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以最大值形式排列[x = value1，x = value2，...]形式的元素列表

當我使用solve或allroots方法時，我獲得未排序的元素列表。問題是我想排序列表，但我不能，因爲它的形式是[x = value1，x = value2，x = value3]，排序函數對這些x =表達式不起作用。你如何解決這個問題？在高斯積分的情況下背景我的問題出現的同時，獲得勒讓德多項式的根。爲了獲得我需要積分拉格朗日多項式的公式的係數，爲了做到這一點，我需要列表排序。

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將MATLAB quadgk集成轉換爲具有長函數的Scipy quad進行集成（通過lambda函數的任何替代方法？）

好吧，我有這個MATLAB代碼，它在整合過程中將quadgk生成的x的值傳遞給integrand函數： optionvalue(i) = exp(-r .* T2) .* quadgk(@(x) integrand(x,flag, F, K, vol, T2, T1), 0, Inf, 'AbsTol',tolerance); function value = integrand(x, fla

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積分2d高斯函數（python）

我已經使用Area，sigmax和sigmay參數定義了2D高斯（無自變量之間的相關性）。當我從（-inf，INF）一個集成在這兩個變量我只得到了區時sigmax和sigmay是1 import numpy as np import scipy.integrate as sci class BeamDistribution(object): def __init__(self,

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Matlab：微分方程（ode45）：我能逆轉tspan以獲得更好的初始條件嗎？

我使用ode45在Matlab中求解/繪製一個二階微分方程。我的tspan是從0到0.25。但是接近於零的初始條件不明確（斜率變爲無窮大，複數值）。 0.25附近的條件明確定義（斜率和值都爲零）。問題：我可以扭轉tspan，並使用了「最終狀態」的初始條件？我知道我可以做到這一點（看下面的代碼），我得到一個看起來像我期望的情節，但這是一個有效的一般做法嗎？我在這種情況下幸運嗎？ ode45提

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Python與MATLAB計算積分到無限與不同的結果，替代（即擴大Gauss-Legendre積分到-x->無窮大）？

我得到了MATLAB的quadgk和Python的quad例程之間不一致的結果，用於（-x或0） - >無窮大的積分。我相信MATLAB版本是正確的（基於將參數flag從1切換到-1的感應檢查），而Python版本給出了錯誤的結果，在這種情況下爲0. MATLAB產生0.1022。 integrands是相同的，我已經把每一步的方法連起來，甚至將由MATLAB的quadgk生成的x值插入Pytho

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ODE與時間相關的輸入，如何加速而不使用插值？

我想解決一個ODE系統，我的輸入激勵是時間的函數。我一直在使用interp1裏面的集成函數，但這似乎不是一個非常有效的方法來做到這一點。我知道它不是，因爲一旦我將輸入激勵更改爲sin函數（函數內部不需要調用interp1），我可以獲得更快的結果。但是每一步都要花費大約10-20倍的時間才能收斂。那麼，是否有更好的解決任意時間依賴激勵ODE的方法，而不需要做內插或其他一些技巧來加速呢？我只是複製

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python對象更改輸入變量的值

所以我不知道這是否是一個格式良好的問題，如果不是，我很抱歉，但我很難過。此外，我不知道如何提交一個最簡單的工作示例，因爲如果沒有整個代碼，這對stackexchange有點大，我不能重現行爲。所以，這裏的問題：我有一個對象，它需要一個numpy數組作爲它的參數之一。（如果有幫助的話，這個數組代表了微分方程的初始條件，我的對象中的一個方法可以用數值方式求解）。使用這個數組求解微分方程後，它輸出答

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ode45 Langevin方程

我有一個關於使用Matlab來計算隨機微分方程解的問題。這些方程式是this paper（PDF）中的2.2a，b，第3頁。我的教授建議使用ode45一小段時間步，但結果與文章中的不匹配。特別是時間系列和pdf。我對函數中白噪聲的定義也有疑問。這裏爲一體的功能代碼： function dVdt = R_Lang(t,V) global sigma lambda alpha W1=sig

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兩個變量和參數列表的數字積分？

在MATLAB文件，他們有數字集成的例子與一個參數c單個變量爲： fun = @(x,c) 1./(x.^3-2*x-c); q = integral(@(x)fun(x,5),0,2) 如果我想要做的兩個變量數值積分，也許兩個參數？

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matlab積分函數中的評估計數

我在MATLAB中使用「積分」子程序來評估一些積分。我們知道「積分」是基於自適應正交規則。是否有可能以及如何返回「積分」中的函數評估數？