juandesant, 5 months ago

Para calcular la integral definida usando esa función, tenemos que definir algo parecido a linspace:

def linspace(start,stop,count):  
 return [x*(stop-start)/(count-1)+start for x in range(0,count)]

from math import pi, sin  
x = linspace(0,pi,7)  
y = [sin(y) for y in x]  
print(simp_int(x,y))  

El resultado es 2.0008631896735363, un 0.04% más que el valor real.

#integracion #ReglaDeSimpson #calculo #Julia #Python

juandesant, 5 months ago

Por supuesto, una forma más sencilla de usar la regla de Simpson sobre una función cualquiera es definir algo como:

def simpson_func_int(f,start,stop,count):  
 x = linspace(start,stop,count)  
 y = [f(x) for x in x]  
 return simp_int(x,y)

simpson_func_int(sin,0,pi,7)  

#integracion #ReglaDeSimpson #calculo #Julia #Python

juandesant, 5 months ago (edited 5 months ago)

Eso nos permite evaluar funciones arbitrarias, como por ejemplo la función sombrero entre 0 y 1:

def hat(x,start=0.0,end=1.0):  
 return 1.0 if x >= start and x <= end else 0.0

simpson_func_int(hat,0,1,100)  

devuelve aproximadamente 0.9933 (el resultado real debería ser 1). Cambiando los límites, mientras incluyamos [0,1], debería dar resultado parecido:

simpson_func_int(hat,-3,3,100)  

da 1.0101

#integracion #ReglaDeSimpson #calculo #Julia #Python