复合形算法

A. 请问复合梯形方法、复合simpson方法及Guass数值积分方法算法的优、缺点和效率哪个更好

复合辛普森要比复合梯形公式更加好一些，这个可以从误差限的大小来判断，复合梯形公式的误差限的系数为-（b-a）/12，而且后面是h平方级还有f的二次导数，而辛普森的系数是-（b-a）/（180*16），后面h是四次方级的，f的导数为四次导数，显然辛普森的误差限更加小
而高斯求积公式是对代数精度的方面有着更加好的结果

B. 相对于遗传算法，蚁群算法等新的优化方法，传统的优化算法有哪些

梯度法，共轭梯度法，牛顿法，变尺度法；
坐标轮换法，随即搜索法，共轭方向法，单纯形法，复合形法；
惩罚函数法等。

C. 复合辛普森公式求积分

代码如下,但是似乎你的题目有问题：
根号X乘lnX 0到1,根号0乘ln0等于0,根号1乘ln1等于1,怎么求?
#include
#include
#include
double fsimpf(double x) /*要进行计算的被积函数*/
{
\x05double y;
y=log(x)*sqrt(x);
return(y);
}
double fsimp(double a,double b,double eps,int n) /*辛普森算法:a为积分下限,b为积分上限,eps是希望达到的精度*/
{
int k;
double h,t1,t2,s1,s2,ep,p,x;
h=(float)(b-a)/n;
t1=h*(fsimpf(a)+fsimpf(b))/2.0; /*用梯形公式求出一个大概的估值*/
s1=t1;
ep=eps+1.0;
while (ep>=eps)
\x05{
\x05\x05/*用梯形法则计算*/
\x05\x05p=0.0;
\x05\x05for (k=0;k

D. 带权限定Delaunay三角化的算法步骤及实现

1.二维的算法步骤及实现

带权的限定Delaunay三角剖分（Weighted CDT）的算法的输入是一个包含限定线段和限定点的平面直线图（planar straight line graph，简称PSLG），算法的输出是与限定条件（限定点和限定线段）一致的一个三角形集合。

算法4.7二维的带权限定Delaunay三角剖分

（PSLG）

{

规范化算法

调用算法WeightAssignment2d对PSLG中的点赋权值

建立初始大三角形

调用二维带权Delaunay空洞算法（算法4.2）生成受限点集的带权Delaunay三角剖分；

调用二维恢复受限边的算法（算法4.5）生成边界一致的带权Delaunay三角网格

删除边界外的多余的三角形，得到边界一致的带权限定Delaunay三角剖分

}

2.三维的算法步骤及实现

加权的限定Delaunay剖分的算法步骤：

输入：一个分段线性复合形（a piecewise linear complex）

输出：满足受限条件的具有带权Delaunay性质的四面体集合

算法三维的带权限定Delaunay四面体剖分算法：

（PLC）

{

调用算法4.4 WeightAssignment3d对规范化后的点和边赋权值；

建立初始大四面体

for所有的PLC中的平面

将该平面通过坐标变换转换到XOY平面上；

调用算法进行二维的带权限定Delaunay三角剖分

将得到的二维带权限定Delaunay三角网格坐标变换到空间中其原来位置

endfor

调用算法三维带权Delaunay空洞算法生成三维点集的带权Delaunay四面体剖分

调用算法RecoverConformSegments和算法RecoverConformFacets恢复受限边和受限面

删除边界外的多余的四面体，得到边界一致的带权限定Delaunay四面体剖分

}