我有一个功能. 不是常数，不表示常数。所以是一个函数这是一个函数.是强度 (W/cm2)。
这很难采样，我已经采样了 10,000 个值.
我需要整合跨越所有空间，即 3 维积分：.
我想使用已经采样的 10,000的。
有没有一种方法可以数值积分我的使用我已经拥有的那些样品？的价值观在哪个被采样在对数空间中等距分布。 死亡（变为 0）除了在一个非常小的区域空间。
我只有并不是. 我可以创建一个输出的例程从一个向量如果需要的话。再次，抽样很难，我不能取样，即直接采样从一个向量，但仅从一个值.
一张图片来说明如何看起来像：
如果您的样本是按照网格完成的，那么您可以使用正交方法对其进行积分。这些方法可用于多种编程语言，例如 Python 或 Matlab。
此外，正如 RW Bird 所提到的，您可以对数据进行插值并整合这些多项式。如果数据遵循网格，这与以前的方法相同。如果没有，那么您将需要构建可以是全局或本地的插值器。
如果您选择均匀分布的随机点，另一种选择是使用蒙特卡罗方法来计算积分。在这种情况下，积分将是
在哪里是区域的体积，并且样本数。
听起来你想对函数 c 进行数字积分。首先选择要使用的体积元素的大致数量。这些应该在定义函数 I 的同一坐标系中。然后每个体积元素的位置定义对应的 I。对于其中的每一个，您都需要扫描数据以找到 c 的近似对应值。您可能希望在 c 的值之间进行插值，这些值太高或太低。对于积分，对这些计算的结果进行累积求和。