numerical-integration

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我必須與E相結合，因爲它的下限和上限是我log10（E）列的第一個值，爲每個來源打印，並將上限作爲同一列的最後一個值。我的功能是：fo E^-spectralindex exp（-tau1），這不過是我在這裏定義的correctionDifflux。 [此功能與E]。在這裏，我將'v'和'w'作爲簡單的下限和上限，但是我在這裏執行的整合並沒有給出正確的值。我的代碼： #include<stdi

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Python：如何求解一個具有積分項的常微分方程

我不知道這個問題是否已經在SO之前問過了，我會繼續並將它發佈在這裏，我試圖用一個PID來解決一個簡單的系統控制器，我的微分方程系統如下。我基本上試圖編寫非常基本的PID算法。我的控制結構u依賴於誤差項的導數和積分。我對衍生術語沒有任何問題，它是在我的代碼中創建問題的積分術語。如果我在開頭中指定s = 0，並在我的函數中使用它（如我的代碼中所述），該問題就會出現。有沒有辦法繞過它？我試着將s分配給

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如何讓`integration（）`在R函數中接受一個向量？

我在想如何讓我的功能Bpp到接受一個向量作爲它的第一個參數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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集成一個不直接操作元素的函數

早上好/下午/晚上，我正在研究Matlab腳本，涉及四階張量計算量積分。設H（r，theta，phi）是我想要整合的函數。假設H不能通過r，theta和phi的簡單操作獲得。我的問題是，在Matlab中任何其他代碼我知道： All input functions must accept arrays and operate elementwise. The function FUN(X,Y,Z

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Sympy級數展開與數值積分

我想爲一個功能F(e,Eo)一系列拓展最高達e一定的功率和集成在Eo變量數值。我的想法是用SymPy使在e電源系列，然後在Eo使用MPMath的數值積分。下面是一個例子代碼。我收到它無法從表達式創建mpf的消息。我想這個問題已與來自SymPy該系列產品具有一個最後的期限O(e**5)，後來我想要的數值積分，以顯示e而不是數的函數的事實做。 import sympy as sp import

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R在R集成上限不起作用？

我有需要從0集成到無窮大的變量中的一個的二維函數： 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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計算的不規則物體的準確體積

對於分配我必須使用數值積分技術，在R 3的圓柱形表面 Ω= {（X，Y，Z）來計算體積（X-0.5） ²+（y-0.5）²≤0.5² 和0≤z≤| ln（x + y）|}。我已經使用蒙特卡羅技術來計算音量。但要確定答案是正確的，我想用Maple檢查確切的音量。我一直在網上搜索如何做，但找不到它。所以現在的問題是，有沒有辦法使用該對象或楓木組成精確計算容積像這樣：

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如何在導入org.apache.commons.math3.analysis.integration.SimpsonIntegrator時使用標準的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估計：積分下降到零

我想整合一個核心密度估計以獲得cdf的核心估計。這是我的代碼： 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來計算MATLAB中的CDF

我剛剛遇到了使用integral2或integral3在MATLAB中計算CDF的問題。假設我有兩個獨立的正態隨機變量X和Y，平均值向量是mu = [5;50]，協方差矩陣是c = [3^2,0; 0,3^2]。因爲它們是獨立的，聯合PDF是兩個PDF的乘法，我用下面的代碼來計算的概率在整個域， integral2(@(x,y) normpdf(x,5,3).*normpdf(y,50,3),-