numerical-integration

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meijerG関数に負の値（つまり、{-1,0,0}）が含まれている可能性がありますか？私はこのmeijerG関数を計算するためにMathematicaとMatlabの両方を試しましたが、これはmeijerG is not defined for the given parametersというエラーを生成します。どんな助けも役に立つでしょう。ここで D = (0.6); lg1 = lg2 =

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Pythonで有限差分を使用する

NumpyでPythonを使用して、有限差分法を使って基本方程式を解くことを試みています。コードは、私に正しい最初の値を与えます。つまり、私に[1]を与えます。しかし、その後の他の値はゼロにすぎませんか？私は間違って何をしているのか分かりません。なぜなら、明らかに最初の値で動作するからです。どうすればこの問題を解決できますか？どんなアイデアも非常に役に立ちます。 from numpy impo

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ベクトルから積分（関数）を得る方法は？

私はプロット可能なベクトルを持っており、その積分を計算したいと思います。私は下の総面積を意味するのではなく、統合の領域をどのように進化させているのでしょうか。基本的に、その「不確定」積分。これは可能ですか？多分補間によって？ Chebyshevの微分行列を扱っているので、積分に相当するものがあるかどうか知っていますか？はおそらくcumtrapzたいあなたに

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数値積分後に不正確な値の範囲が表示される

MATLABを使用して次の式の誤差の確率をプロットしようとしています。数値積分にtrapzというコマンドを使用したいのですが、問題は、 y軸の値は間違っていますが、全体の曲線は0と1.2の間でなければなりませんが、0.492と0.5の間です！誰かが自分のコードで何が間違っているかを教えてくれますか、それとも私にヒントを与えてもらえますか？私は本当に助けが必要です。ここで私は（Maketexを使用し

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Scilabの台形積分 - ポリゴンカラー塗りつぶし

私はScilabのプログラムで、台形ルールによる関数を数値的に（組み込み関数を使わずに）統合しています。関数の積分やプロットに問題はありませんが、実際の関数を色付きの台形のプロットにオーバーレイしたいのですが、何らかの理由で、境界をa = 0からb = 3に設定すると、問題はない、私はまさに私が望むものを得る。しかし、上の境界を3に設定すると、台形は（線で）プロットされますが、色付けされません。

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MATLAB

に機能を統合Iは、以下のように定義される密度関数f_Nを有する（K_nu(z)ある変形ベッセル関数）： IがNの各値は、次の積分を計算する。以下は、MATLABにおける上記の実装です。 for N=1:100 syms z f [email protected](z) (1/(gamma(N)*sqrt(pi))*(z/2).^(N-0.5).*besselk(0.5-N,

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補間された関数をC GSLに統合しようとしています

私はC言語が新しく、型宣言とポインタにいくつか問題があります。私はデータセットを補間しようとしていますが、両方の数値メソッドはC GSLライブラリを使用しています。このコードは、モンテカルロ積分と2次元補間についてのGSLのマニュアルの例から修正されています。データセットを使用する前に、わかりやすい2D関数を使用してテストを行っています。 2D補間部品がうまくいき、補間関数interpFunから

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scipy.integrate.fixed_quadは関数境界との積分を計算できますか？

Iは数値 import scipy.integrate as integrate inside = lambda x: integrate.quad(lambda x,y: 1, 0, x, args=(x))[0] outside = integrate.quad(inside, 0, 1)[0] print(outside) 0.5 なく（パラメータとして統合順序nを有する）sci

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Matlabを使用して積分を数値計算する

fun= @(x)exp(- a*(d+1).*(t-x)./(d-(t-x)) ) *b.*exp(-b*x); int= integral(fun,0,t); 私は閉形式の解を見つけることができませんでしたので、上記のコードをMatlabで数値的に評価しています。 dの異なる値に対してこの積分を評価しています。問題は、私がd<tを取ったときにinfが得られるということです。どのようなア

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GSLの統合精度

x = 0からx =無限大までの関数f（x）= a（n-1）/（1 + ax）^ nを1 < n <に統合しています。 x = 0付近の勾配が大きくなり、gsl_integrationが（適応積分を使用しても）精度を失い始めます。増加と同じ精度を維持できる方法はありますか？積分を2つの部分に分割して、x = 0に近いものを助けてください。