一重定积分
1. Z = trapz(X,Y,dim)
梯形数值积分，通过已知参数x,y按dim维使用梯形公式进行积分
%举例说明1 clc clear all % int(sin(x),0,pi) x=0:pi/100:pi; %积分区间 y=sin(x); %被积函数 z = trapz(x,y) %计算方式一 z = pi/100*trapz(y) %计算方式二
运行结果
被积函数曲线
2、[q,fcnt]= quad(fun,a,b,tol,trace,p1,p2...)
自适应simpson公式数值积分，适用于精度要求低，积分限[a,b]必须是有限的,被积函数平滑性较差的数值积分.
[q,fcnt] = quadl(fun,a,b,tol,trace,p1,p2...)
自适应龙贝格数值积分，适用于精度要求高，积分限[a,b]必须是有限的，被积函数曲线比较平滑的数值积分
%举例说明2 % 被积函数1/(x^3-2*x-p)，其中参数p=5，积分区间为[0,2] clc clear all F = @(x,n)1./(x.^3-2*x-n); %被积函数 Q1 = quad(@(x)F(x,5),0,2) %计算方式一 Q1 = quad(F,0,2,[],[],5) %计算方式二
Q2 = quadl(@(x)F(x,5),0,2) %计算方式一 Q2 = quadl(F,0,2,[],[],5) %计算方式二
运行结果
被积函数曲线
可能警告：
1.‘Minimum step size reached‘
意味着子区间的长度与计算机舍入误差相当，无法继续计算了。原因可能是有不可积的奇点
2.‘Maximum function count exceeded‘
意味着积分递归计算超过了10000次。原因可能是有不可积的奇点
3.‘Infinite or Not-a-Number function value encountered‘
意味着在积分计算时，区间内出现了浮点数溢出或者被零除。
3、[q,errbnd] = quadgk(fun,a,b,param1,val1,param2,val2,...)
自适应Gauss-Kronrod数值积分，适用于高精度和震荡数值积分，支持无穷区间，并且能够处理端点包含奇点的情况，同时还支持沿着不连续函数积分，复数域线性路径的围道积分法
注意事项：
1.积分限[a,b]可以是[-inf,inf]，但必须快速衰减
2.被积函数在端点可以有奇点，如果区间内部有奇点，将以奇点区间划分成多个，也就是说奇点只能出现在端点上
3.被积函数可以剧烈震荡
4.可以计算不连续积分，此时需要用到‘Waypoints‘参数，‘Waypoints‘中的点必须严格单调
5.可以计算围道积分，此时需要用到‘Waypoints‘参数，并且为复数，各点之间使用直线连接
6.param,val为函数的其它控制参数，比如上面的‘waypoints‘就是，具体看帮助
出现错误：
1.‘Reached the limit on the maximum number of intervals in use‘
2.‘Infinite or Not-a-Number function value encountered‘
%举例说明3 %（1）计算有奇点积分 clc clear all [email protected](x)exp(x).*log(x); Q = quadgk(F,0,1)
运行结果
被积函数曲线
%举例说明3 %（2）计算半无限震荡积分 clc clear all [email protected](x)x.^5.*exp(-x).*sin(x); fplot(F,[0,100])%绘图，看看函数的图形 [q,errbnd] = quadgk(F,0,inf,‘RelTol‘,1e-8,‘AbsTol‘,1e-12)%积分限中可以有inf，但必须快速收敛
运行结果
被积函数曲线
%举例说明3 %（3）计算不连续积分 clc clear all [email protected](x)x.^5.*exp(-x).*sin(x); [q,errbnd] = quadgk(F,1,10,‘Waypoints‘,[2 5])%显然2，5为间断点
运行结果
被积函数曲线
4、[Q,fcnt] = quadv(fun,a,b,tol,trace) 矢量化自适应simpson数值积分
注意事项：
1.该函将quad函数矢量化了，就是一次可以计算多个积分
2.所有的要求完全与quad相同
%举例说明4
% 计算下面积分，分别计算n=1,2...,5时的5个积分值，被积函数1/(n+x)，积分限为[0,1]
clc
clear all
%计算多个积分值（一）
for k = 1:5,
Qs(k) = quadv(@(x)1/(k+x),0,1)
end;
%同时%计算多个积分值的方法（二）
[email protected](x,n)1./((1:n)+x);%定义被积函数
quadv(@(x)F(x,5),0,1)%我们可以完全使用quadv函数替换上面循环语句的，建议使用（二）
运行结果：
二重积分
q = dblquad(fun,xmin,xmax,ymin,ymax,tol,method)
矩形区域二重数值积分，一般区域二重积分参见NIT(数值积分工具箱)的quad2dggen函数
% 例 计算下面二重积分 F = @(x,y)y*sin(x)+x*cos(y); Q = dblquad(F,pi,2*pi,0,pi)
三重定积分
q=triplequad(fun,xmin,xmax,ymin,ymax,zmin,zmax,tol,method)
长方体区域三重数值积分，注意此时没有一般区域的三重积分
%例 计算下面三重积分 F = @(x,y,z)y*sin(x)+z*cos(x); Q = triplequad(F,0,pi,0,1,-1,1)
超维长方体区域多重积分
quadndg：NIT工具箱函数，可以解决多重超维长方体边界的定积分问题，但没有现成的一般积分区域求解函数
总结
quad：采用自适应变步长simpson方法，速度和精度都是最差的，建议不要使用
quad8：使用8阶Newton-Cotes算法，精度和速度均优于quad，但在目前版本下已被取消
quadl：采用lobbato算法，精度和速度均较好，建议全部使用该函数
quadg：NIT(数值积分)工具箱函数，效率最高，但该工具箱需要另外下载
quadv：quad的矢量化函数，可以同时计算多个积分
quadgk：很有用的函数，功能在Matlab中最强大
quad2dggen：一般区域二重积分，效率很好，需要NIT支持
dblquad：长方形区域二重积分 (
triplequadL：长方体区域三重积分
quadndg：超维长方体区域积分，需要NIT支持
原文地址：https://www.cnblogs.com/weinapang/p/11000298.html