主要介绍了python实现数值积分的Simpson方法,实例分析了Python实现积分运算的相关技巧,需要的朋友可以参考下

美国学者Howard和Bryce Gardner开发的数值积分工具箱，功能特别强大。可以直接计算诸如一般区域二重积分，N重超长方体区域积分等等

数值积分与函数极值实验matlab代码

这个图书馆是作为我学过的最有趣的课程之一的学期项目而创建的，“计算流畅性：数值分析和算法”在佐治亚理工学院任教。 它被创建为既实用又具有教育意义的工具，它包含以下功能的实现： 数值积分： （封闭方法） - 复合梯形法- 复合辛普森 1/3 - 复合辛普森 3/8 - 自适应复合辛普森方法- 理查森外推法- Romberg 积分法（开放方法） - 高斯求积法 数值微分（具有有限差分近似的一阶导数） - 两点前锋- 三分前锋- 两点向后- 三分落后-两点中央- 四点中心-自适应一阶导数法（具有有限差分近似的二阶导数） - 三分前锋- 四分前锋- 三分落后- 四分落后- 三分中心- 五点中心- 自适应二阶导数法 包括一本手册，记录了每个功能背后的理论。

矢量化数值积分 Matlab 是一个程序，用于以矢量化方式对函数进行数值积分以提高速度。 此工具箱提供函数以及使用最知名的求积规则对函数进行数值积分的示例和演示。 函数（被积函数）可以定义为内联函数、函数句柄、单独的 m 文件，甚至是表格​​离散数据。 对于每个正交规则，此包包含： (a) 计算积分点的函数（即它们的节点或坐标或横坐标和相应的权重），如果可能的话。 (b) 执行数值积分的函数(c) 验证上述功能此包中包含的集成规则如下： (1) 内联函数/函数句柄/m文件的自适应Clenshaw-Curtis方法(2)内联函数/函数句柄/m文件的自适应Gauss-Kronrod方法(3)内联函数/函数句柄/m文件的Adaptive Gauss-Legendre方法(4)内联函数/函数句柄/m文件的自适应Gauss-Lobatto方法(5)内联函数/函数句柄/m文件的自适应梯形规则(6)内联

科学计算方法18(数值积分2).ppt

科学计算方法17(数值积分1).ppt

0计算方法及MATLAB实现简明讲义课件PPS3-1数值积分.pps

数值积分方法的比较分析，即。 梯形、复合梯形、辛普森规则、复合辛普森规则、中点规则、复合中点规则（所有脚本）取自作者 (Sulaymon L Eshkabilov) 其他提交的具有上述数值积分方法的函数文件。 注意：在复合中点方法中，用户应编辑 M 文件并添加如下输出： F = comp_midpoint_rule（f，lowl，upl，nsteps，varargin）

帮助。 中点法。 用于比较分析的数值积分的一些数值计算和分析练习。 f 函数以符号变量 x 和内联函数的形式给出。 例如，f=inline('x^2+2*x-2')。 此外，如果函数 f 是三角函数，则可以将第 4 个参数输入为“trigonom”或仅输入“trig”或 1。对于三角函数评估，X 预计以度为单位。 upl 和 lowl 是上限和下限。 注意：没有必要遵循限制的顺序，“if”条件将相应地处理下限和上限。