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数值积分|高斯积分

还可以用梯形中位线表示 上式的意义是:一次函数的高斯积分需要一个高斯积分点即x=0的位置,确定的权重是2,积分点的函数值是f(0)。...对于式(3),取一般的二次函数 ,可以验证: 上式的意义是:二次函数的高斯积分需要两个高斯积分点 和 ,权重各为1,就可以计算积分了。...再来看三次函数 ,可以验证: 由此得到的规律是:四次,五次曲线有三个高斯积分点,六次曲线和七次曲线则需要四个高斯积分点,规律也是一样的。...也就是说,n个高斯积分点可以计算2n-1次及以下的函数积分。 ? 高斯积分点是强制使这种数值积分结果与前2n-1阶多项式的积分相等解出来的。比如你打算使用n个点,你还有n个未知权重。...你就要使这种数值积分的结果等于对应的从0到2n-1的所有多项式项在区间内的积分结果。这样你就有一个2n阶的非线性方程组,解了它,就能获得积分点和权重值。

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数值积分|自适应梯形积分

在区间 上,采用梯形公式计算 的定积分 如果将区间 二等分,采用梯形公式计算 的定积分 其中 如果将区间 三等分,采用梯形公式计算 的定积分 其中 由此可以得到递推式 表示两次迭代的相对误差...python代码 import math ###自适应梯形公式求积分 ### y = 1/( 1+x^2 ) def Func(x): return 1/( 1+pow(x,2) ) def...AdaptiveTrapzCtrl(Func, a, b, eps = 1e-6): kmax = 9000 #最大迭代步数 h = b-a # 积分区间 n...= 1e-6) print(T) 计算结果是0.24497869339807107,精确值为: 算法基本原理:把原区间分为一系列小区间(n份),在每个小区间上都用小的梯形面积来近似代替原函数的积分...,当小区间足够小时,就可以得到原来积分的近似值,直到求得的积分结果满足要求的精度为止。

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广义积分

反常积分又叫广义积分,是对普通定积分的推广,指含有无穷上限/下限,或者被积函数含有瑕点的积分,前者称为无穷限广义积分,后者称为瑕积分(又称无界函数的反常积分)。 ?...因此,有必要对定积分的概念加以推广,使之能适用于上述两类函数。这种推广的积分,由于它异于通常的定积分,故称之为广义积分,也称之为反常积分。...几何意义 反常积分存在时的几何意义:函数与X轴所围面积存在有限制时,即便函数在一点的值无穷,但面积可求。 例如 ? 的几何意义是:位于曲线 ?...定积分的两个重要前提要求是闭区间和函数有界,而广义积分正是在闭区间和函数有界的基础上,放宽约束条件从而延申出来的概念,所以可以认为广义积分是特殊的定积分,但是一定要切记,广义积分不是定积分。...如果放宽闭区间约束,即一个定积分的上限或者下限趋于无穷大,则称此积分为无穷区间上的广义积分。 如果放宽函数有界的约束,即被积函数无界,则称此积分为无界函数的广义积分,亦可称为瑕积分

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数值积分|自适应辛普森积分公式

在 数值积分| 辛普森公式 提到,辛普森积分最简单的形式是 也就是说至少要三个积分点,两个积分子区间。所以,自适应辛普森积分公式要从S1起步,即 ?...python代码 import math ###自适应辛普森公式求积分 ### y = 1/( 1+x^2 ) def Func(x): return 1/( 1+pow(x,2) )...def AdaptiveSimpsonCtrl(Func, a, b, eps = 1e-6): kmax = 9000 #最大迭代步数 h = b-a # 积分区间...计算结果是0.7853981628062056,精确值为 算法基本原理:把原区间分为一系列小区间(n份),在每个小区间上都用小的梯形面积来近似代替原函数的积分,当小区间足够小时,就可以得到原来积分的近似值...,直到求得的积分结果满足要求的精度为止。

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信号(Django信号、Flask信号、Scrapy信号

通俗来讲,就是一些动作发生的时候,信号允许特定的发送者去提醒一些接受者,这是特别有用的设计因为有些代码对某些事件是特别感兴趣的,比如删除动作。 下面,分别介绍一下三种信号的使用示例。...这个时候,就体现出信号的作用了。...一般可以监听这个信号,来记录网站异常信息。 7. appcontext_tearing_down:app上下文被销毁的信号。...Scrapy信号 Scrapy使用信号来通知事情发生。您可以在您的Scrapy项目中捕捉一些信号(使用 extension)来完成额外的工作或添加额外的功能,扩展Scrapy。...: engine_started scrapy.signals.engine_started() 当scrapy引擎启动爬取时发送该信号信号支持返回deferreds 当信号可能会在信号spider_opened

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数值积分|二元函数的高斯积分

一元函数高斯积分积分区域为[-1,1],二元函数的高斯积分区域为 ,也就是一个边长为2的正方形区域,称为标准区域。 ?...考虑二重积分 利用累次积分和一元函数的高斯积分公式可以得到: 或者 这就是二元函数的高斯积分公式。其中W表示积分点权重,n表示积分点数目。n随着被积函数阶次增加而增加。...实际应用中,积分区域大多是非标准区域。比如 ? 这时就需要将非标准区域映射到标准区域,即 x = x(ξ, η), y = y(ξ, η) 其中 是是xOy坐标系下四个顶点的坐标。...[算例] 利用高斯公式计算二重积分 其中0<x<2,0<y<1/2x+2 ?...四个顶点的坐标分别为(0,0),(2,0),(2,3),(0,2) 雅可比矩阵 采用4个积分点的高斯积分 ? 注意这里的 是高斯积分点的坐标, 。接下来用Python编程可得到结果。

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数值积分|第二类反常积分

1 概述 第二类反常积分是值积分区间包含奇异点(singular points)。常规计算方法是将积分积分区间在奇异点内收,然后按照定积分来处理,再将计算结果取极限。如图1所示: ? ?...2 算法实现 image.png python代码如下: import math ### 第二类反常积分数值分析 ### y = 1/sqrt(x) ### 积分区间(0, 1] def Func...return 1/ math.sqrt(x) def Improp2(Func, a, b, eps = 1e-6): ### ### a为区间的左端点,是奇异点 ###子区间积分时...def AdaptiveTrapzCtrl(Func, a, b, eps = 1e-6): kmax = 9000 #最大迭代步数 h = b-a # 积分区间...第二类反常积分的数值算法大致思路就是在奇异点附近划分一个子区间,将这个子区间二等分,将其中之一积分,剩下的再二等分,将其中之一积分,如此下去,不断扩展积分区间,若扩展前后的积分的相对误差满足要求,则停止计算

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积分中值定理

在一元积分理论中,积分中值定理包括积分第一中值定理和积分第二中值定理.它们都是微积分学中的基本定理,本文介绍相关内容。...的最小值和最大值,那么根据极值定理,可以得到以下式子成立: m(b-a) \leq \int_{a}^{b} f(x) d x \leq M(b-a) 上图当中灰色阴影部分就是定积分的结果,蓝色的矩形面积是...由于m和M分别是最小值和最大值,所以我们可以得到 \int_{a}^{b} m d x \leq \int_{a}^{b} f(x) d x \leq \int_{a}^{b} M d x 第一积分中值定理...第一积分中值定理的推广 ,使得 \int_{a}^{b} f(x) g(x) d x=f(\xi) \int_{a}^{b} g(x) d x 证明 由于 g(x) 连续不变符号,不妨设 g(x) \...参考资料 https://zhuanlan.zhihu.com/p/614978825 https://baike.baidu.com/item/积分中值定理/538584?

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振动试验规范对比——振动力学方程求解 Part2

“前一篇文章介绍了简谐振动激励下的动力学方程理论解,工程应用中的输入激励一般不会是单纯的正/余弦信号。本篇将介绍更一般的求解:Duhamel积分。”...因为是线性系统,基于单位脉冲响应函数(图3),可以求得不同时刻脉冲信号对应的脉冲响应函数,如图4上图和下图相同颜色的曲线。 ? 图4a 动图 ?...图4b 一系列脉冲响应函数叠加,即Duhamel积分,如图5。 图5下图黑色曲线,是图4下图一系列响应曲线的叠加。该叠加过程即Duhamel积分。 ? 图5a 动图 ?...图5b 将图5下图黑色曲线(即图3最后一排公式的右侧积分项)和左侧项相加,即得到Mass的相对位移ur。...和Duhamel积分不同,频域计算有如下步骤: 1. 将激励信号进行傅立叶变换,转换成一系列正/余弦信号。 2.

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pr曲线 roc曲线_roc曲线与auc的含义

评价指标系列 PR曲线 查准率和查全率 PR曲线绘制 ROC曲线 TPR和FPR ROC曲线绘制 AUC的计算 python 代码实现及注解 类别不平衡问题 PR曲线 混淆矩阵 预测...如何利用PR曲线对比性能: 如果一条曲线完全“包住”另一条曲线,则前者性能优于另一条曲线。...为横坐标绘制图像 如何利用ROC曲线对比性能: ROC曲线下的面积(AUC)作为衡量指标,面积越大,性能越好 AUC的计算 AUC就是衡量学习器优劣的一种性能指标。...PR曲线更适合度量类别不平衡问题中: 因为在PR曲线中TPR和FPR的计算都会关注TP,PR曲线对正样本更敏感。...而ROC曲线正样本和负样本一视同仁,在类别不平衡时ROC曲线往往会给出一个乐观的结果。

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