问题描述
我有一个 {x2} 值的数据集,其中两个数组 f[x2] 和 g[x2] 是已知的。数据集{x2}不是均匀间隔的;我想使用这些已知样本评估 f,g 的卷积积分。一个最小的代码是这样的:
#irregular grid for data points
x2 = np.geomspace( 5,10,100 )
x2n =-np.flip( x2 )
x2 = np.concatenate( ( x2n,x2 ) )
x2 = np.concatenate( (np.array([0.0]),x2 ),axis=0 )
x_inner = np.linspace( -5,5,1000 )
x2 = np.concatenate( ( x_inner,x2 ) )
x2 = np.sort(x2)
f2 = np.zeros( x2.shape[0],dtype=np.complex128 )
f2[ np.abs(x2)<=2 ] = 1.0 + 2j
g2 = np.zeros( x2.shape[0],dtype=np.complex128 )
g2 = np.sin( x2**3 )*np.exp( -x2**2 ) + 1j*np.sin( x2 )*np.exp( -x2**2 )
def fg_x( f,g ):
return f*g
def convolution_quad( f,g ):
return quad( fg_x,-np.inf,np.inf,args=(g) )
from scipy.integrate import quad
#evaluate convolution of the two arrays over the irregular sample data x2
res2 = convolution_quad( f2,g2)
return _quadpack._qagie(func,bound,infbounds,args,full_output,epsabs,epsrel,limit)
TypeError: only size-1 arrays can be converted to Python scalars
如何使用 scipy 的四边形计算离散数据集上的这种卷积积分?可以使用梯形规则或辛普森规则来评估此类积分,但在这里我正在寻找准确的评估。
解决方法
quad
将需要一个连续函数作为输入。
由于您的数据是离散的,因此您应该使用离散卷积
numpy.convolve
res2 = np.convolve(f2,g2)