封閉積分的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們挖掘出下列價位、菜單、推薦和訂位總整理

複變函數導論與物理學

為了解決封閉積分的問題，作者林清凉 這樣論述：

　　由於複變含有和我們日常生活無關的虛數，於是在本書盡量採用物理例題，和畫圖說明以降低空洞感，讓我們好像看得到摸得到問題內容。用分析性且懇切的對話方式解釋內容與演算過程，以達到能自學目的。

封閉積分進入發燒排行的影片

具有最佳鑑別器的Wasserstein對抗生成網路

為了解決封閉積分的問題，作者曾文一 這樣論述：

在此篇論文中，我們的目的是尋找判別器函數的替代方法。GAN 的目標是找到一個分佈能夠接近目標數據分佈的函數。判別器則是是為訓練生成模型而提出的對抗性設計，訓練生成模型可以視為在高維空間中尋找特定分佈的問題。Wasserstein距離則作為計算散度的解決方案。我們可以通過使用最優傳輸函數找到一個近似判別器的函數。通過使用近似的判別器函數，訓練模型不再需要更新鑑別器的權重以避免訓練不穩定的情況發生。我們主要著重於一維的情況，數值積分的示例表明我們的封閉形式 WGAN 參數，使用經驗數據具有良好的收斂行為，即使在拉普拉斯分佈下也是如此。