这是代码:
for Y=0:0.01:N,
eta(round(1+Y*100))=((i*alpha*lambda)^(1/3))*Y+eta0;
V2(round(1+Y*100))=((i*alpha*lambda)^(-2/3))*q*integral2(@(n) airy(n),eta0,eta,eta0,eta);
end
到底怎么回事?
Error using profiles>@(n)airy(n)
Too many input arguments.
我有一个密度函数f_N,其定义如下(K_nu(z)是修改后的贝塞尔函数):
我想为N的每个值计算下面的积分
以下是上述方法在matlab中的实现。
for N=1:100
syms z
f =@(z) (1/(gamma(N)*sqrt(pi))*(z/2).^(N-0.5).*besselk(0.5-N,z));
g = @(z) f(z).*log(f(z));
val=integral(g,0,Inf);
但当我运行上面的代码时,它总是为N的各种值返回NaN,并显示以下警告:
Warning: Infinite or Not-a-Num
我有一些C OpenMP代码,它使用中点规则近似于sin(x)+1的积分。当我有一个或两个线程时,代码可以工作,但是当我得到两个以上的线程时,近似是不正确的。下面是我的密码。
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <math.h>
#include <omp.h>
int main(){
int numPartitions = 10;
double interval = 0, integral = 0, a = 0, b = 0;
int i = 0, j = 0, tid=0;
int
我试图使用python/scipy计算两个极限之间的积分。
我正在使用在线计算器双重检查我的结果(,),当我设定了某些限制时,我的结果不同意。
所用的代码是:
import scipy as sp
import numpy as np
def integrand(x):
return np.exp(-0.5*x**2)
def int_test(a,b):
# a and b are the lower and upper bounds of the integration
return sp.integrate.quad(integrand,a,b)
当设定(a,
我在努力控制马达力矩。我正试图通过实现对电机电流和PWM的PID控制来实现这一点。更高的PWM意味着更高的转矩。我刚接触过arduino-uno,因此在编码方面需要帮助。我已经为同样的代码写了一个代码,但有点不确定它的正确性。但是,我仍然不确定要使用的“整型”变量的值。任何帮助都是非常感谢的。
#include "RunningAverage.h"
int m1 = 13;
int m2 = 12;
int me = 9;
int t = millis()+5000;
RunningAverage myRA(80);
int stat=0;
int pwmn=100;
int
@问题。
1)
%Main Function
%This Main Function reads Integral, Lower and Upper Limits of Integration
%Outputs of Main Function are approximation of the integral, error estimate
%and Actual Error
ipstring=input('Function String: ','s'); %Read Integral string
display('Enter Limits of I
下面是我在python中的代码。
import random
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.gridspec as gridspec
import matplotlib.mlab as mlab
import scipy
import scipy.special as spec
from scipy import integrate
from scipy.integrate import quad
plt.rcParams['figure.figsize'] = [16
我有一个问题,因为这个工作适用于许多函数,但当我试图绘制正弦的积分时(我正在使用matlab 2010),我遇到了麻烦:
clear all
close all
clc
x = linspace(-10, 10, 100);
f = @(x) sin(x);
I = arrayfun(@(x) quad(f, 0, x), x);
plot(x, f(x),'r', x, I, 'b')
我希望有一个-cos(x),但是我得到了偏移量为1的东西,为什么会发生这种情况?该如何解决这个问题呢?
所以我要做的是计算y上的积分,然后计算exp(-t*的解),并把它积分到x上。
应该是这样的:
X (exp(-t* B))从0到Pi的积分
y(3.0*(sin(x)*sin(y)*sin(TM)+cos(x)*cos(TM))**2.0-1.0)**2.0上的B=积分从0到2Pi
我试着用but来做它,但是它不会在没有x的情况下对y进行集成。
到目前为止,这是我的代码:
from numpy import cos, sin, exp
import math
import scipy.integrate as integrate
t=0.0
TM=(54.74/180)*math.pi