1、这是辛普森积分法。给你写了fun_1( ），fun_2(），请自己添加另外几个被积函数。调用方法 t=fsimp(a，b，eps，fun_i)；a，b --上下限，eps -- 迭代精度要求。
我们提供的服务有：成都做网站、网站建设、微信公众号开发、网站优化、网站认证、曲松ssl等。为上千余家企事业单位解决了网站和推广的问题。提供周到的售前咨询和贴心的售后服务，是有科学管理、有技术的曲松网站制作公司
2、对于一重定积分来说其求解可以使用梯形法进行求解，计算公式如下所示：其中，f(x)为被积函数，为横坐标的两点间的间隔，越小，则计算出的结果越精确。
3、例：求函数f(x)=x*x+2*x+1在【0，2】上的定积分。
4、基本是这样的，用梯形发求定积分，对应于一个积分式就要有一段程序，不过你可以改变程序的一小部分来改变你所要求的积分式。
5、http：//blog.itpub点虐 /14139916/viewspace-497879/ 求定积分的近似值常有矩形法与梯形法，其实质都是面积求和。矩形法是把所要求的面积垂直x轴分成n个小矩形，然后把这n个小矩形的面积相加，即为所求的定积分的值。
1、线性回归：将数据带入假设的线性回归方程中，估计出参数值。之后，还需要对得出的经验回归方程进行假设检验（这个比较复杂，需要找一本概率论的书，自行阅读。）如果检验通过，则表明该经验方程是具备应用意义的。
2、线性就是每个变量的指数都是1，而非线性就是至少有一个变量的指数不是1。通过指数来进行判断即可。线性回归模型，是利用数理统计中回归分析，来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法，运用十分广泛。
3、如果因变量Y提连续数据（通常也说Y是正态分布时），则应该使用线性回归（有时也称OLS最小二乘法回归）。还有一种较为特殊而且使用较少的回归叫Poisson回归，如果Y符合泊松分布此时则应该使用Poisson回归。
(x*x)在(0，1)上定积分为%lf\n，fun(0，1，1000000))；//区间数自己设越大值越精确 } 结果：数学分析：f(x)=x^2=x*x；定积分：x*x*x/3+c(常数)在区间(0，1)上定积分：1/3=0.333333 结果正确。
基本是这样的，用梯形发求定积分，对应于一个积分式就要有一段程序，不过你可以改变程序的一小部分来改变你所要求的积分式。
求定积分的近似值常有矩形法与梯形法，其实质都是面积求和。矩形法是把所要求的面积垂直x轴分成n个小矩形，然后把这n个小矩形的面积相加，即为所求的定积分的值。
首先解决怎么算，计算机肯定不会积分，所以我开始想用sinx的泰勒展开式，然后选3-4次作为近似，然后积分。听你说梯形法，是数值计算的内容，刚好这学期在学，就把我调试的程序发一个给你吧这是romberg算法，把a 换为0，b换为pi就好了吧。
