integral

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    對數下降曲線在我想爲代表的對數下降曲線上運行梯度下降: Y = Y0 - A * LN(B + X)。 我的這個例子Y0:800 我試圖做到這一點使用的偏導數相對於A和B,但在這種明顯減少了誤差平方,它不收斂。我知道這不是矢量化的,我可能會完全採用錯誤的方法。我是否犯了一個簡單的錯誤,或完全解決這個問題? import numpy as np # constants my gradient d

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    有沒有人知道一個好的一年級或二年級學生可以用基本功能的名詞手動完成的不確定或定積分的例子,但哪個Wolfram Alpha(或Mathematica)評估不正確? 換句話說,我想找一些數學測試的任務,學生不能使用wolfram輕鬆找到答案,只需在論文中重寫。 在此先感謝。

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    我做Python中的函數計算根據梯形規則定積分: Trapezoidal rule formula 這是代碼: from math import ceil def Trapez_rule(f, a, b, n): '''Calculates an estimation of a definite integral of a function f(x), between the bou

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    我想知道如何在R中使用雙重積分的代碼。我已經提到了兩個類似的問題。 calculating double integrals in R quickly double integration in R with additional argument 但我仍然感到困惑我如何從這些問題的答案讓我的問題。我的問題如下。 我想在R. 從我的手,Wolfram Alpha的計算程序這個計算,它成爲16826

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    我想用sympy在Python中做一些變分微積分,並且我遇到了一個問題,並且我不太明白原點。我使用的是Anaconda套件,Jupyter Notebook和IPython版本5.3.0,以及python 3.6。 如果我被軟件寫 from sympy import Funtion, symbols, integrate from IPython.display import display

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    我想使用Python的scipy包中的scipy.integrate.quad函數來完成主體積分。例如,我想計算(遺憾的膠乳碼): \begin{equation} \lim_{\epsilon\rightarrow 0} \left(\int_{-1}^{-\epsilon}dx\frac{1}{x}+\int_\epsilon^1 dx\frac{1}{x}\right) \end{eq

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    如果我有一個分爲20組的x和y數據的數組,我如何找到每個組下的區域? 爲了簡單起見,考慮 x=np.linspace(1,100,100) y=a c=np.vstack((x,y)).T 這僅僅是直線y = 100點X和Y X。如果我使用trapz(b,a),我會得到該行下的大概區域。 現在我想每個組 d=np.array_split(temprange,20) 我如何找到每個組在該

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    集成一個功能,我有以下功能: Demandfunction_m1 <- function(y) {y<- exp(coefm1[1,]+x*coefm1[2,]) return(y)} 在下一步我想在我的數據集中的每個觀測計算曲線下面積。 我能夠整合每一個觀察的功能。它看起來像這樣(每個觀察有其自身集成的限制): obs1<-integrate(Demandfunction_m1,3

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    任何人都知道如何使用Boost來求解簡單的定積分? E.g. -x^2 + 1從-1到1? 我試過閱讀boost documentation,但我似乎無法弄清楚如何正確傳遞函數。 感謝 編輯:我嘗試到目前爲止 using namespace boost::math; typename function_type; // this is probably wrong function_typ

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    所以我現在正在積分計算器,它工作得很好,儘管只要將y定義爲x ** 2 + x * 2 + 2停止工作。是什麼促使我的程序使用y = x ** 2 + 2而不是y = x ** 2 + x * 2 + 2? import math as math x0 = 0 x1 = 0 def func(y, x):