integral_approximation = 0 for i in range(n): x_i = a + i * h integral_approximation += func(x_i) * h integral_approximation是什么

`integral_approximation` 是数值积分的一个近似计算过程[^1]。在这个过程中，它采用了梯形法则（也称为矩形法）来估算给定函数 `func(x)` 在区间 `[a, a+n*h]` 的定积分。具体来说，`n` 表示等分区间次数，`h` 是每个子区间的宽度，等于 `(b-a)/n`。对于每一个子区间 `[x_i-1, x_i]`，函数值 `func(x_i)` 乘以区间长度 `h`，然后累加到总和 `integral_approximation` 中。这个过程重复 `n` 次，用于逐项逼近原函数在整个区间上的积分。

以下是该过程的简单Python实现[^2]：

from scipy.integrate import quad  # 或者直接使用scipy的quad函数

# 假设func已定义
def func(x):
    # 函数表达式...
    pass

n = ...  # 分割区间次数
h = (b - a) / n  # 子区间的宽度
integral_approximation = 0  # 初始化积分近似值

for i in range(n):
    x_i = a + i * h
    integral_approximation += func(x_i) * h

integral_approximation

请注意，如果实际需求是使用二分查找而非积分，那么上述代码应该替换为 `bisect` 函数。