numerical-integration

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Legendre 다항식은 MATLAB에서 벡터로 구현되며, 특정 점 x에서 평가 된 모든 관련 루틴 다항식도 얻을 수 있습니다. 따라서 필자는 이러한 기능을 어떻게 통합적으로 사용할 수 있는지 알지 못합니다. 제 질문은 : Matlab의 n 번째 루멘 다르 다항식에 대해 -1에서 1로 (NUMERICALLY CALCUALTED (!)) 적분을 어떻게 평가할

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웨이브 방정식 시뮬레이션을위한 무반사 경계

웨이브가 전파 될 수있는 공간 영역을 이산 적으로 모델링하기 위해 배열을 사용하여 wave equation 시뮬레이션을 구현합니다. 현재 파도는 공간 영역의 경계를 반사합니다. 그러나 파도가 영원히 전파되는 것처럼 보이도록이 반사를 제거하고 싶습니다. 무 반사/흡수 경계 조건 (예 : 완벽하게 일치하는 레이어)을 논의하는 학술 논문이 많이 있지만 대부분은

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matlabFunction의 좋은 대체품은 무엇입니까?

TU 게임의 다중 선형 확장을 사용하여 Shapley 값 을 계산하기 위해 MATLAB에 작은 프로그램을 작성했습니다. 그러나 을 MATLAB의 Symbolic Math Toolbox와 관련하여 문제가 있습니다. 에서 프로그램은 샤프레이 값 을 얻기 위해 함수 세트를 통합해야합니다. 그러나, MATLAB 프로그램 내에서 내가 적분()를 대신 사용 할 결과로

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다중 출력 인수가있는 ODE를 해결할 때 Matlab의 이벤트 로케이터 사용

Matlab의 이벤트 로케이터에 문제가 있습니다. 불안정한 두 개의 인터페이스를 나타내는 결합 ODE를보고 있습니다. 문제를 해결할 필요가 없습니다. 각 인터페이스에 대해 특정 진폭 (10^2)에 도달하면 반지름 (R_2v)을 찾으십시오. Av은 두 개의 열 벡터의 행렬이며, 두 개의 열 벡터는 두 인터페이스의 진폭의 반경 (또는 시간) 전개입니다. 보고

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scipy에서 normal의 평균에 대한 수치 적분

일반적인 pdf를 통합 할 때 scipy integrate.quad 함수에서 이상한 결과를 얻고 있습니다. 반환 inpdf = lambda c: norm.pdf(50, loc=c, scale = 1) result = integrate.quad(inpdf, -np.inf, np.inf) print result (3.281718223506531e-99,

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1 차원 적분을 수행하기 위해 병렬 알고리즘을 사용하는 수치 라이브러리?

병렬 적응 알고리즘을 사용하여 1 차원 적분 (전역 적응 방법)을 수행 할 수있는 수치 라이브러리가 있습니까? 코드의 인프라는 여러 개의 수치 적분을 병렬 적으로 수행 할 수 없다고 결정하지만 속도를 높이기 위해서는 병행 알고리즘을 사용해야합니다. 감사합니다.

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Matlab에서 지정된 시간이 지난 후 통합을 중단하십시오.

지정된 시간보다 오래 걸리면 Matlab에서 미분 방정식을 풀고 싶습니다. 다음을 시도했지만 작동하지 않습니다 ... options = odeset('AbsTol',1e-8,'RelTol',1e-5); RUNTIME=5; timerID = tic; while (toc(timerID) < RUNTIME) [t_pae,x_

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정의되지 않은 함수 또는 변수 's'를 회귀 적분 계산시 Matlab에서

각 단계에서 한정 분모의 값을 계산하는 루프를 작성하려고합니다. 함수 F는 매우 복잡합니다. 간단히 말하면, s = tn- (n/2)에서 s = tn + (n/2)까지 s와 관련하여 여러 용어를 통합합니다. 통합 후, F는 여전히 변수 t를가집니다. 따라서 F (s, t)는 "F = @t ..."에서 "int ("다음에 오는 용어의 큰 혼란입니다. 마지막

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adaptIntegrate와의 통합 불일치

최대 분산 거리를 가진 분산 커널 (거리의 함수)을 고려할 때 격자가있는 풍경을 따라 종의 분산 확률을 추정합니다. 나는 면적 - 면적 분산 확률을 식에 기술 된대로 계산하려고 시도하고있다. 8 of this (open access) paper. 이것은 소스 및 표적 세포의 각각의 가능한 소스 및 타겟 포인트의 조합에 대한 분산 함수의 값을 평가하는 4 중

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적응 입력란에

adaptIntegrate에 벡터화 된 피고 산을 사용할 수 있는지 아는 사람이 있습니까? alpha<-c(1,2) f <- function(z){ (z[1]+z[2])*alpha } adaptIntegrate(f,lower=c(1, 3), upper=c(2, 4),tol=0.01) ##does not work 내가 adaptIntegrate