1、這是辛普森積分法。給你寫了fun_1( ),fun_2(),請自己添加另外幾個被積函數(shù)。調(diào)用方法 t=fsimp(a,b,eps,fun_i);a,b --上下限,eps -- 迭代精度要求。

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2、對于一重定積分來說其求解可以使用梯形法進行求解,計算公式如下所示:其中,f(x)為被積函數(shù),為橫坐標的兩點間的間隔,越小,則計算出的結(jié)果越精確。
3、例:求函數(shù)f(x)=x*x+2*x+1在【0,2】上的定積分。
4、基本是這樣的,用梯形發(fā)求定積分,對應于一個積分式就要有一段程序,不過你可以改變程序的一小部分來改變你所要求的積分式。
5、http://blog.itpub點虐 /14139916/viewspace-497879/ 求定積分的近似值常有矩形法與梯形法,其實質(zhì)都是面積求和。矩形法是把所要求的面積垂直x軸分成n個小矩形,然后把這n個小矩形的面積相加,即為所求的定積分的值。
1、線性回歸:將數(shù)據(jù)帶入假設(shè)的線性回歸方程中,估計出參數(shù)值。之后,還需要對得出的經(jīng)驗回歸方程進行假設(shè)檢驗(這個比較復雜,需要找一本概率論的書,自行閱讀。)如果檢驗通過,則表明該經(jīng)驗方程是具備應用意義的。
2、線性就是每個變量的指數(shù)都是1,而非線性就是至少有一個變量的指數(shù)不是1。通過指數(shù)來進行判斷即可。線性回歸模型,是利用數(shù)理統(tǒng)計中回歸分析,來確定兩種或兩種以上變量間相互依賴的定量關(guān)系的一種統(tǒng)計分析方法,運用十分廣泛。
3、如果因變量Y提連續(xù)數(shù)據(jù)(通常也說Y是正態(tài)分布時),則應該使用線性回歸(有時也稱OLS最小二乘法回歸)。還有一種較為特殊而且使用較少的回歸叫Poisson回歸,如果Y符合泊松分布此時則應該使用Poisson回歸。
(x*x)在(0,1)上定積分為%lf\n,fun(0,1,1000000));//區(qū)間數(shù)自己設(shè)越大值越精確 } 結(jié)果:數(shù)學分析:f(x)=x^2=x*x;定積分:x*x*x/3+c(常數(shù))在區(qū)間(0,1)上定積分:1/3=0.333333 結(jié)果正確。
基本是這樣的,用梯形發(fā)求定積分,對應于一個積分式就要有一段程序,不過你可以改變程序的一小部分來改變你所要求的積分式。
求定積分的近似值常有矩形法與梯形法,其實質(zhì)都是面積求和。矩形法是把所要求的面積垂直x軸分成n個小矩形,然后把這n個小矩形的面積相加,即為所求的定積分的值。
首先解決怎么算,計算機肯定不會積分,所以我開始想用sinx的泰勒展開式,然后選3-4次作為近似,然后積分。聽你說梯形法,是數(shù)值計算的內(nèi)容,剛好這學期在學,就把我調(diào)試的程序發(fā)一個給你吧這是romberg算法,把a 換為0,b換為pi就好了吧。
文章名稱:c語言求定積分通用函數(shù) c語言實現(xiàn)求定積分
標題URL:http://chinadenli.net/article20/dsodojo.html
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