numerical-integration

2熱度

1回答

這裏是我的Matlab代碼來解決二階常微分方程的質量彈簧阻尼系統： function Spring clear all; close all; options=odeset('RelTol',1e-6); p0 = [1 0]; %initial position and velocity [t,p] = ode45(@SpringFunction, [0 20], p0, optio

0熱度

1回答

什麼是matlabFunction的好替代品？

我在MATLAB中編寫了一個小程序，使用TU遊戲的多線性擴展來計算Shapley值。但是，我運行MATLAB的符號數學工具箱時遇到了問題。在該程序我不得不集成一組函數來獲得Shapley值。然而，MATLAB程序內我不能使用的INT（）命令 Error using sym/subsindex (line 663) Ivalid indexing or function definitio

2熱度

1回答

在scipy中正常數值積分

當我整合普通的pdf時，我從scipy integrate.quad函數中得到了一些奇怪的輸出。下面是我想要使用的代碼：這顯然是錯誤 inpdf = lambda c: norm.pdf(50, loc=c, scale = 1) result = integrate.quad(inpdf, -np.inf, np.inf) print result 它返回（3.2817182235065

0熱度

1回答

集成微分方程在Matlab

我面臨中，我必須解決方程系統的一個問題： \部分A \增量X = F（A）克（B） \局部乙其中f，g，h和k是A或B的一些函數，並且我有一些初始條件A（x = 0）= a，B（（）） y = 0）= b。所有以前的變量都是標量。我已經解決了這個問題，通過在一個變量中做一個小步驟，然後爲另一個變量的整個範圍（如一個ode例程）整合另一個方程，然後在前一個變量的另一個步驟等等。你有另一種想法更有

2熱度

1回答

積分函數

我已中的R所定義的以下函數（其中a是給定的恆定和是公知的功能），但是當我嘗試以計算它我得到的值一些相當奇怪的數字。我應該指出，爲了計算f(s)的值，我實際上已經在解析之前解決了積分因此，實際上，我在R中的用戶定義函數不必計算積分。我想看看我是否在我的R代碼中犯了一個錯誤（因爲我敢肯定我正確地解決了積分問題），將我的值與我將得到的值進行比較，如果我要求數值積分。我已閱讀integrate的文檔，

1熱度

2回答

使用並行算法進行一維集成的數字圖書館？

有沒有可以使用並行算法進行一維積分（全局自適應方法）的數值庫？我的代碼基礎設施決定我不能並行進行多個數字集成，但我必須使用並行算法來加速。謝謝！

-1熱度

1回答

實施辛普森法則math.net數字

我正在嘗試使用math.net數字庫實現辛普森法則。我想要使用的方法有四個參數，一個Func（函數指針），intervalBegin，intervalEnd和partitionNumbers。目前我正在使用Math.Sin測試這個方法，但是有人能幫我理解這個Func應該如何實現嗎？ var test = MathNet.Numerics.Integration.SimpsonRule.Inte

1熱度

1回答

R積分：返回錯誤的解決方案（正在使用錯誤的積分點？）

我有一個R函數，我試圖整合，但對於函數參數的某些（極端）值，integrate返回不正確的解決方案。我相信這個問題可能是integrate爲這些極值中的一些選擇了不正確的積分點，但首先我會提供證明這個問題。我希望整合的功能如下。當我嘗試計算下面，我得到的1正確的解決辦法： integrate(integrandFunc_F, lower=-Inf, upper=Inf, func_u= 8,

0熱度

1回答

在計算卷積積分時，未定義的函數或變量's'

我正在嘗試編寫一個循環來計算每個步驟中定積分的值。函數F非常複雜。簡單地說，它集成了一系列關於s的項，從s = tn-（n/2）到s = tn +（n/2）。整合後，F仍然有一個變量t。所以你可以說F（t）=積分（f（s，t）），其中f（s，t）是「int（」在行「F = @t ...」之後的大混亂項。在最後一行中，我想在F計算f（s，t）的積分後，在t = tn時計算F（t）。但是，運行此操作

2熱度

3回答

與adaptIntegrate的積分不一致性

我估計了一個物種在網格化景觀中的散佈概率，給定了散佈核心（距離函數）和最大散佈距離。我試圖計算如公式1中所述的面積 - 面積擴散概率。 8的this (open access) paper。這涉及四倍積分，分別評估源和目標單元中源點和目標點的每種可能組合的擴散函數的值。我已經與adaptIntegrate從cubature封裝中實現這一點，如下，源小區A，目標小區B，和簡化的分散內核其中分散