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Gauss-legendreの統合では、legendre関数のゼロを見つける必要がありますが、私はそれを可能にするコードを書く方法を見つけることができませんか？私は、この機能がゼロに等しい "xi"のリストがあると理解していますが、これらの "xi"を独自に見つけるプログラムを書くことはできますか？

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Gauss laguerreの統合は、どのように大きな制限のために機能しますか？

私はガウス・ラゲールがどのように大きな限界のために働くか知りたいと思います。たとえば、私は両方の次元で（0、+ inf）から行く2D関数を持っています。私がgaussをPythonのlaguerreに使用すると、それらを合計することによって関数を加重と横軸でサンプリングすることによって、私はdblquadのようなものに近いものを得られません。以下は、統合のためのサンプルコードです。 lgwは2つ

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Javaのプロジェクトオイラー＃1 - なぜ結果は正しく切り捨てられますか？

以下の解決策はまだX3、X5とX15用のintので、正しい結果を返し、なぜ私が理解した上で問題を抱えています「1000以下の3または5の全ての倍数の和を探します」分割後つまり、除算の結果は常に切り捨てられ、小数は無視されます。 3つのintすべてをdouble型に置き換えようとしたとき、私は間違った結果を得ました。溶液は、以下の観察に基づいている： 1 + 2 + ... + N = N *（

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ポイントのセットにガウス関数をフィッティング

FWHMを見つけるには、（x、f（x））の値のセットに対応するガウスfを見つける必要があります。利用可能なフィッティング方法（私はC＃に限定されています）は、解がn次の多項式であると仮定しています（またはこれまでのところ見つけられたことです）。私は、ガウスの発見を目的とした特殊なフィッティング方法/計画が存在するかどうか疑問に思っています。それとも、高速に収束する一般化された方法がありますか？私

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MATLABのGauss-Seidelメソッド

MATLABでGauss-Seidelメソッドを実装しようとしています。しかし、そこに私のコード内の2つの主要な間違いがあり、私はそれを修正できませんでした：私のコードは、小さな行列に非常によく収束するが、それは大きな行列に収束することはありません。コードは冗長な反復を行います。冗長な反復を防ぐにはどうすればよいですか？ Gauss-Seidel Method on wikipedia。 N=

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単一のものからN次元正規分布を作成する（Pythonで）

これには一般的な解決策がありますか？あなたはそれらを掛けなければなりませんが、実装するのは難しいです。 2次元の場合、単一正規分布を表す2つのベクトルのouter productを使用できます。