问题标签 [gamma-function]

为了解决这个问题，无需迭代： 递归：n 项系列之和

计算给定的 n：1 + 2*3 + 3*4*5 + 4*5*6*7 + ... + n*(n+1) ... (2n-1)

有了这个数学答案： https ://math.stackexchange.com/questions/1590673/formula-to-calculate-directly-1-23-345-4567-nn1-2n#1590687

它在这里有一个java中的库来获取指数积分和伽玛函数吗？

在这个公式中：

谢谢

我正在研究一个生成“S曲线”的伽玛函数。我需要在实时环境中运行它，所以我需要尽可能加快它的速度。

代码如下：

有什么办法可以优化这段代码吗？

我正在尝试为参数（形状）alfa=3457 和（速率）beta=84 绘制 Gamma 密度函数。如果我这样做使用：

一切都很好，我得到的密度集中在~41。如果我首先将密度构造为：

然后绘制它：

R 告诉我 gamma(s) 返回 Inf，考虑到它的含义，这是明智的。

那我怎么可以使用 plot 和 dgamma 函数以相同的参数化绘制它呢？

提前谢谢大家。

问题：

防止 scipy 蛮力优化例程（或任何与此相关的 opt 例程）评估具有负整数的函数。我试图优化的整体函数使用了一个未定义负整数的 gamma 函数。

背景：

我正在利用 scipy 中的各种优化例程（包括 brute 和 fmin）来优化我编写的包含 gamma 函数的函数。

gamma 函数利用第一个参数和您看到的值范围（-2.0、2.0、0.25）。我遇到的问题是每当它以负整数评估函数时，例程都会被杀死，因为它对于 gamma（neg.integer）是未定义的。

问题所在的部分功能：

为了欺骗它，我将所有内容都移动了 0.1，以便增量为 (-2.1, 1.9, 0.25)，所以现在它可能不会落在负整数（或零）上。

是否有更正式的方法来指定优化例程必须避免第一个参数的负整数？我希望它评估 ~-2 和 ~2 之间的数字，而不是负整数。

I need to compute the scipy.special trigamma and digamma functions of a variable with type bigfloat in python but I get the following error message:

I need to keep my variables as bigfloat for precision purposes. Does any body know how I can compute digamma and trigamma functions for such variables? Thanks.

我对 Python 很陌生，但想在我正在编写的函数中使用欧拉的 Gamma 函数。我不想把它写成一个整体，并且想知道是否有一些我可以导入的东西很容易定义伽马函数。

谢谢

我在 C++ 中实现了一个任意精度的算术库，在实现 gamma 函数时我几乎被卡住了。

通过分别使用等价gamma(n) = gamma(n - 1) * n和gamma(n) = gamma(n + 1) / n，我可以获得所有实数值r范围内的有理数。(1; 2]x

但是，我不知道如何评价gamma(r)。对于 Lanczos 近似（https://en.wikipedia.org/wiki/Lanczos_approximation），我需要预先计算的值 p 恰好计算非整数值的阶乘（？！）并且不能用我的动态计算当前知识...在实现任意精度库时，预先计算 p 的值没有多大意义。

是否有任何算法可以gamma(r)在合理的时间内以任意精度进行计算？谢谢你的帮助。

我想知道 R 中是否有任何函数可以找到 z 如果我知道 y 并且

伽马(z)=y

Uniroot 可能有用，但不确定如何使用它。

谢谢

R中提供以下功能：

• gamma计算伽玛函数
• digamma计算对数伽玛函数的导数
• pgamma计算不完全伽马函数
• ? 计算对数不完全伽马函数的导数

我想知道什么函数可以计算对数不完全伽马函数的导数。我注意到这个gsl包有一个函数gamma_inc，但不知道如何计算这个函数对数的导数。

如果不存在函数，是否有一种简单的方法来近似这个导数R？

我正在研究最大似然估计器，其中一个参数是使用 digamma 函数估计的。我正在尝试使用 uniroot 来求解方程，但无法这样做。这是我的代码：

这会产生以下错误：

根据曲线，第一个错误是有道理的，但第二个让我卡住了。我完全有可能误解了如何找到 digamma 函数的根，或者 R 中有一个可以提供帮助的数值包（也许是 rootsolve？）。不知道我在这里缺少什么 - 任何提示将不胜感激。谢谢！