matlab精度检验代码-python-sghq:稀疏Gauss-Hermite正交算法的Python实现

matlab精度检验代码稀疏的Gauss-Hermite正交python实现 python-sghq Smolyak的稀疏网格方法[]和稀疏的Gauss-Hermite正交（SGHQ）算法[]的Python实现。 SGHQ算法用于获得一个数值规则，该规则近似于具有高斯核的函数上的积分。 安装 代码可在上找到。 从GitHub： git clone https://github.com/eirikeve/python-sghq cd python-sghq pip install -r requirements.txt pip install -e . 用法 可以通过调用函数X, W = sghq(n, L, [strategy])使用SGHQ算法，该函数在sghq.quadrature可用。 这将得出积分的评估点和权重，该评估点和权重由N（0，I）多元标准高斯加权。 通过首先将它们转换为与要积分的多变量高斯函数相匹配，可以将它们与无味变换的点和权重类似地使用-参见[]。 sghq参数： n ：网格点的维数。 例如，对于3-d状态空间，请使用n=3 。 L ：积分的精度等级。 对于阶数<