我在为r的功能，我想整合，但对功能参数的一些（极端）值， integrate回报不正确的解决方案。 我认为这个问题可能是integrate选择的一些极端值不当正交点，但首先我会提供证明的问题。
我希望集成的功能如下。
integrandFunc_F <- function(x, func_u, func_u_lowerBar,
func_u_upperBar, func_mean_v, func_sigma_v, func_sigma_epsilon,
func_sigma_y, func_gamma, func_rho) {
#print(x);
p <- 1 - pnorm(func_u_upperBar,x,func_sigma_y);
q <- pnorm(func_u_lowerBar,x,func_sigma_y);
p <- p*(1-func_rho); q <- q*(1-func_rho);
alpha <- ifelse(func_gamma*(p+q) == 0, 0, pmax((func_gamma*p-q)/(func_gamma*(p+q)), 0));
g <- ifelse(x > func_u, dnorm(x,func_mean_v,sqrt(func_sigma_v^2 + func_sigma_epsilon^2))/(1-pnorm(func_u,func_mean_v,sqrt(func_sigma_v^2 + func_sigma_epsilon^2))), 0);
output <- alpha*g;
output
}
当我尝试计算下面，我得到的1正确的解决方案：
integrate(integrandFunc_F, lower=-Inf, upper=Inf, func_u= 8, func_u_lowerBar= 8,
func_u_upperBar= 8, func_mean_v= 30, func_sigma_v= .1, func_sigma_epsilon= 2,
func_sigma_y= 1, func_gamma= 1/1.1, func_rho= .05)
然而，当我试着计算下面，我得到的0不正确的解决方案：
integrate(integrandFunc_F, lower=-Inf, upper=Inf, func_u= 8, func_u_lowerBar= 8,
func_u_upperBar= 8, func_mean_v= 50, func_sigma_v= .1, func_sigma_epsilon= 2,
func_sigma_y= 1, func_gamma= 1/1.1, func_rho= .05)
在上面，我表示我相信这个问题可能有与积分点的选择做。 如果取消注释#print(x)在上述函数，可以在看到func_mean_v = 30的情况下， integrate于正交分是相对大的了事/近30。然而，在func_mean_v=50的情况下，经过几次迭代integrate选取并邻近接近0 0正交点是不合适的，以评估该功能，其在包含与平均正态分布正交点func_mean_v.
如何解决这个问题的任何想法？ 为什么会integrate迭代接近0在某些情况下，以正交分？ 注意，的选择func_mean_v = 30和func_mean_v = 50诚然这个函数极值参数，但是我需要能够正确计算这样的情况。
