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scipy.integrate.quadを使用するテクニック

scipy documentationは、integrate.quadが「FortranライブラリQUADPACKの手法」を使用していると述べています。 QUADPACKは、さまざまな手法を使用していくつかのルーチンを提供します。どちらがintegrate.quadを使用していますか？

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Modelicaイベントとハイブリッドモデリング

ハイブリッドモデリング（特に状態イベント）の背後にある一般的な考え方を数値的な観点から理解したいと思います（私は数学者ではありません:)）。私はwhenとreinitの概念を理解 model BouncingBall constant Real g=9.81 Real h(start=1); Real v(start=0); equation der(h)

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ダブル/トリプル積分in R

私は、下記の（イメージ）の方程式をRの二重積分のために解決しようとしています。私は次のポストの助けを借りて、以下のコードを使用しています： Triple integral in R (how to specifying the domain) わからない、私はAの値を変更するかのように私は何をしないのです場合、それはまだ私に同じ結果が得られます。次のコードは、私が解決しようとしている方程式を正しく

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Pythonで複数処理のネストされた数値積分

私は各レイヤの限界が次のレイヤーに依存する、Pythonでネストされた数値積分を扱っています。私のコードの全体的な構造は、私のコードのフルバージョンで import numpy as np import scipy.integrate as si def func(x1, x2, x3, x4): return x1**2 - x2**3+x3*x2 - x4*x3**3 de

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長方形積分法でこのパーセント誤差を計算するには

いくつかの積分方法を検討しています。私は長方形の統合方法（すなわち、オイラーの方法）に遭遇しました。私が読んでいる本によると、実際のアルゴリズムはコード自明です。この例では、dxdt=cos(t)の初期値はx(0)=0です。分析解はx=sin(t)です。私たちは、t=1で誤差を計算することができますし、実際、著者は次の表にそれを提供しています。問題は、私の次のコードでは、誤差は9.1％であると

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時間間隔をさまざまな長さの部分に分割する方法は？

私は0からtまでの時間間隔を持っています。私は、次のようにして、2.25、2.25および1.5のサイクルにおける累積シーケンスにこの区間を分割したい：入力： start = 0 stop = 19 出力：どのように sequence = [0, 2.25, 4.5, 6, 8.25, 10.5, 12, 14.25, 16.5, 18, 19] することができます私はPythonでこ

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scipy.integrate.ode.integrate（）オプションの `step`と` relax`引数は何をしますか？

最も単純な形式でscipy.integrate.ode.integrate(t)関数を使用する方法はわかりましたが、APIには2つのオプション引数、つまりstepとrelaxが必要です。現在のdocumentationにはこれらの引数に関する情報がなく、exampleで使用されていません。私は彼らが何をしているのか、それが有用ないくつかのケースは何か？

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関数のベクトル化には、オクターブ単位での積分の数値計算が含まれています

積分の無限の限界を持つ一定の積分の数値計算を含む数式を使用してデータに適合させようとしています。フィッティングのために、ベクトル化モデル関数を必要とするオクターブ関数leasqrを使用します。次のコードは、数値積分を呼び出すときに発生するエラーを生成します。不適合の引数（OP1は1x387で、OP2が10x2ではある） function [fGsAb] = GsAbs (x, p) Hw =