পর্ব ১০ · সমাকলনের কৌশল

সাংখ্যিক সমাকলন

Antiderivative না পেলেও sample value দিয়ে area অনুমান।

শেখার লক্ষ্য

  • trapezoidal ও Simpson rule প্রয়োগ
  • step size ও error-এর সম্পর্ক বোঝা
  • data থেকে integral estimate
  • method selection ব্যাখ্যা

পূর্বপ্রয়োজন

Definite integral ও function values।

কেন numerical method?

e^{-x²}-এর elementary antiderivative নেই, আর বাস্তব data অনেক সময় শুধু table আকারে থাকে। [a,b]-কে nটি equal subinterval-এ ভাগ করি; h=(b−a)/n।

Trapezoidal rule

Tₙ=h[f(x₀)/2+f(x₁)+⋯+f(xₙ₋₁)+f(xₙ)/2]

প্রতিটি ছোট অংশে curve-কে straight line ধরে trapezoid-এর area যোগ করা হয়। Smooth function-এ global error সাধারণত O(h²)।

Simpson-এর rule

Sₙ=(h/3)[f₀+4f₁+2f₂+⋯+4fₙ₋₁+fₙ], n জোড়

এখানে দুই subinterval জুড়ে quadratic fit করা হয়; smooth function-এ error O(h⁴), তাই একই n-তে প্রায়ই বেশি নির্ভুল।

Error ও computation

n দ্বিগুণ করে estimate স্থির হচ্ছে কি দেখো; known derivative bound থাকলে theoretical error bound দাও। Irregular বা sharply varying function-এ adaptive quadrature ছোট interval বেশি ব্যবহার করে।