学习指南

梯形法则

数学· 9709 (2026–2027) Syllabus: 2.5 Integration (Paper 2)· 15 分钟阅读

1. 梯形法则核心公式★★☆☆☆⏱ 3 min

📘 定义

n个等距条带的梯形法则

对于区间[a,b]上的积分,将其划分为n个等宽条带,总近似面积为n个独立梯形的面积之和,每个梯形的两条平行竖边长度分别为

Tn=h2(y0+2y1+2y2+...+2yn1+yn)where h=banT_n = \frac{h}{2} \left( y_0 + 2y_1 + 2y_2 + ... + 2y_{n-1} + y_n \right) \quad \text{where } h = \frac{b-a}{n}
📐 例题

使用4个等距条带,写出对应的完整梯形法则表达式

  1. 1

    首先计算区间宽度h:

  2. 2
    h=514=1h = \frac{5-1}{4} = 1
  3. 3

    列出x=1、2、3、4、5处的所有y值:

  4. 4
    y0=12=1,y1=4,y2=9,y3=16,y4=25y_0 = 1^2 = 1, y_1 = 4, y_2 =9, y_3=16, y_4=25
  5. 5

    代入公式,注意所有中间项都需要乘以2:

  6. 6
    T4=12(1+2(4+9+16)+25)=42T_4 = \frac{1}{2} \left( 1 + 2(4 +9 +16) +25 \right) = 42

2. 分步应用流程★★★☆☆⏱ 4 min

  1. 从题目中提取积分下限a、上限b和条带数量n

  2. 计算区间宽度h=(b-a)/n,确认所有x点都能均匀分布在a到b之间

  3. 以h为步长,计算从a到b所有x点对应的f(x)值,按要求保留指定小数位数

  4. 将所有非首尾的中间y值乘以2,对所有项求和

  5. 将总和乘以h/2,得到最终的近似积分结果

📐 例题

使用4个条带近似计算,结果保留3位有效数字

  1. 1

    计算h=(2-0)/4=0.5

  2. 2

    计算y值:, , , ,

  3. 3

    调整后求和:

  4. 4

    乘以h/2=0.25:(3位有效数字)

✓ 快速检测

测试你对流程的掌握程度:

  1. 使用梯形法则计算8个条带的积分时,你需要多少个y值?

    • 7

    • 8

    • 9

    • 10

    显示答案
    9

    n个条带始终需要n+1个点,因此8+1=9个y值。

3. 误差特性与估计方向判断★★★☆☆⏱ 4 min

🔬 推导
目标:

通过比较每个条带的弦与曲线的位置,判断梯形法则的误差方向

起点:

每个条带的顶边是连接曲线上相邻两点的直弦,这条弦位于曲线上方还是下方,就决定了误差方向

  1. 1

    画出单个条带:它倾斜的顶边就是连接采样的相邻两点的弦

  2. 2

    若曲线下凹(),曲线拱在弦的上方,即弦位于曲线下方;此时条带漏掉了弦与曲线之间的那一小块,面积小于该分段下的真实面积

  3. 3

    若曲线上凹(),曲线凹在弦的下方,即弦位于曲线上方;此时条带多算了一块,面积大于该分段下的真实面积

  4. 4

    对所有条带求和方向一致:弦在曲线下方则总和小于精确积分,弦在曲线上方则总和大于精确积分

结果:

当区间[a,b]内(上凹)时,梯形法则为高估;当(下凹)时为低估;对于直线,弦与曲线重合,法则结果精确

📐 例题

判断使用2个条带计算的梯形法则结果是高估还是低估,并通过精确值验证

  1. 1

    画出上的图像:这段弧拱在直弦的上方,因此每条弦都位于曲线下方,估计值应为低估。(辅助验证:, ),即曲线下凹。)

  2. 2

    梯形估计值:,

  3. 3

    精确积分:。由于,估计值为低估,与下凹草图结论一致。

4. 考试题型变体★★★★☆⏱ 4 min

题型

分值占比

常见取整要求

基础4条带估计

4-5分

3位有效数字

百分比误差计算

2-3分

1位小数

高估/低估推理论证

2分

必须写出草图或凹凸性理由

5. 常见陷阱

错误做法:

忘记将所有中间y值乘以2代入公式

原因:

该错误会导致估计值约为正确值的一半,在评分中会被严重扣分

正确做法:

代入数值前先在草稿纸上写出完整公式

错误做法:

使用点的数量代替条带数量计算h

原因:

这会得到错误的区间宽度,导致整个估计结果完全无效

正确做法:

明确写出n为条带数量,计算任何y值前先确认h=(b-a)/n

错误做法:

用“曲线是递增的”作为高估/低估的论证理由,而非引用凹凸性

原因:

CIE考官不会给该论证打分,因为递增函数既可能产生高估也可能产生低估

正确做法:

画出曲线及其弦,说明弦位于曲线上方(高估)还是下方(低估);可用整个区间内的符号作为佐证

错误做法:

过早对单个y值取整,导致最终估计值误差过大

原因:

中间项的累积取整误差会让你的最终答案超出考试允许的得分范围

正确做法:

求和前所有y值保留比最终答案要求至少多2位小数

错误做法:

以梯形估计值为基准计算百分比误差,而非以精确值为基准

原因:

这会颠倒误差比例,得到错误的最终百分比

正确做法:

熟记公式,避免颠倒两项

6. 速查表

参数

定义

公式

条带数量n

积分边界之间的等宽分段数量

梯形法则估计值

f(x)从a到b的近似积分

百分比误差

与精确积分值的相对差值

高估条件

梯形值大于真实积分

(上凹):弦位于曲线上方

低估条件

梯形值小于真实积分

(下凹):弦位于曲线下方

下一步

掌握梯形法则是学好纯数学2(Paper 2)中另一项考查的数值方法——迭代求根的关键基础。该法则经常与无初等原函数的超越函数(如指数函数、三角函数)结合考察,你会在后续积分类题目中反复遇到它。你现在应该练习对非整数区间宽度的函数应用该法则,并将估计值与精确积分值交叉验证,建立对典型误差量级的直观认知。请记住:在9709中,梯形法则只在 Paper 2 考查——Paper 1 和 Paper 3 都不涉及——因此这个基础会让你更轻松地掌握 Paper 2 其余的数值方法内容。