Romberg(龙贝格)数值积分算法较高效的python实现
{'T_1': 0.9207354924039483, 'k': 0}
{'T_2': 0.9397932848061772, 'k': 1}
{'T_4': 0.9445135216653896, 'k': 2}
{'T_8': 0.9456908635827013, 'k': 3}
{'T_16': 0.945985029934386, 'k': 4}
{'T_32': 0.9460585609627681, 'k': 5}
{'T_64': 0.9460769430600631, 'k': 6}
{'T_128': 0.946081538543152, 'k': 7}
{'T_256': 0.946082687411347, 'k': 8}
{'T_512': 0.9460829746282348, 'k': 9}
{'T_1024': 0.9460830464324467, 'k': 10}
{'T_2048': 0.946083064383499, 'k': 11}
{'T_4096': 0.946083068871262, 'k': 12}
{'T_8192': 0.9460830699932028, 'k': 13}
{'T_16384': 0.946083070273688, 'k': 14}
{'T_32768': 0.9460830703438092, 'k': 15}
{'T_65536': 0.9460830703613395, 'k': 16}
{'T_131072': 0.9460830703657221, 'k': 17}
{'T_262144': 0.9460830703668177, 'k': 18}
{'T_524288': 0.9460830703670917, 'k': 19}
{'T_1048576': 0.9460830703671603, 'k': 20}
{'T_2097152': 0.9460830703671774, 'k': 21}
{'T_4194304': 0.9460830703671814, 'k': 22}
{'T_8388608': 0.9460830703671824, 'k': 23}
{'T_16777216': 0.946083070367183, 'k': 24}
{'S_1': 0.9461458822735869, 'k': 1}
{'S_2': 0.9460869339517937, 'k': 2}
{'S_4': 0.9460833108884718, 'k': 3}
{'S_8': 0.9460830853849478, 'k': 4}
{'S_16': 0.9460830713055621, 'k': 5}
{'S_32': 0.9460830704258281, 'k': 6}
{'S_64': 0.9460830703708483, 'k': 7}
{'S_128': 0.9460830703674121, 'k': 8}
{'S_256': 0.9460830703671974, 'k': 9}
{'S_512': 0.9460830703671841, 'k': 10}
{'S_1024': 0.9460830703671832, 'k': 11}
{'S_2048': 0.946083070367183, 'k': 12}
{'S_4096': 0.946083070367183, 'k': 13}
{'S_8192': 0.9460830703671832, 'k': 14}
{'S_16384': 0.946083070367183, 'k': 15}
{'S_32768': 0.946083070367183, 'k': 16}
{'S_65536': 0.946083070367183, 'k': 17}
{'S_131072': 0.946083070367183, 'k': 18}
{'S_262144': 0.946083070367183, 'k': 19}
{'S_524288': 0.9460830703671832, 'k': 20}
{'S_1048576': 0.9460830703671832, 'k': 21}
{'S_2097152': 0.9460830703671828, 'k': 22}
{'S_4194304': 0.9460830703671828, 'k': 23}
{'S_8388608': 0.9460830703671831, 'k': 24}
{'C_1': 0.9460830040636741, 'k': 2}
{'C_2': 0.946083069350917, 'k': 3}
{'C_4': 0.9460830703513795, 'k': 4}
{'C_8': 0.9460830703669365, 'k': 5}
{'C_16': 0.9460830703671791, 'k': 6}
{'C_32': 0.946083070367183, 'k': 7}
{'C_64': 0.946083070367183, 'k': 8}
{'C_128': 0.9460830703671831, 'k': 9}
{'C_256': 0.9460830703671832, 'k': 10}
{'C_512': 0.9460830703671832, 'k': 11}
{'C_1024': 0.946083070367183, 'k': 12}
{'C_2048': 0.9460830703671831, 'k': 13}
{'C_4096': 0.9460830703671833, 'k': 14}
{'C_8192': 0.946083070367183, 'k': 15}
{'C_16384': 0.9460830703671831, 'k': 16}
{'C_32768': 0.9460830703671831, 'k': 17}
{'C_65536': 0.9460830703671831, 'k': 18}
{'C_131072': 0.9460830703671831, 'k': 19}
{'C_262144': 0.9460830703671833, 'k': 20}
{'C_524288': 0.9460830703671832, 'k': 21}
{'C_1048576': 0.9460830703671828, 'k': 22}
{'C_2097152': 0.9460830703671829, 'k': 23}
{'C_4194304': 0.9460830703671831, 'k': 24}
{'R_1': 0.9460830703872224, 'k': 3}
{'R_2': 0.9460830703672599, 'k': 4}
{'R_4': 0.9460830703671834, 'k': 5}
{'R_8': 0.946083070367183, 'k': 6}
{'R_16': 0.946083070367183, 'k': 7}
{'R_32': 0.946083070367183, 'k': 8}
{'R_64': 0.9460830703671831, 'k': 9}
{'R_128': 0.9460830703671832, 'k': 10}
{'R_256': 0.9460830703671832, 'k': 11}
{'R_512': 0.946083070367183, 'k': 12}
{'R_1024': 0.9460830703671831, 'k': 13}
{'R_2048': 0.9460830703671833, 'k': 14}
{'R_4096': 0.946083070367183, 'k': 15}
{'R_8192': 0.9460830703671831, 'k': 16}
{'R_16384': 0.9460830703671831, 'k': 17}
{'R_32768': 0.9460830703671831, 'k': 18}
{'R_65536': 0.9460830703671831, 'k': 19}
{'R_131072': 0.9460830703671833, 'k': 20}
{'R_262144': 0.9460830703671832, 'k': 21}
{'R_524288': 0.9460830703671828, 'k': 22}
{'R_1048576': 0.9460830703671829, 'k': 23}
{'R_2097152': 0.9460830703671831, 'k': 24}
Process finished with exit code 0