QuadGK.jl是一个用于一维数值积分的Julia开源库，采用自适应Gauss-Kronrod求积法。支持多种数值类型的积分计算，包括任意精度和向量空间。提供quadgk、gauss和kronrod三个核心函数，分别用于执行积分、计算高斯求积点和权重、计算Kronrod点和权重。适用于各种数值积分场景，为用户提供高效且灵活的解决方案。

Integrals.jl是一个Julia数值积分统一接口库。它整合了多种积分包,支持求积法和蒙特卡罗法,标准化了参数设置。该库可用于一维和多维积分,支持并行计算,便于切换不同积分方法。Integrals.jl简化了数值积分的实现,有利于性能比较和库开发。

torchquad是一个开源的高性能数值积分框架,支持PyTorch、JAX和Tensorflow等多个后端。该框架针对GPU进行了优化,能有效处理高维积分问题,并在GPU上展现出优异的扩展性。torchquad提供多种积分方法,支持自动微分,适用于机器学习和科学计算等领域。其简洁的API设计使研究人员和开发者能够高效地完成复杂的数值积分任务。