为什么数学不能解这个定积分呢？
当我试图计算数学8中的以下积分时，我得到了这个奇怪的结果： In[1]:= Integrate[y/((1 + x^2 + y^2)^(3/2)), {y, 0, 1}] Maple 14可以轻松解决这个问题： 为什么MATHEMICAL a给我的结果不同？ 推荐答案 试试 r = Integrate[y/((1 + x^2 + y^2)^(3/2)), {y,
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如何在公式输出中保留分数
我一直在使用Python计算数学方程式。例如： from sympy import Symbol, Derivative, Integral x = Symbol('x') d = Symbol('d') Integral(8*x**(6/5)-7*x**(3/2),x).doit() 这将导致输出： 3.63636363636364*x**2.2 - 2.8*x**2.5 有
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快速计算R中的双积分
我正在寻找比 更快的双积分解决方案 整合(函数(y){sapply(y，函数(y){整合(函数(x)myfun(x，y)，llim，ulim)$值})}, 利姆, 乌利姆) 例如 myfun
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计算横截面面积作为高度的函数
我想弄清楚如何计算不同水位下河流横截面的水填充面积. 对于横截面，我在 5 m 宽的河流上每 25 cm 有一个深度，该面积可以根据上一个很好回答的问题来计算计算不同高度的横截面面积 x_profile 但是这个横截面只是部分充满了水，我现在尝试计算的是充满水的横截面. 水从最深的部分开始充满横截面，然后深度会发生变化，例如: water_level 有没有人对如何在 r 中
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使用“积分"计算两条线之间的面积时出错
我正在尝试使用 R 的 integrate 函数计算两个图之间的面积.我有两条预测曲线，我可以将它们放在同一个图上，并在两条曲线之间的区域进行阴影处理，以进行可视化: x1 = seq(1,200,1)y1 = # 0.02 - 1.000 之间的 200 个数字y2 = # 0.00 - 0.95 之间的 200 个数字plot(x1,y1,type="l",bty="L",xlab="For
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Sympy 无法在不连续点上对分段连续函数和复杂函数的乘积进行积分
如果我这样做: from sympy import *x, L = 符号('x L', real=True)f = 分段((1, x 我明白了: 分段((1.0*I*exp(-1.0*I*L) - 1.0*I, L 但是如果我把最后一行改成: integrate(f*g, (x, L/2, L)) 我明白了: Integral(Piecewise((exp(-1.0*I*x), x
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Sympy 积分的分步解法
在 sympy 的文档中 http://docs.sympy.org/latest/modules/integrals/integrals.html 我们可以阅读: manualintegrate 模块具有返回所使用步骤的函数(有关更多信息，请参阅模块文档字符串). 但是调用 help(sympy.integrals.manualintegrate) 我们得到: sympy.int
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使用 scipy.integrate.dblquad 在 Python 中对 x*np.log(x) 进行双重积分
下面的代码使用与 scipy.integrate.dblquad 的双重积分来计算 copula 密度函数的微分熵 c*np.log(c)code>c，它有一个依赖参数，theta，通常为正.可以在此处找到公式. 将 numpy 导入为 np从 scipy 导入集成def copula_entropy(theta):c = lambda v, u: ((1+theta)*(u*v)**(-1
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scipy.integrate.trapz 和不连续函数
函数 scipy.integrate.trapz 使用 Newton-Cotes 1 阶公式，如 scipy 文档中所述.然而，在推导这个公式时，通常假设 被积函数是一个连续函数，并且 已知被积函数值的点是不同的. 然而，我试图逼近函数 f:[0,2] --> 的积分；[0,2]，由 f(x) = 0 定义，如果 x 通过调用 scipy.integrate.trapz([0, 0
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python中强度函数的积分
有一个函数可以确定圆形孔径的夫琅禾费衍射图案的强度......(更多信息) 距离 x= [-3.8317 , 3.8317] 函数的积分必须约为 83.8%(如果假设 I0 为 100)，当您将距离增加到 [-13.33 , 13.33] 时，它应该约为 95%.但是当我在python中使用积分时，答案是错误的..我不知道我的代码出了什么问题:( from scipy.integrate
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Python - 函数乘法的积分
在 python 中，我有两个函数 f1(x) 和 f2(x) 返回一个数字.我想在它们相乘后计算一个定积分，即: scipy.integrate.quad(f1*f2, 0, 1) 最好的方法是什么?在python中甚至可能吗? 解决方案 我刚刚发现我可以使用 lambda :) scipy.integrate.quad(lambda x: f1(x)*f2(x), 0, 1)
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python Scipy + sympy (?) 中变量边界的二重积分
完整的数学问题在这里. 简而言之，我想用二重积分积分一个函数.内积分有边界20和x-2，外积分有边界22和30.> 我知道使用 Scipy 我可以使用 scipy.integrate.nquad 计算二重积分.我想做这样的事情: def f(x, y):返回 (x ** 2 + y ** 2)res = sp.integrate.nquad(f, [[22, 30], [20, x-2]
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用积分函数拟合数据
当使用curve_fit 来自 scipy.optimize在python中拟合一些数据，首先定义拟合函数(例如二阶多项式)如下: def f(x, a, b):返回 a*x**2+b*x 然后进行拟合popt, pcov = curve_fit(f,x,y) 但现在的问题是，如何定义第 1 点中的函数.如果函数包含积分(或离散和)，例如: 仍然给出了 x 和 f(x) 的实验
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如何在 Rcpp 中以数值方式计算积分
我已经搜索了一个小时来寻找进行数值积分的方法.我是 Rcpp 的新手，现在正在重写我的旧程序.我在 R 中所做的是: x=smpl.x(n,theta.true)Joint=function(theta){# 的关节距离#所有随机变量d=c()for(i in 1:n){d[i]=den(x[i],theta)}返回(产品(d)* dbeta(theta，a，b))}joint.vec=Vec
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在 Python 中是什么导致了这个错误(AttributeError: 'Mul' object has no attribute 'cos')?
我在 Python 中尝试计算定积分时收到以下错误代码. AttributeError Traceback(最近一次调用最后一次)在 ()7 x, n = 符号('x n')8---->9 f = (cos(n*x))*(x**2-pi**2)^210 积分(f,(x,-n*pi,n*pi))11AttributeErr
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C语言在运行时在printf中设置十进制数字的计数
我有一个数字:m，由用户作为参数给出. 例如: m = 5 或 m = 7 我在运行时不知道这一点. 然后我计算一个积分并将其保存到一个变量中:answer. 我想用 m 十进制数字打印 answer. 我怎样才能做到这一点?我试过这个: printf("answer = %(%.mf)d ", answer , m); 这是错误的，我知道，但我该如何解决? 解决方案
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计算 R 中线图的积分
我在 R 中有两个相同长度的正值向量 x,y.使用 plot(x, y, "l",...)，从我的有限向量中给我一个二维连续线图x 和 y.有没有办法计算 R 中这条线图的某个范围内的定积分? edit1:我研究了 R 中的积分函数.但是我不确定如何从两个向量中创建一个函数来传递给它，因为我的向量都是有限的. edit2:对于一些更多的背景，x 和 y 的长度 ~ 10,000.我编写
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在python中集成直方图?
matplotlib 中是否有一个简单的命令可以让我在某个范围内对直方图进行积分?如果我绘制一个直方图:fig = plt.hist(x, bins)那么，有没有像 fig.integral(bin1, bin2) 这样的命令?那将返回从 bin1 到 bin2 的直方图的积分? 解决方案 首先，请记住积分只是曲线下方的总面积.在直方图的情况下，积分(在伪python中)是sum([bin
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如何减少二维连接域上的集成时间
我需要在简单连接的域(大部分时间是凸的)上计算许多 2D 积分.我正在使用 python 函数 scipy.integrate.nquad 来做这个集成.但是，与矩形域上的积分相比，此操作所需的时间要长得多.有没有可能更快的实现? 这是一个例子；我首先在圆形域(使用函数内部的约束)上集成一个常数函数，然后在矩形域(nquad 函数的默认域)上积分. from scipy import 集成
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理解和实现与 R 中的分位数函数的数值积分
我需要在下面使用 R 计算这个积分: 我在 R 中使用分位数回归设法实现的 q_theta(x) 函数(包:quantreg). matrix=structure(c(0.01, 0.02, 0.03, 0.04, 0.05, 0.06, 0.07, 0.08, 0.09,0.1, 0.11, 0.12, 0.13, 0.14, 0.15, 0.16, 0.17, 0.18, 0.19,
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