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自适应龙贝格数值积分，适用于精度要求高，积分限[a,b]必须是有限的，被积函数曲线比较平滑的数值积分 

意味着子区间的长度与计算机舍入误差相当，无法继续计算了。原因可能是有不可积的奇点

意味着在积分计算时，区间内出现了浮点数溢出或者被零除。

自适应Gauss-Kronrod数值积分，适用于高精度和震荡数值积分，支持无穷区间，并且能够处理端点包含奇点的情况，同时还支持沿着不连续函数积分，复数域线性路径的围道积分法

注意事项： 1.积分限[a,b]可以是[-inf,inf]，但必须快速衰减 2.被积函数在端点可以有奇点，如果区间内部有奇点，将以奇点区间划分成多个，也就是说奇点只能出现在端点上 
3.被积函数可以剧烈震荡 4.可以计算不连续积分，此时需要用到'Waypoints'参数，'Waypoints'中的点必须严格单调

5.可以计算围道积分，此时需要用到'Waypoints'参数，并且为复数，各点之间使用直线连接

6.param,val为函数的其它控制参数，比如上面的'waypoints'就是，具体看帮助

1.该函将quad函数矢量化了，就是一次可以计算多个积分

% 例 计算下面二重积分 
 

长方体区域三重数值积分，注意此时没有一般区域的三重积分

%例 计算下面三重积分
 

超维长方体区域多重积分 

quadndg：NIT工具箱函数，可以解决多重超维长方体边界的定积分问题，但没有现成的一般积分区域求解函数  

quad：采用自适应变步长simpson方法，速度和精度都是最差的，建议不要使用 

quad8：使用8阶Newton-Cotes算法，精度和速度均优于quad，但在目前版本下已被取消

quadl：采用lobbato算法，精度和速度均较好，建议全部使用该函数

quadg：NIT(数值积分)工具箱函数，效率最高，但该工具箱需要另外下载

quadv：quad的矢量化函数，可以同时计算多个积分

quad2dggen：一般区域二重积分，效率很好，需要NIT支持

dblquad：长方形区域二重积分 (