我不知道我做错了什么。我最终得到的答案是 0.84965,而它应该更接近 0.746824
import numpy as np
import math
def f(x):
return np.e**(-x**2)
def chebyshev(a,b,n):
h=(b-a)/n
s=0
r=(b-a)/2
for i in range(n+1):
l=i*h
if i>n/2:
l=h*(n/2-(i-n/2))
val=np.cos(np.arcsin(l/r))*r
s+=f(val)
return s*h
print(chebyshev(0,1,1000))
如果我使用这些注释第11页中的方程来进行切比雪夫-高斯近似,并执行以下操作:
from math import pi, cos, sqrt, exp
def chebyshev_node(i, n):
return cos(0.5 * pi * (2 * i - 1) / n)
def chebyshev_solver(f, a, b, n):
d = (b - a)
c = 0.5 * pi * d / n
s = 0.0
for i in range(1, n + 1):
cn = chebyshev_node(i, n)
v = 0.5 * (cn + 1) * d + a
s += f(v) * sqrt(1 - cn**2)
return s * c
def efunc(x):
return exp(-(x**2))
print(chebyshev_solver(efunc, 0, 1, 1000))
它给出 0.7468244140713791,这似乎符合您预期的解决方案。
更新:请注意,以上内容都可以使用 NumPy 向量化为:
import numpy as np
def chebyshev_nodes(n):
return np.cos(0.5 * np.pi * (2 * np.arange(1, n + 1) - 1) / n)
def chebyshev_solver(f, a, b, n):
d = (b - a)
c = 0.5 * np.pi * d / n
cn = chebyshev_nodes(n)
v = 0.5 * (cn + 1) * d + a
return c * np.sum(f(v) * np.sqrt(1 - cn**2))
def efunc(x):
return np.exp(-(x**2))
print(chebyshev_solver(efunc, 0, 1, 1000))