Вложенный интеграл в Python

У меня есть M-мерный интеграл, где внешние пределы над x_M равны [0, y], следующие пределы над x_{M-1} равны [0, max(x_M, y-x_M)], .... а внутренний интеграл превышает x_1 с пределами [0, max(x_2, y-x_M-...-x_2)].

Функция / подынтегральная функция

(K!/(K-M)!)*(1/(x_1+1)^2)*....*(1/(x_{M-1}+1)^2)*(1/(x_M+1)^{K-M+2})

где K и M — целые числа, такие что K >= M >= 1, а K!=K*(K-1)*...*2*1K факториал.

Как я могу сделать это в Python, используя scipy.integrate.nquad? У меня была аналогичная проблема здесь, но я не знаю, как расширьте код там для моего случая здесь.

Версия интеграла для LaTeX: См. версию интеграла для LaTeX

Моя попытка (но код не работает. Он не дает результата от 0 до 1)

K=4
M=2
du = 0.01
#For m=M
def F(u):
      return 1/(1+u)**(K-M+2)
#For m=1,2,...,M-1
def f(u):
     return 1/((1+u))**2

#Recursive function to evaluate the integral
def G(h, m, prev_lim):
    #print(f'h is {h}, and k is {k}')
    if m == M:
        res = F(h)
    else:
        res =  0
        u = prev_lim
        while u < h:
            res += G(h-u, m+1, u)*f(u)*du
            u += du
    return (math.factorial(K)/math.factorial(K-M))*res

print(G(2, 1, 0))

person BlackMath    schedule 21.08.2018    source источник
comment
Можете ли вы опубликовать латексный формат вашего вопроса?   -  person Onyambu    schedule 22.08.2018
comment
@Онямбу Как? Это было бы лучше для меня на самом деле. На других форумах я использую символы $z = y + x$ для встроенных уравнений и $$ z = y + x $$ для новых линейных уравнений. Но здесь эти символы не работают.   -  person BlackMath    schedule 22.08.2018
comment
кажется да.. я думаю, вы могли бы просто загрузить изображение   -  person Onyambu    schedule 22.08.2018
comment
@Onyambu Хорошо, я сделал. Это должно прояснить ситуацию с математической точки зрения.   -  person BlackMath    schedule 22.08.2018
comment
Есть намек на проблему?   -  person BlackMath    schedule 22.08.2018
comment
Что такое случайная величина X(m)? иногда важно знать распределение случайной величины... если нельзя использовать аналитические методы, можно использовать приближения MCMC   -  person Onyambu    schedule 22.08.2018
comment
X(m) — статистика m-го порядка. Итак, у меня есть K случайных переменных X1, X2, ..., XK, затем я упорядочиваю их как X(1)<=X(2)<=....<=X(K). Я хочу найти CDF суммирования M наименьших случайных величин. CDF и PDF случайной величины Xk равны 1-1/(1+xk) и 1/(1+xk)^2 соответственно. Насколько я могу судить, аналитическое решение невозможно. Что такое МКМС?   -  person BlackMath    schedule 22.08.2018
comment
Поскольку вы знаете pdf / cdf X (m), вы можете использовать преобразование, чтобы найти pmf / cdf Y .. MCMC - это цепи Маркова Монте-Карло .. что является числовым приближением   -  person Onyambu    schedule 22.08.2018
comment
Как использовать преобразование, чтобы найти CDF Y? Можно подробнее?   -  person BlackMath    schedule 22.08.2018
comment
Это вопрос, на который вы должны быть в состоянии ответить. Это основы статистики.   -  person Onyambu    schedule 22.08.2018
comment
Вы говорите, что это звучит ясно и просто. Но это не так. Вы не можете разделить PDF-файлы здесь, потому что RV зависимы. В любом случае, если вы не хотите помогать в коде, это нормально. Спасибо, в любом случае.   -  person BlackMath    schedule 22.08.2018
comment
нет закрытой формы cdf Y??   -  person Onyambu    schedule 22.08.2018
comment
Нет, нет. Я попробую в коде, но он не работает.   -  person BlackMath    schedule 22.08.2018