6DでPythonで数値積分をする必要があります。 scipy.integrate.nquad関数は遅いので、現在は被積分関数をNumbaでscipy.LowLevelCallableとして定義することで処理速度を上げようとしています。私はhere与えられた例を複製することによってscipy.integrate.quadと1Dにこれを行うことができたnquadとの効率的な統合のために、NumbaからCコールバックを実装するにはどうすればよいですか？
：
import numpy as np
from numba import cfunc
from scipy import integrate
def integrand(t):
return np.exp(-t)/t**2
nb_integrand = cfunc("float64(float64)")(integrand)
# regular integration
%timeit integrate.quad(integrand, 1, np.inf)
10000ループ、3の最もよい：ループ当たり128マイクロ秒
# integration with compiled function
%timeit integrate.quad(nb_integrand.ctypes, 1, np.inf)
100000ループ、最高3：ループあたり7.08μs
これをnquadで今すぐ実行したい場合、nquadのドキュメントには、
と書かれています。If the user desires improved integration performance, then f may be a scipy.LowLevelCallable with one of the signatures:
double func(int n, double *xx) double func(int n, double *xx, void *user_data)where n is the number of extra parameters and args is an array of doubles of the additional parameters, the xx array contains the coordinates. The user_data is the data contained in the scipy.LowLevelCallable.
しかし、次のコードは私にエラー与える：
from numba import cfunc
import ctypes
def func(n_arg,x):
xe = x[0]
xh = x[1]
return np.sin(2*np.pi*xe)*np.sin(2*np.pi*xh)
nb_func = cfunc("float64(int64,CPointer(float64))")(func)
integrate.nquad(nb_func.ctypes, [[0,1],[0,1]], full_output=True)
エラー：クワッド：最初の引数が間違って署名
とのctypes関数ポインタであることがnumbaと機能をコンパイルすることは可能ですが、そのコード内で直接nquadを使用したり、外部ファイルに関数を定義したりすることなく使用できますか？
ありがとうございます！ scipy.LowLevelCallableに機能をラップ