小弟要做convolution
原本是用numpy.convolve但出来的结果有些问题
后来改成用scipy.integrate.quad去乖乖做convolution的积分
测试了几个简单的functions结果正确，但也有测到结果很奇怪的
试着print了一下scipy.integrate.quad实际做积分时用的数字
发现他只是很快的在定义域抓一些数字去做计算
尤其是积分范围是(-inf, inf)时抓的数字范围很小
测试的code如下：
import numpy as np
import math
from scipy import integrate
def fn_1(t):
print(t)
return np.power(t, 2) * math.exp(-t**2)
temp_int_1 = integrate.quad(fn_1, -np.inf, np.inf)
temp_int_2 = integrate.quad(fn_1, -10**10, 10**10)
print(temp_int_1)
print(temp_int_2)

程式没这么厉害好吗, 定积分不要丢-inf到inf给他

1. scipy 的 quad 允许上下界为 inf。2. 若上下界有其一为 inf，会转换至 (0, 1) 区间。3. QUADPACK 并不适用任何函数，尤其是过大的积分范围+ 相对小的范围有显著地的值。