numerical-integration

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我必须与E相结合，因为它的下限和上限是我log10（E）列的第一个值，为每个来源打印，并将上限作为同一列的最后一个值。我的功能是：fo E^-spectralindex exp（-tau1），这不过是我在这里定义的correctionDifflux。 [此功能与E]。在这里，我将'v'和'w'作为简单的下限和上限，但是我在这里执行的整合并没有给出正确的值。我的代码： #include<stdi

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Python：如何求解一个具有积分项的常微分方程

我不知道这个问题是否已经在SO之前问过了，我会继续并将它发布在这里，我试图用一个PID来解决一个简单的系统控制器，我的微分方程系统如下。我基本上试图编写非常基本的PID算法。我的控制结构u依赖于误差项的导数和积分。我对衍生术语没有任何问题，它是在我的代码中创建问题的积分术语。如果我在开头中指定s = 0，并在我的函数中使用它（如我的代码中所述），该问题就会出现。有没有办法绕过它？我试着将s分配给

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如何让`integration（）`在R函数中接受一个向量？

我在想如何让我的功能Bpp到接受一个向量作为它的第一个参数t？ Bpp = function(t, n1, n2 = NULL){ N = ifelse(is.null(n2), n1, n1*n2/(n1+n2)) df = ifelse(is.null(n2), n1 - 1, n1 + n2 - 2) H1 = integrate(function(del

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集成一个不直接操作元素的函数

早上好/下午/晚上，我正在研究Matlab脚本，涉及四阶张量计算量积分。设H（r，theta，phi）是我想要整合的函数。假设H不能通过r，theta和phi的简单操作获得。我的问题是，在Matlab中任何其他代码我知道： All input functions must accept arrays and operate elementwise. The function FUN(X,Y,Z

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Sympy级数展开与数值积分

我想为一个功能F(e,Eo)一系列拓展最高达e一定的功率和集成在Eo变量数值。我的想法是用SymPy使在e电源系列，然后在Eo使用MPMath的数值积分。下面是一个例子代码。我收到它无法从表达式创建mpf的消息。我想这个问题已与来自SymPy该系列产品具有一个最后的期限O(e**5)，后来我想要的数值积分，以显示e而不是数的函数的事实做。 import sympy as sp import

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R在R集成上限不起作用？

我有需要从0集成到无穷大的变量中的一个的二维函数： library(cubature) k = 0.5 m = 0.05 integrand = function(variables) { x = variables[1] r = variables[2] p = sqrt(x*(1 - x))*exp((-1/2)*(((k**2)*x*(1 - x)

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计算的不规则物体的准确体积

对于分配我必须使用数值积分技术，在R 3的圆柱形表面 Ω= {（X，Y，Z）来计算体积（X-0.5） ²+（y-0.5）²≤0.5² 和0≤z≤| ln（x + y）|}。我已经使用蒙特卡罗技术来计算音量。但要确定答案是正确的，我想用Maple检查确切的音量。我一直在网上搜索如何做，但找不到它。所以现在的问题是，有没有办法使用该对象或枫木组成精确计算容积像这样：

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如何在导入org.apache.commons.math3.analysis.integration.SimpsonIntegrator时使用标准的SimpsonIntegrator;

public double evalute(double distance){ /** * equation (3.2) */ this.from = 0; this.to = distance; this.n = 2; return - 10 * Math.log10(Math.exp(-IntSimpson(this.fr

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核心CDF估计：积分下降到零

我想整合一个核心密度估计以获得cdf的核心估计。这是我的代码： set.seed(1) z <- rnorm(250) pdf <- approxfun(density(z, bw = "SJ"), yleft = 0, yright = 0) cdf <- function(b) { integrate(pdf, -Inf, b)$value } x <- seq(-20,

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使用integral2或integral3来计算MATLAB中的CDF

我刚刚遇到了使用integral2或integral3在MATLAB中计算CDF的问题。假设我有两个独立的正态随机变量X和Y，平均值向量是mu = [5;50]，协方差矩阵是c = [3^2,0; 0,3^2]。因为它们是独立的，联合PDF是两个PDF的乘法，我用下面的代码来计算的概率在整个域， integral2(@(x,y) normpdf(x,5,3).*normpdf(y,50,3),-