我正在尝试整合
这是一个简单的转换
使用 因为很难在数值上近似不正确的积分。但是,这确实导致了评估新积分接近零的问题。看到间隔只有长度1(这样可比 可以做得很小),但是当积分接近零时我应该考虑什么呢?
在某种程度上,我认为 是个好主意 是一些小数目。但是,我应该选择哪个号码?应该是机器epsilon吗?用机器epsilon划分的数字是否正确?此外,如果我的机器ε(或接近它)的除法给出了一个非常大的数字,则取 会变得更大。
我应该如何处理呢?有没有一种方法可以对此函数定义明确的数值积分?如果没有,整合功能的最佳方法是什么?
1
您是否考虑过使用Monte Carlo?
—
Faheem Mitha
我觉得这不能解决问题。蒙特卡洛积分通常保留给高维积分。我会遇到与蒙特卡洛完全相同的问题,只是对函数的评估位置几乎没有控制。
—
drjrm3 2011年
你可能是对的。
—
Faheem Mitha
我认为最好有一个答案(也许是一个单独的,更笼统的问题),解释一个函数在一个极限处发散时如何进行数值积分的情况,这是在一般情况下无法进行积分分析的情况。再说一次,也可以在《数字食谱》中找到……
—
David Z
@Faheem:“蒙特卡洛是一种非常糟糕的方法;只有在所有其他方法都较差的情况下才应使用它。” -艾伦·索卡(Alan Sokal
—
-JM