνας χρησιμοποιείται κυρίως για την αξιολόγηση της περιοχής κάτω από τις καμπύλες Αυτό είναι δυνατό εάν διαιρέσουμε τη συνολική επιφάνεια σε μικρότερα τραπεζοειδή αντί να χρησιμοποιήσουμε ορθογώνια. Η ολοκλήρωση του τραπεζοειδούς κανόνα υπολογίζει στην πραγματικότητα το εμβαδόν προσεγγίζοντας το εμβαδόν κάτω από το γράφημα μιας συνάρτησης ως τραπεζοειδές.

Γιατί ο τραπεζοειδής κανόνας είναι λιγότερο ακριβής;

Ο τραπεζοειδής κανόνας δεν είναι τόσο ακριβής όσο ο κανόνας του Simpson όταν η υποκείμενη συνάρτηση είναι ομαλή, επειδή ο κανόνας του Simpson χρησιμοποιεί τετραγωνικές προσεγγίσεις αντί για γραμμικές προσεγγίσεις. Ο τύπος δίνεται συνήθως στην περίπτωση περιττού αριθμού σημείων σε ίση απόσταση.

Είναι ο τραπεζοειδής κανόνας πιο ακριβής από τον κανόνα Simpson;

Ο κανόνας του Simpson είναι μια μέθοδος αριθμητικής ολοκλήρωσης που είναι αρκετά πιο ακριβής από τον Τραπεζοειδή κανόνα και θα πρέπει πάντα να χρησιμοποιείται πριν δοκιμάσετε οτιδήποτε πιο εντυπωσιακό.

Ποιος είναι πιο ακριβής τραπεζοειδής κανόνας ή μέσος;

(13) Ο κανόνας του μέσου σημείου είναι πάντα πιο ακριβής από τον κανόνα του τραπεζοειδούς … Για παράδειγμα, φτιάξτε μια συνάρτηση που είναι γραμμική εκτός από το ότι έχει στενές αιχμές στα μέσα του τα υποδιαιρεμένα διαστήματα. Στη συνέχεια, τα κατά προσέγγιση ορθογώνια για τον κανόνα του μέσου σημείου θα ανέβουν στο επίπεδο των αιχμών και θα είναι μια τεράστια υπερεκτίμηση.

Συνιστάται: