前期用到了一些函式，但是忘記了整理，從現在開始整理。
1.cumtrapz：用這個函式進行離散資料積分是可行的，但是使用trapz求積分卻不行（這裡我針對trapz定義了區間，但是出來的線段不對勁），是這兩個函式的區別導致的錯誤嗎？還是我trapz使用錯誤？
答：trapz只有最終值，而cumtrapz是每多乙個就有乙個的結果，
2.對於數值積分的總結：（摘自mathwork）：
trapz：梯形數值積分
q = trapz(y) 通過梯形法計算 y 的近似積分（採用單位間距）。y 的大小確定求積分所沿用的維度：
如果 y 為向量，則 trapz(y) 是 y 的近似積分。
如果 y 為矩陣，則 trapz(y) 對每列求積分並返回積分值的行向量。
如果 y 為多維陣列，則 trapz(y) 對其大小不等於 1 的第乙個維度求積分。該維度的大小變為 1，而其他維度的大小保持不變。
q = trapz(x,y) 根據 x 指定的座標或標量間距對 y 進行積分。
如果 x 是座標向量，則 length(x) 必須等於 y 的大小不等於 1 的第乙個維度的大小。
如果 x 是標量間距，則 trapz(x,y) 等於 x*trapz(y)。
q = trapz(___,dim) 使用以前的任何語法沿維度 dim 求積分。必須指定 y，也可以指定 x。如果指定 x，則它可以是長度等於 size(y,dim) 的標量或向量。例如，如果 y 為矩陣，則 trapz(x,y,2) 對 y 的每行求積分。
3.cumtrapz:
q = cumtrapz(y) 通過梯形法按單位間距計算 y 的近似累積積分。y 的大小確定求積分所沿用的維度：
如果 y 是向量，則 cumtrapz(y) 是 y 的累積積分。
如果 y 是矩陣，則 cumtrapz(y) 是每一列的累積積分。
如果 y 是多維陣列，則 cumtrapz(y) 對大小不等於 1 的第乙個維度求積分。
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