这可能是一个简单的问题,但我试图增加四元集成中的节点数量。我找不到相关的相关文档。
我有一维函数(Dirac delta-like),它大部分为零,但在非常窄的区间内非零。因此,自适应四边形无法捕获该间隔并返回零。我试图通过在更多点采样来捕获该峰值。你怎么做到这一点? SciPy文档说得不多。
这个狭窄峰值的位置发生了变化。我不知道高峰的确切位置。
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quadpy(我的一个项目)使用Gauss-Kronrod在1D中进行自适应求积。您可以指定Kronrod规则的程度,通过增加域中的点数来启动它。
使用
安装pip install quadpy
并尝试
from numpy import sin
import quadpy
val, error_estimate = quadpy.line_segment.adaptive_integrate(
lambda x: sin(5*x),
[0.0, 1.0],
1.0e-10,
kronrod_degree=10
)
print(val)
曲解kronrod_degree
以获得更多积分。