Integral dan Integrasi

Dalam operator kalkulus dasar, diferensiasi, yang diimplementasikan oleh fungsi R \(mosaicCalc\) / D(). Operator diferensiasi mengambil sebagai input fungsi dan variabel “sehubungan dengan”. Outputnya adalah fungsi lain yang memiliki variabel “sehubungan dengan” sebagai argumen, dan kemungkinan argumen lain juga.

Integrasi adalah teknik matematika yang digunakan untuk mencari luas dalam dunia yang geometris, dan juga dalam teori distribusi. Integral dalam bahasa pemrograman R digunakan untuk menghitung integral yang tidak mungkin atau yang tidak tersedia secara eksplisit.

Dalam artikel ini, kita akan melihat beberapa konsep inti yang terkait dengan integrasi dan integral dalam bahasa pemrograman R. Kemudian, kita akan memberikan contoh yang menunjukkan bagaimana menggunakan fungsi ini dalam teori distribusi.

Fungsi yang Diusulkan dalam Rpubs

integrate(): Menghitung integral yang tidak mungkin atau yang tidak tersedia secara eksplisit.

Contoh 1: Menghitung Integral Dengan Fungsi integrate()

f <- function(x) x^2
integral <- integrate(f, lower = 0, upper = 1)
print(integral)

## 0.3333333 with absolute error < 3.7e-15

Contoh 2: Menggunakan Fungsi integrate() Dalam Teori Distribusi

# Fungsi densitas probabilitas Normal
dnorm <- function(x) {
 exp(-(x^2) / 2) / sqrt(2 * pi)
}

# Menghitung integral dengan fungsi integrate()
integral <- integrate(dnorm, lower = -Inf, upper = Inf)
print(integral)

## 1 with absolute error < 9.4e-05

KESIMPULAN

Dalam artikel ini, kita telah mempelajari konsep inti yang terkait dengan integrasi dan integral dalam bahasa pemrograman R. Kita juga telah menyediakan contoh yang menunjukkan bagaimana menggunakan fungsi integrate() dalam teori distribusi. Semoga informasi ini berguna bagi pembaca yang ingin belajar lebih lanjut tentang integrasi dan integral dalam bahasa pemrograman R.