Numerisk integration är en grundläggande teknik inom matematik och vetenskap som används för att approximera värdet av integraler när en analytisk lösning är svår eller omöjlig att erhålla. Tre vanliga metoder för detta ändamål är den vänstra rektangelregeln, trapetsregeln och Simpsons regel, vilka alla bygger på olika approximationer av integrandens beteende över delintervall.

Vänstra rektangelregeln bygger på att approximera funktionen med en konstant värde över varje delintervall, nämligen värdet vid vänstra ändpunkten. Detta ger en approximation där integralens värde beräknas som summan av rektanglar med bredd h och höjd f(x) vid delintervallets vänstra gräns. Även om metoden är enkel att implementera och förstå, konvergerar den långsamt. För att uppnå hög precision krävs ett mycket stort antal delintervall, vilket kan göra metoden ineffektiv i praktiken.

Trapetsregeln förbättrar approximationen genom att anta att funktionen mellan två närliggande punkter kan approximeras av en rak linje, vilket motsvarar en första ordningens polynom. Integralvärdet beräknas som summan av areorna av trapetser som sträcker sig över varje delintervall. Denna metod ger betydligt snabbare konvergens jämfört med rektangelregeln, vilket framgår av att färre delintervall behövs för att nå samma noggrannhet.

Simpsons regel går ytterligare ett steg genom att använda en andragradspolynom (en parabel) för att approximera funktionen över varje par av delintervall. Detta innebär att man betraktar tre punkter i taget och beräknar integralen som en viktad summa av funktionens värden vid dessa punkter med vikter 1, 4 och 1. Simpsons regel kräver att antalet delintervall är jämnt, men den erbjuder en mycket snabbare konvergens än både rektangel- och trapetsregeln. Det är därför ofta den föredragna metoden i numerisk integration.

Felanalysen av metoderna visar att rektangelregelns fel är proportionellt mot steglängden h, trapetsregelns fel är proportionellt mot h², medan Simpsons regel har ett fel som är proportionellt mot h³. Detta illustrerar varför Simpsons regel, trots att den är något mer komplex att implementera, ger en överlägsen noggrannhet vid samma eller färre antal delintervall.

Det är viktigt att förstå att metodernas noggrannhet inte bara beror på steglängden utan även på funktionen som integreras och dess derivators beteende. Om funktionen har singulariteter eller mycket branta lutningar i integrationsintervallet kan konvergensen bli långsam, även för avancerade metoder som Simpsons regel. Ett exempel är funktionen f(x)=1x2f(x) = \sqrt{1 - x^2} där derivatan tenderar mot oändligheten i närheten av x=1x = 1, vilket försvårar effektiv numerisk integration.