python求定积分:quad函数

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了python求定积分:quad函数。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

示例

quadscipy.integrate中最常用的积分函数,示例如下

import numpy as np
from scipy.integrate import quad

func = lambda x: x**2
quad(func, 0, 4)
# (21.333333333333332, 2.3684757858670003e-13)
quad(np.sin, 0, np.pi)
# (2.0, 2.220446049250313e-14)

在上面的代码中,func为待积分函数,后面紧跟着的两个参数表示积分的下界和上界。返回值有二,分别为积分结果和计算误差。

用于测试的两个函数的解析形式如下,可见计算结果吻合。

∫ 0 4 x 2 d x = 1 3 x 3 ∣ 0 4 = 64 3 ≈ 21.3 ∫ 0 π sin ⁡ x d x = − cos ⁡ x ∣ 0 π = 2 \int_0^4 x^2\text dx=\frac{1}{3}x^3\big|^4_0=\frac{64}{3}\approx 21.3\\ \int^\pi_0\sin x\text dx=-\cos x\big|^\pi_0=2 04x2dx=31x3 04=36421.30πsinxdx=cosx 0π=2

完整参数

quad的完整参数如下

scipy.integrate.quad(func, a, b, args=(), full_output=0, epsabs=1.49e-08, epsrel=1.49e-08, limit=50, points=None, weight=None, wvar=None, wopts=None, maxp1=50, limlst=50, complex_func=False)

其中,

  • argsfunc函数中,除待求积分参数之外的其他参数
  • epsabs, epsrel 分别为绝对和相对误差
  • limit 自适应算法中子区间的个数
  • points 断点位置
  • weight, wvar 定义域区间内的权重类型和权重
  • wopts, maxp1 切比雪夫矩及其上限

weight参数

其中,weightwvar参数的具体取值如下。

weight wvar 函数
“cos” w w w cos ⁡ w x \cos wx coswx
“sin” w w w sin ⁡ w x \sin wx sinwx
“alg” α , β \alpha, \beta α,β g ( x ) g(x) g(x)
“alg-loga” α , β \alpha, \beta α,β g ( x ) log ⁡ ( x − a ) g(x)\log(x-a) g(x)log(xa)
“alg-logb” α , β \alpha, \beta α,β g ( x ) log ⁡ ( b − x ) g(x)\log(b-x) g(x)log(bx)
“alg-log” α , β \alpha, \beta α,β g ( x ) log ⁡ ( x − a ) log ⁡ ( b − x ) g(x)\log(x-a)\log(b-x) g(x)log(xa)log(bx)
“cauchy” c c c 1 x − c \frac{1}{x-c} xc1

其中, g ( x ) = ( x − a ) α ∗ ( b − x ) β g(x)=(x-a)^\alpha*(b-x)^\beta g(x)=(xa)α(bx)β

func f ( x ) = x f(x)=x f(x)=x,若weight参数为cos,而wvar取值为 w w w,则实际计算的积分表达式为

∫ a b cos ⁡ w f ( x ) d x \int_a^b\cos wf(x)\text dx abcoswf(x)dx

示例如下文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-799052.html

func = lambda x : x
quad(func, 0, np.pi)
# (4.934802200544679, 5.478731025015592e-14)
quad(func, 0, np.pi, weight='cos', wvar=1)
# (-1.9999999999999993, 1.926079284799239e-13)

到了这里,关于python求定积分:quad函数的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

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