使用近似技术在一个或多个维度上集成函数的算法，而不是使用符号代数和微积分的精确闭合形式解决方案。包括自适应求积法，蒙特卡罗方法，有限元分析，马尔可夫链等概念。
我的想法是计算以下向量场和曲线的线积分：这是我尝试过的代码：从sympy import *导入numpy为np来自sympy import Curve，line_integrate ...
我有以下积分（更多细节：https：//math.stackexchange.com/questions/3193669/how-to-evaluate-the-line-integral-checking-stokes-theorem）C_3可以用三角函数进行评估...
我正在尝试计算零度以下和曲线下的区域。我的曲线具有离散的x和y值，如下图所示。 ÿ
是否可以在不使用cubature包的情况下在R中进行三重集成？基于这篇文章中的答案InnerFunc = function（x）{x + 0.805} InnerIntegral = function（y）{sapply（y，...
将函数内生成的数组传递给python中的另一个调用函数（集成）
我正在进行数值积分，其中要集成的函数使用三次样条表示。三次样条函数在函数MEcompute中作为splc启动现在是...的被积函数
以数字方式解决问题意味着什么？为什么用数字解决问题很重要？
我正在使用Crank-Nicolson方案在python中编写代码来演化时间相关的薛定谔方程。我不知道如何应对这种潜力所以我环顾四周，找到了一条路......
我想通过使用R中的积分函数将exp（-x）从0到100000集成。但是我发现答案是2.061453e-45，几乎为0（零）。真正的答案是1-exp（-100000），这是......