通过MCP连接 →

输入计算

数学公式

广告

结果

S = ∫ab f(x) dx (approximation)
3.1415519635
复合梯形法则
n(子区间数) S(n)
2 3.100000000000
4 3.131176470588
8 3.138988494491
16 3.140941612041
32 3.141429893175
64 3.141551963486

这个计算器能做什么

本工具采用复合梯形法则,近似计算函数 \(f(x)\) 在有限区间 \([a, b]\) 上的定积分。它适用于任意解析、非周期的被积函数,属于通用数学方法——计算结果与单位、货币或国家/地区均无关。你只需提供函数表达式、积分下限与上限,以及最大子区间数;计算器会通过不断将细分数翻倍来逐步细化估算值,并展示逐渐收敛的数列。

使用方法

请用 x 来书写你的函数表达式——支持四则运算符 + - * /、幂运算(^**),以及 sincostanexplog(自然对数)、lnsqrtabs 等函数,还有常数 pie。输入上下限 \(a\) 与 \(b\)(可为任意实数;若 \(a > b\),符号会自动处理)。选择最大子区间数 \(N\)(从 32 到 2048 的 2 的幂次)。最终给出的结果 \(S\) 即为在最大 \(N\) 处的梯形法则计算值。

公式详解

把 \([a, b]\) 等分为 \(n\) 个宽度均为 \(h = (b - a) / n\) 的小段。梯形法则在每一小段上用直线代替曲线,再把这些梯形的面积加起来:

$$S(n) = \frac{h}{2} \cdot \left[ f(a) + 2\cdot\left(f(a+h) + f(a+2h) + \cdots + f(a+(n-1)h)\right) + f(b) \right]$$两个端点各计权一次,而所有内部节点都计权两次。误差按 \(O(h^2)\) 量级缩小,因此对光滑函数而言,\(n\) 翻倍可使误差大致降为原来的四分之一。

Advertisement
在边界 a 和 b 之间用相邻梯形条近似的曲线下面积
复合梯形法则将曲线下等宽梯形的面积相加。

实例演示

取 \(f(x) = \dfrac{4}{1+x^2}\),区间为 \([0, 1]\),其精确值正是 \(\pi\)。当 \(n = 2\) 时,\(h = 0.5\):\(f(0)=4\),\(f(0.5)=3.2\),\(f(1)=2\),于是 $$S = 0.25\cdot(4 + 2\cdot3.2 + 2) = 3.1$$当 \(n = 4\) 时结果为 \(3.131176\),\(n = 8\) 时为 \(3.138988\),到 \(n = 64\) 时约为 \(3.141552\)——逐步逼近 \(\pi = 3.14159265\ldots\)

粗细梯形细分对比,条数越多拟合越好
增加细分数 \(n\) 可缩小弦与真实曲线之间的差距。

常见问题

为什么我的结果略有偏差?梯形法则本身就是一种近似方法。增大 \(N\) 可提高精度;收敛表格能直观展示结果收敛的快慢。

能否对周期函数或带奇点的函数积分?该方法假定被积函数光滑且非周期。如果在端点或区间内部存在奇点,结果可能错误或无法定义——这时请改用专门的积分方法。

如果 \(a\) 等于 \(b\) 会怎样?在宽度为零的区间上积分结果为 0,计算器会直接返回该值。

最后更新: