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    在Python 3.7中评估积分;奇怪的行为

    我写了一些代码来近似一个积分:使用Python 3.7,但是一些奇怪的行为正在发生,这给了我错误的结果 . 我通过以下方式推导出公式: 让然后和为n = 1,2,3 ...... 这在我的代码中实现: import numpy as np I = 1 for n in range(1,21): I = 2*(np.log(2))**n - n*I 这应该导致I = 0.00004194...
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    使用3个值计算matlab中的三次样条积分

    我试图使用matlab(Windows 8上的版本R2014a)使用样条插值计算积分 . 我有函数的3个值(对于x = 0,0.5,1) . 所以我有2个向量 - 包含函数值的 x 和 y ,我正在执行 cube_spline = spline(x,y); coefficients = qube_spline.coefs 我希望 coefficients 是一个大小为 2*4 的矩阵,但是为什么...
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    MATLAB:symfun的符号积分

    我希望随着时间的推移进行符号整合;代码如下 . syms x1 u1 t x1 = symfun(sym('x1(t)'), [t]); x1dot = p1 + p4*p8 - p13*x1; int(x1dot,t) 答案应该是: e^(-p13*t)*x1(0)+(p1 + p4*p8)/(-p13)*[1-e^(-p13*t)] 我得到的是: Warning: Explicit int...
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    在MATLAB中计算简单积分的问题

    我想用Matlab计算以下积分: 积分x * sin(3x)* e ^(x ^ 3)dx从1到5的边界 . 使用以下命令,但不回答我的积分 . syms x f = x * sin(3 * x)* exp(x ^ 3); int(x * sin(3 * x)* exp(x ^ 3),x,1,5) 我的部分代码错了吗?有人可以帮帮我吗?
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    编写集成高斯函数的Python函数的最佳方法是什么?

    在尝试使用scipy的四边形方法来集成高斯(假设有一种名为gauss的高斯方法)时,我遇到了将所需参数传递给高斯并留下四边形来对正确变量进行积分的问题 . 有没有人有一个如何使用四维w /多维函数的好例子? 但这让我想到了一个关于整合高斯的最佳方法的更大问题 . 我没有在scipy中找到高斯整合(令我惊讶) . 我的计划是编写一个简单的高斯函数并将其传递给quad(或者现在可能是一个固定宽度的积分...
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    Maple中解决定积分的错误

    基本上我试图从Theta = 0到Theta0 = 45解决Maple中的以下定积分 . 我试图找到一个实际的数值,但需要先找到积分 . 我不知道如何让Maple帮我解决积分,其中有两个不同的值(theta和theta0) . 我所要做的就是找到钟摆的振荡周期,但我已经被指示只使用这种方法和方程 . 从等式d ^2θ/ dt ^ 2 = -g / L sin(θ)我们发现: P = 4 sqrt(...
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    断言失败

    为什么我在使用 cvIntegral() 时仍然收到此错误 if ((image = cvLoadImage(filename,1))==0){ return -1;//if there is something wrong exit with -1 } image2 = cvCreateImage(cvSize(image->width++,image->height++)...
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    Integral3和integral2内部积分

    发现一个奇怪的事情,同时为自定义函数编码数值积分 . MATLAB手册说: integral3调用积分以在xmin≤x≤xmax上积分 . 它使用'tiles'方法调用integral2来评估双积分... 我已经完成了我的函数的正确(我认为是)矢量化,因此它从integral3获取平铺输入并返回正确的值数组 . 集成通过没有错误,但NaN值由集成返回(尽管集成函数本身总是返回复数数组) . ...
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    黎曼概率密度之和

    我试图找到一个随机变量事件超过特定值的概率,即pr(x> a),其中a是一些常数,通常远高于x的平均值,而x不是任何标准高斯值分配 . 所以我想要拟合其他概率密度函数,并将x的pdf的积分从a到inf . 由于这是对峰值进行建模的问题,我认为这是一个极值分析问题,并发现Weibull分布可能是合适的 . 关于极值分布,Weibull分布具有非常“不易实现”的积分,因此我认为我可以从Scipy...
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    RNN无法学习积分函数

    为了研究深度学习,RNN,LSTM等我试图使RNN适合整合功能 . 我把0到1的随机信号作为RNN的输入,并通过-0.5输入信号偏置成为积分,使0:1之间的积分限制并作为RNN目标学习 . Blue - random input, orange - integrated input 所以我的时间序列只有一个输入(随机)和一个输出(输入的有限积分),我希望RNN通过输入预测输出 . 我使用了Pyt...

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