C語言如何求定積分?

1、這是辛普森積分法。給你寫了fun_1( ），fun_2(），請(qǐng)自己添加另外幾個(gè)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(duì)于一重定積分來說其求解可以使用梯形法進(jìn)行求解，計(jì)算公式如下所示：其中，f(x)為被積函數(shù)，為橫坐標(biāo)的兩點(diǎn)間的間隔，越小，則計(jì)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(duì)應(yīng)于一個(gè)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(diǎn)虐 /14139916/viewspace-497879/ 求定積分的近似值常有矩形法與梯形法，其實(shí)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(gè)小矩形，然后把這n個(gè)小矩形的面積相加，即為所求的定積分的值。

怎么判斷用線性回歸還是非線性回歸？

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(jì)出參數(shù)值。之后，還需要對(duì)得出的經(jīng)驗(yàn)回歸方程進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn)（這個(gè)比較復(fù)雜，需要找一本概率論的書，自行閱讀。）如果檢驗(yàn)通過，則表明該經(jīng)驗(yàn)方程是具備應(yīng)用意義的。

2、線性就是每個(gè)變量的指數(shù)都是1，而非線性就是至少有一個(gè)變量的指數(shù)不是1。通過指數(shù)來進(jìn)行判斷即可。線性回歸模型，是利用數(shù)理統(tǒng)計(jì)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(jì)分析方法，運(yùn)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(shí)），則應(yīng)該使用線性回歸（有時(shí)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(shí)則應(yīng)該使用Poisson回歸。

用C語言編寫一個(gè)求定積分的程序

(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(xué)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(duì)應(yīng)于一個(gè)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(shí)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(gè)小矩形，然后把這n個(gè)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(jì)算機(jī)肯定不會(huì)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(jì)算的內(nèi)容，剛好這學(xué)期在學(xué)，就把我調(diào)試的程序發(fā)一個(gè)給你吧這是romberg算法，把a(bǔ) 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(shí)現(xiàn)求定積分
標(biāo)題URL：http://www.chinadenli.net/article20/dsodojo.html

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