• Home
  • Line#
  • Scopes#
  • Navigate#
  • Raw
  • Download
1 //  Copyright John Maddock 2017.
2 // Copyright Nick Thompson 2017.
3 //  Use, modification and distribution are subject to the
4 //  Boost Software License, Version 1.0. (See accompanying file
5 //  LICENSE_1_0.txt or copy at http://www.boost.org/LICENSE_1_0.txt)
6 
7 #ifndef BOOST_MATH_QUADRATURE_GAUSS_KRONROD_HPP
8 #define BOOST_MATH_QUADRATURE_GAUSS_KRONROD_HPP
9 
10 #ifdef _MSC_VER
11 #pragma once
12 #pragma warning(push)
13 #pragma warning(disable: 4127)
14 #endif
15 
16 #include <vector>
17 #include <boost/math/special_functions/legendre.hpp>
18 #include <boost/math/special_functions/legendre_stieltjes.hpp>
19 #include <boost/math/quadrature/gauss.hpp>
20 
21 namespace boost { namespace math{ namespace quadrature{ namespace detail{
22 
23 #ifndef BOOST_MATH_GAUSS_NO_COMPUTE_ON_DEMAND
24 
25 template <class Real, unsigned N, unsigned tag>
26 class gauss_kronrod_detail
27 {
get_legendre_stieltjes()28    static legendre_stieltjes<Real> const& get_legendre_stieltjes()
29    {
30       static const legendre_stieltjes<Real> data((N - 1) / 2 + 1);
31       return data;
32    }
calculate_abscissa()33    static std::vector<Real> calculate_abscissa()
34    {
35       static std::vector<Real> result = boost::math::legendre_p_zeros<Real>((N - 1) / 2);
36       const legendre_stieltjes<Real> E = get_legendre_stieltjes();
37       std::vector<Real> ls_zeros = E.zeros();
38       result.insert(result.end(), ls_zeros.begin(), ls_zeros.end());
39       std::sort(result.begin(), result.end());
40       return result;
41    }
calculate_weights()42    static std::vector<Real> calculate_weights()
43    {
44       std::vector<Real> result(abscissa().size(), 0);
45       unsigned gauss_order = (N - 1) / 2;
46       unsigned gauss_start = gauss_order & 1 ? 0 : 1;
47       const legendre_stieltjes<Real>& E = get_legendre_stieltjes();
48 
49       for (unsigned i = gauss_start; i < abscissa().size(); i += 2)
50       {
51          Real x = abscissa()[i];
52          Real p = boost::math::legendre_p_prime(gauss_order, x);
53          Real gauss_weight = 2 / ((1 - x * x) * p * p);
54          result[i] = gauss_weight + static_cast<Real>(2) / (static_cast<Real>(gauss_order + 1) * legendre_p_prime(gauss_order, x) * E(x));
55       }
56       for (unsigned i = gauss_start ? 0 : 1; i < abscissa().size(); i += 2)
57       {
58          Real x = abscissa()[i];
59          result[i] = static_cast<Real>(2) / (static_cast<Real>(gauss_order + 1) * legendre_p(gauss_order, x) * E.prime(x));
60       }
61       return result;
62    }
63 public:
abscissa()64    static const std::vector<Real>& abscissa()
65    {
66       static std::vector<Real> data = calculate_abscissa();
67       return data;
68    }
weights()69    static const std::vector<Real>& weights()
70    {
71       static std::vector<Real> data = calculate_weights();
72       return data;
73    }
74 };
75 
76 #else
77 
78 template <class Real, unsigned N, unsigned tag>
79 class gauss_kronrod_detail;
80 
81 #endif
82 
83 template <class T>
84 class gauss_kronrod_detail<T, 15, 0>
85 {
86 public:
abscissa()87    static std::array<T, 8> const & abscissa()
88    {
89       static const std::array<T, 8> data = {
90          0.000000000e+00f,
91          2.077849550e-01f,
92          4.058451514e-01f,
93          5.860872355e-01f,
94          7.415311856e-01f,
95          8.648644234e-01f,
96          9.491079123e-01f,
97          9.914553711e-01f,
98       };
99       return data;
100    }
weights()101    static std::array<T, 8> const & weights()
102    {
103       static const std::array<T, 8> data = {
104          2.094821411e-01f,
105          2.044329401e-01f,
106          1.903505781e-01f,
107          1.690047266e-01f,
108          1.406532597e-01f,
109          1.047900103e-01f,
110          6.309209263e-02f,
111          2.293532201e-02f,
112       };
113       return data;
114    }
115 };
116 
117 template <class T>
118 class gauss_kronrod_detail<T, 15, 1>
119 {
120 public:
abscissa()121    static std::array<T, 8> const & abscissa()
122    {
123       static const std::array<T, 8> data = {
124          0.00000000000000000e+00,
125          2.07784955007898468e-01,
126          4.05845151377397167e-01,
127          5.86087235467691130e-01,
128          7.41531185599394440e-01,
129          8.64864423359769073e-01,
130          9.49107912342758525e-01,
131          9.91455371120812639e-01,
132       };
133       return data;
134    }
weights()135    static std::array<T, 8> const & weights()
136    {
137       static const std::array<T, 8> data = {
138          2.09482141084727828e-01,
139          2.04432940075298892e-01,
140          1.90350578064785410e-01,
141          1.69004726639267903e-01,
142          1.40653259715525919e-01,
143          1.04790010322250184e-01,
144          6.30920926299785533e-02,
145          2.29353220105292250e-02,
146       };
147       return data;
148    }
149 };
150 
151 template <class T>
152 class gauss_kronrod_detail<T, 15, 2>
153 {
154 public:
abscissa()155    static std::array<T, 8> const & abscissa()
156    {
157       static const std::array<T, 8> data = {
158          0.00000000000000000000000000000000000e+00L,
159          2.07784955007898467600689403773244913e-01L,
160          4.05845151377397166906606412076961463e-01L,
161          5.86087235467691130294144838258729598e-01L,
162          7.41531185599394439863864773280788407e-01L,
163          8.64864423359769072789712788640926201e-01L,
164          9.49107912342758524526189684047851262e-01L,
165          9.91455371120812639206854697526328517e-01L,
166       };
167       return data;
168    }
weights()169    static std::array<T, 8> const & weights()
170    {
171       static const std::array<T, 8> data = {
172          2.09482141084727828012999174891714264e-01L,
173          2.04432940075298892414161999234649085e-01L,
174          1.90350578064785409913256402421013683e-01L,
175          1.69004726639267902826583426598550284e-01L,
176          1.40653259715525918745189590510237920e-01L,
177          1.04790010322250183839876322541518017e-01L,
178          6.30920926299785532907006631892042867e-02L,
179          2.29353220105292249637320080589695920e-02L,
180       };
181       return data;
182    }
183 };
184 
185 #ifdef BOOST_HAS_FLOAT128
186 template <class T>
187 class gauss_kronrod_detail<T, 15, 3>
188 {
189 public:
abscissa()190    static std::array<T, 8> const & abscissa()
191    {
192       static const std::array<T, 8> data = {
193          0.00000000000000000000000000000000000e+00Q,
194          2.07784955007898467600689403773244913e-01Q,
195          4.05845151377397166906606412076961463e-01Q,
196          5.86087235467691130294144838258729598e-01Q,
197          7.41531185599394439863864773280788407e-01Q,
198          8.64864423359769072789712788640926201e-01Q,
199          9.49107912342758524526189684047851262e-01Q,
200          9.91455371120812639206854697526328517e-01Q,
201       };
202       return data;
203    }
weights()204    static std::array<T, 8> const & weights()
205    {
206       static const std::array<T, 8> data = {
207          2.09482141084727828012999174891714264e-01Q,
208          2.04432940075298892414161999234649085e-01Q,
209          1.90350578064785409913256402421013683e-01Q,
210          1.69004726639267902826583426598550284e-01Q,
211          1.40653259715525918745189590510237920e-01Q,
212          1.04790010322250183839876322541518017e-01Q,
213          6.30920926299785532907006631892042867e-02Q,
214          2.29353220105292249637320080589695920e-02Q,
215       };
216       return data;
217    }
218 };
219 #endif
220 
221 template <class T>
222 class gauss_kronrod_detail<T, 15, 4>
223 {
224 public:
abscissa()225    static  std::array<T, 8> const & abscissa()
226    {
227       static  std::array<T, 8> data = {
228          BOOST_MATH_HUGE_CONSTANT(T, 0, 0.0000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000e+00),
229          BOOST_MATH_HUGE_CONSTANT(T, 0, 2.0778495500789846760068940377324491347978440714517064971384573461986693844943520226910343227183698530560857645062738e-01),
230          BOOST_MATH_HUGE_CONSTANT(T, 0, 4.0584515137739716690660641207696146334738201409937012638704325179466381322612565532831268972774658776528675866604802e-01),
231          BOOST_MATH_HUGE_CONSTANT(T, 0, 5.8608723546769113029414483825872959843678075060436095130499289319880373607444407464511674498935942098956811555121368e-01),
232          BOOST_MATH_HUGE_CONSTANT(T, 0, 7.4153118559939443986386477328078840707414764714139026011995535196742987467218051379282683236686324705969251809311201e-01),
233          BOOST_MATH_HUGE_CONSTANT(T, 0, 8.6486442335976907278971278864092620121097230707408814860145771276706770813259572103585847859604590541475281326027862e-01),
234          BOOST_MATH_HUGE_CONSTANT(T, 0, 9.4910791234275852452618968404785126240077093767061778354876910391306333035484014080573077002792572414430073966699522e-01),
235          BOOST_MATH_HUGE_CONSTANT(T, 0, 9.9145537112081263920685469752632851664204433837033470129108741357244173934653407235924503509626841760744349505339308e-01),
236       };
237       return data;
238    }
weights()239    static  std::array<T, 8> const & weights()
240    {
241       static  std::array<T, 8> data = {
242          BOOST_MATH_HUGE_CONSTANT(T, 0, 2.0948214108472782801299917489171426369776208022370431671299800656137515132325648616816908211675949102392971459688215e-01),
243          BOOST_MATH_HUGE_CONSTANT(T, 0, 2.0443294007529889241416199923464908471651760418071835742447095312045467698546598879348374292009347554167803659293064e-01),
244          BOOST_MATH_HUGE_CONSTANT(T, 0, 1.9035057806478540991325640242101368282607807545535835588544088036744058072410212679605964605106377593834568683551139e-01),
245          BOOST_MATH_HUGE_CONSTANT(T, 0, 1.6900472663926790282658342659855028410624490030294424149734006755695680921619029112936702403855359908156070095656537e-01),
246          BOOST_MATH_HUGE_CONSTANT(T, 0, 1.4065325971552591874518959051023792039988975724799857556174546893312708093090950408097379122415555910759700350860143e-01),
247          BOOST_MATH_HUGE_CONSTANT(T, 0, 1.0479001032225018383987632254151801744375665421383061189339065133963746321576289524167571627509311333949422518201492e-01),
248          BOOST_MATH_HUGE_CONSTANT(T, 0, 6.3092092629978553290700663189204286665071157211550707113605545146983997477964874928199170264504441995865872491871943e-02),
249          BOOST_MATH_HUGE_CONSTANT(T, 0, 2.2935322010529224963732008058969591993560811275746992267507430254711815787976075946156368168156289483493617134063245e-02),
250       };
251       return data;
252    }
253 };
254 
255 template <class T>
256 class gauss_kronrod_detail<T, 21, 0>
257 {
258 public:
abscissa()259    static std::array<T, 11> const & abscissa()
260    {
261       static const std::array<T, 11> data = {
262          0.000000000e+00f,
263          1.488743390e-01f,
264          2.943928627e-01f,
265          4.333953941e-01f,
266          5.627571347e-01f,
267          6.794095683e-01f,
268          7.808177266e-01f,
269          8.650633667e-01f,
270          9.301574914e-01f,
271          9.739065285e-01f,
272          9.956571630e-01f,
273       };
274       return data;
275    }
weights()276    static std::array<T, 11> const & weights()
277    {
278       static const std::array<T, 11> data = {
279          1.494455540e-01f,
280          1.477391049e-01f,
281          1.427759386e-01f,
282          1.347092173e-01f,
283          1.234919763e-01f,
284          1.093871588e-01f,
285          9.312545458e-02f,
286          7.503967481e-02f,
287          5.475589657e-02f,
288          3.255816231e-02f,
289          1.169463887e-02f,
290       };
291       return data;
292    }
293 };
294 
295 template <class T>
296 class gauss_kronrod_detail<T, 21, 1>
297 {
298 public:
abscissa()299    static std::array<T, 11> const & abscissa()
300    {
301       static const std::array<T, 11> data = {
302          0.00000000000000000e+00,
303          1.48874338981631211e-01,
304          2.94392862701460198e-01,
305          4.33395394129247191e-01,
306          5.62757134668604683e-01,
307          6.79409568299024406e-01,
308          7.80817726586416897e-01,
309          8.65063366688984511e-01,
310          9.30157491355708226e-01,
311          9.73906528517171720e-01,
312          9.95657163025808081e-01,
313       };
314       return data;
315    }
weights()316    static std::array<T, 11> const & weights()
317    {
318       static const std::array<T, 11> data = {
319          1.49445554002916906e-01,
320          1.47739104901338491e-01,
321          1.42775938577060081e-01,
322          1.34709217311473326e-01,
323          1.23491976262065851e-01,
324          1.09387158802297642e-01,
325          9.31254545836976055e-02,
326          7.50396748109199528e-02,
327          5.47558965743519960e-02,
328          3.25581623079647275e-02,
329          1.16946388673718743e-02,
330       };
331       return data;
332    }
333 };
334 
335 template <class T>
336 class gauss_kronrod_detail<T, 21, 2>
337 {
338 public:
abscissa()339    static std::array<T, 11> const & abscissa()
340    {
341       static const std::array<T, 11> data = {
342          0.00000000000000000000000000000000000e+00L,
343          1.48874338981631210884826001129719985e-01L,
344          2.94392862701460198131126603103865566e-01L,
345          4.33395394129247190799265943165784162e-01L,
346          5.62757134668604683339000099272694141e-01L,
347          6.79409568299024406234327365114873576e-01L,
348          7.80817726586416897063717578345042377e-01L,
349          8.65063366688984510732096688423493049e-01L,
350          9.30157491355708226001207180059508346e-01L,
351          9.73906528517171720077964012084452053e-01L,
352          9.95657163025808080735527280689002848e-01L,
353       };
354       return data;
355    }
weights()356    static std::array<T, 11> const & weights()
357    {
358       static const std::array<T, 11> data = {
359          1.49445554002916905664936468389821204e-01L,
360          1.47739104901338491374841515972068046e-01L,
361          1.42775938577060080797094273138717061e-01L,
362          1.34709217311473325928054001771706833e-01L,
363          1.23491976262065851077958109831074160e-01L,
364          1.09387158802297641899210590325804960e-01L,
365          9.31254545836976055350654650833663444e-02L,
366          7.50396748109199527670431409161900094e-02L,
367          5.47558965743519960313813002445801764e-02L,
368          3.25581623079647274788189724593897606e-02L,
369          1.16946388673718742780643960621920484e-02L,
370       };
371       return data;
372    }
373 };
374 
375 #ifdef BOOST_HAS_FLOAT128
376 template <class T>
377 class gauss_kronrod_detail<T, 21, 3>
378 {
379 public:
abscissa()380    static std::array<T, 11> const & abscissa()
381    {
382       static const std::array<T, 11> data = {
383          0.00000000000000000000000000000000000e+00Q,
384          1.48874338981631210884826001129719985e-01Q,
385          2.94392862701460198131126603103865566e-01Q,
386          4.33395394129247190799265943165784162e-01Q,
387          5.62757134668604683339000099272694141e-01Q,
388          6.79409568299024406234327365114873576e-01Q,
389          7.80817726586416897063717578345042377e-01Q,
390          8.65063366688984510732096688423493049e-01Q,
391          9.30157491355708226001207180059508346e-01Q,
392          9.73906528517171720077964012084452053e-01Q,
393          9.95657163025808080735527280689002848e-01Q,
394       };
395       return data;
396    }
weights()397    static std::array<T, 11> const & weights()
398    {
399       static const std::array<T, 11> data = {
400          1.49445554002916905664936468389821204e-01Q,
401          1.47739104901338491374841515972068046e-01Q,
402          1.42775938577060080797094273138717061e-01Q,
403          1.34709217311473325928054001771706833e-01Q,
404          1.23491976262065851077958109831074160e-01Q,
405          1.09387158802297641899210590325804960e-01Q,
406          9.31254545836976055350654650833663444e-02Q,
407          7.50396748109199527670431409161900094e-02Q,
408          5.47558965743519960313813002445801764e-02Q,
409          3.25581623079647274788189724593897606e-02Q,
410          1.16946388673718742780643960621920484e-02Q,
411       };
412       return data;
413    }
414 };
415 #endif
416 
417 template <class T>
418 class gauss_kronrod_detail<T, 21, 4>
419 {
420 public:
abscissa()421    static  std::array<T, 11> const & abscissa()
422    {
423       static  std::array<T, 11> data = {
424          BOOST_MATH_HUGE_CONSTANT(T, 0, 0.0000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000e+00),
425          BOOST_MATH_HUGE_CONSTANT(T, 0, 1.4887433898163121088482600112971998461756485942069169570798925351590361735566852137117762979946369123003116080525534e-01),
426          BOOST_MATH_HUGE_CONSTANT(T, 0, 2.9439286270146019813112660310386556616268662515695791864888229172724611166332737888445523178268237359119185139299872e-01),
427          BOOST_MATH_HUGE_CONSTANT(T, 0, 4.3339539412924719079926594316578416220007183765624649650270151314376698907770350122510275795011772122368293504099894e-01),
428          BOOST_MATH_HUGE_CONSTANT(T, 0, 5.6275713466860468333900009927269414084301388194196695886034621458779266353216327549712087854169992422106448211158815e-01),
429          BOOST_MATH_HUGE_CONSTANT(T, 0, 6.7940956829902440623432736511487357576929471183480946766481718895255857539507492461507857357048037949983390204739932e-01),
430          BOOST_MATH_HUGE_CONSTANT(T, 0, 7.8081772658641689706371757834504237716340752029815717974694859999505607982761420654526977234238996241110129779403362e-01),
431          BOOST_MATH_HUGE_CONSTANT(T, 0, 8.6506336668898451073209668842349304852754301496533045252195973184537475513805556135679072894604577069440463108641177e-01),
432          BOOST_MATH_HUGE_CONSTANT(T, 0, 9.3015749135570822600120718005950834622516790998193924230349406866828415983091673055011194572851007884702013619684320e-01),
433          BOOST_MATH_HUGE_CONSTANT(T, 0, 9.7390652851717172007796401208445205342826994669238211923121206669659520323463615962572356495626855625823304251877421e-01),
434          BOOST_MATH_HUGE_CONSTANT(T, 0, 9.9565716302580808073552728068900284792126058721947892436337916111757023046774867357152325996912076724298149077812671e-01),
435       };
436       return data;
437    }
weights()438    static  std::array<T, 11> const & weights()
439    {
440       static  std::array<T, 11> data = {
441          BOOST_MATH_HUGE_CONSTANT(T, 0, 1.4944555400291690566493646838982120374523631668747280383560851873698964478511841925721030705689540264726493367634340e-01),
442          BOOST_MATH_HUGE_CONSTANT(T, 0, 1.4773910490133849137484151597206804552373162548520660451819195439885993016735696405732703959182882254268727823258502e-01),
443          BOOST_MATH_HUGE_CONSTANT(T, 0, 1.4277593857706008079709427313871706088597905653190555560741004743970770449909340027811131706283756428281146832304737e-01),
444          BOOST_MATH_HUGE_CONSTANT(T, 0, 1.3470921731147332592805400177170683276099191300855971406636668491320291400121282036676953159488271772384389604997640e-01),
445          BOOST_MATH_HUGE_CONSTANT(T, 0, 1.2349197626206585107795810983107415951230034952864832764467994120974054238975454689681538622363738230836484113389878e-01),
446          BOOST_MATH_HUGE_CONSTANT(T, 0, 1.0938715880229764189921059032580496027181329983434522007819675829826550372891432168683899432674553842507906611591517e-01),
447          BOOST_MATH_HUGE_CONSTANT(T, 0, 9.3125454583697605535065465083366344390018828880760031970085038760177735672200775237414123061615827474831165614953012e-02),
448          BOOST_MATH_HUGE_CONSTANT(T, 0, 7.5039674810919952767043140916190009395219382000910088173697048048430404342858495178813808730646554086856929327903059e-02),
449          BOOST_MATH_HUGE_CONSTANT(T, 0, 5.4755896574351996031381300244580176373721114058333557524432615804784098927818975325116301569003298086458722055550981e-02),
450          BOOST_MATH_HUGE_CONSTANT(T, 0, 3.2558162307964727478818972459389760617388939845662609571537504232714121820165498692381607605384626494546068817765276e-02),
451          BOOST_MATH_HUGE_CONSTANT(T, 0, 1.1694638867371874278064396062192048396217332481931888927598147525622222058064992651806736704969967250888097490233242e-02),
452       };
453       return data;
454    }
455 };
456 
457 template <class T>
458 class gauss_kronrod_detail<T, 31, 0>
459 {
460 public:
abscissa()461    static std::array<T, 16> const & abscissa()
462    {
463       static const std::array<T, 16> data = {
464          0.000000000e+00f,
465          1.011420669e-01f,
466          2.011940940e-01f,
467          2.991800072e-01f,
468          3.941513471e-01f,
469          4.850818636e-01f,
470          5.709721726e-01f,
471          6.509967413e-01f,
472          7.244177314e-01f,
473          7.904185014e-01f,
474          8.482065834e-01f,
475          8.972645323e-01f,
476          9.372733924e-01f,
477          9.677390757e-01f,
478          9.879925180e-01f,
479          9.980022987e-01f,
480       };
481       return data;
482    }
weights()483    static std::array<T, 16> const & weights()
484    {
485       static const std::array<T, 16> data = {
486          1.013300070e-01f,
487          1.007698455e-01f,
488          9.917359872e-02f,
489          9.664272698e-02f,
490          9.312659817e-02f,
491          8.856444306e-02f,
492          8.308050282e-02f,
493          7.684968076e-02f,
494          6.985412132e-02f,
495          6.200956780e-02f,
496          5.348152469e-02f,
497          4.458975132e-02f,
498          3.534636079e-02f,
499          2.546084733e-02f,
500          1.500794733e-02f,
501          5.377479873e-03f,
502       };
503       return data;
504    }
505 };
506 
507 template <class T>
508 class gauss_kronrod_detail<T, 31, 1>
509 {
510 public:
abscissa()511    static std::array<T, 16> const & abscissa()
512    {
513       static const std::array<T, 16> data = {
514          0.00000000000000000e+00,
515          1.01142066918717499e-01,
516          2.01194093997434522e-01,
517          2.99180007153168812e-01,
518          3.94151347077563370e-01,
519          4.85081863640239681e-01,
520          5.70972172608538848e-01,
521          6.50996741297416971e-01,
522          7.24417731360170047e-01,
523          7.90418501442465933e-01,
524          8.48206583410427216e-01,
525          8.97264532344081901e-01,
526          9.37273392400705904e-01,
527          9.67739075679139134e-01,
528          9.87992518020485428e-01,
529          9.98002298693397060e-01,
530       };
531       return data;
532    }
weights()533    static std::array<T, 16> const & weights()
534    {
535       static const std::array<T, 16> data = {
536          1.01330007014791549e-01,
537          1.00769845523875595e-01,
538          9.91735987217919593e-02,
539          9.66427269836236785e-02,
540          9.31265981708253212e-02,
541          8.85644430562117706e-02,
542          8.30805028231330210e-02,
543          7.68496807577203789e-02,
544          6.98541213187282587e-02,
545          6.20095678006706403e-02,
546          5.34815246909280873e-02,
547          4.45897513247648766e-02,
548          3.53463607913758462e-02,
549          2.54608473267153202e-02,
550          1.50079473293161225e-02,
551          5.37747987292334899e-03,
552       };
553       return data;
554    }
555 };
556 
557 template <class T>
558 class gauss_kronrod_detail<T, 31, 2>
559 {
560 public:
abscissa()561    static std::array<T, 16> const & abscissa()
562    {
563       static const std::array<T, 16> data = {
564          0.00000000000000000000000000000000000e+00L,
565          1.01142066918717499027074231447392339e-01L,
566          2.01194093997434522300628303394596208e-01L,
567          2.99180007153168812166780024266388963e-01L,
568          3.94151347077563369897207370981045468e-01L,
569          4.85081863640239680693655740232350613e-01L,
570          5.70972172608538847537226737253910641e-01L,
571          6.50996741297416970533735895313274693e-01L,
572          7.24417731360170047416186054613938010e-01L,
573          7.90418501442465932967649294817947347e-01L,
574          8.48206583410427216200648320774216851e-01L,
575          8.97264532344081900882509656454495883e-01L,
576          9.37273392400705904307758947710209471e-01L,
577          9.67739075679139134257347978784337225e-01L,
578          9.87992518020485428489565718586612581e-01L,
579          9.98002298693397060285172840152271209e-01L,
580       };
581       return data;
582    }
weights()583    static std::array<T, 16> const & weights()
584    {
585       static const std::array<T, 16> data = {
586          1.01330007014791549017374792767492547e-01L,
587          1.00769845523875595044946662617569722e-01L,
588          9.91735987217919593323931734846031311e-02L,
589          9.66427269836236785051799076275893351e-02L,
590          9.31265981708253212254868727473457186e-02L,
591          8.85644430562117706472754436937743032e-02L,
592          8.30805028231330210382892472861037896e-02L,
593          7.68496807577203788944327774826590067e-02L,
594          6.98541213187282587095200770991474758e-02L,
595          6.20095678006706402851392309608029322e-02L,
596          5.34815246909280872653431472394302968e-02L,
597          4.45897513247648766082272993732796902e-02L,
598          3.53463607913758462220379484783600481e-02L,
599          2.54608473267153201868740010196533594e-02L,
600          1.50079473293161225383747630758072681e-02L,
601          5.37747987292334898779205143012764982e-03L,
602       };
603       return data;
604    }
605 };
606 
607 #ifdef BOOST_HAS_FLOAT128
608 template <class T>
609 class gauss_kronrod_detail<T, 31, 3>
610 {
611 public:
abscissa()612    static std::array<T, 16> const & abscissa()
613    {
614       static const std::array<T, 16> data = {
615          0.00000000000000000000000000000000000e+00Q,
616          1.01142066918717499027074231447392339e-01Q,
617          2.01194093997434522300628303394596208e-01Q,
618          2.99180007153168812166780024266388963e-01Q,
619          3.94151347077563369897207370981045468e-01Q,
620          4.85081863640239680693655740232350613e-01Q,
621          5.70972172608538847537226737253910641e-01Q,
622          6.50996741297416970533735895313274693e-01Q,
623          7.24417731360170047416186054613938010e-01Q,
624          7.90418501442465932967649294817947347e-01Q,
625          8.48206583410427216200648320774216851e-01Q,
626          8.97264532344081900882509656454495883e-01Q,
627          9.37273392400705904307758947710209471e-01Q,
628          9.67739075679139134257347978784337225e-01Q,
629          9.87992518020485428489565718586612581e-01Q,
630          9.98002298693397060285172840152271209e-01Q,
631       };
632       return data;
633    }
weights()634    static std::array<T, 16> const & weights()
635    {
636       static const std::array<T, 16> data = {
637          1.01330007014791549017374792767492547e-01Q,
638          1.00769845523875595044946662617569722e-01Q,
639          9.91735987217919593323931734846031311e-02Q,
640          9.66427269836236785051799076275893351e-02Q,
641          9.31265981708253212254868727473457186e-02Q,
642          8.85644430562117706472754436937743032e-02Q,
643          8.30805028231330210382892472861037896e-02Q,
644          7.68496807577203788944327774826590067e-02Q,
645          6.98541213187282587095200770991474758e-02Q,
646          6.20095678006706402851392309608029322e-02Q,
647          5.34815246909280872653431472394302968e-02Q,
648          4.45897513247648766082272993732796902e-02Q,
649          3.53463607913758462220379484783600481e-02Q,
650          2.54608473267153201868740010196533594e-02Q,
651          1.50079473293161225383747630758072681e-02Q,
652          5.37747987292334898779205143012764982e-03Q,
653       };
654       return data;
655    }
656 };
657 #endif
658 
659 template <class T>
660 class gauss_kronrod_detail<T, 31, 4>
661 {
662 public:
abscissa()663    static  std::array<T, 16> const & abscissa()
664    {
665       static  std::array<T, 16> data = {
666          BOOST_MATH_HUGE_CONSTANT(T, 0, 0.0000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000e+00),
667          BOOST_MATH_HUGE_CONSTANT(T, 0, 1.0114206691871749902707423144739233878745105740164180495800189504151097862454083050931321451540380998341273193681967e-01),
668          BOOST_MATH_HUGE_CONSTANT(T, 0, 2.0119409399743452230062830339459620781283645446263767961594972460994823900302018760183625806752105908967902257386509e-01),
669          BOOST_MATH_HUGE_CONSTANT(T, 0, 2.9918000715316881216678002426638896266160338274382080184125545738918081102513884467602322020157243563662094470221235e-01),
670          BOOST_MATH_HUGE_CONSTANT(T, 0, 3.9415134707756336989720737098104546836275277615869825503116534395160895778696141797549711416165976202589352169635648e-01),
671          BOOST_MATH_HUGE_CONSTANT(T, 0, 4.8508186364023968069365574023235061286633893089407312129367943604080239955167155974371848690848595275551258416303565e-01),
672          BOOST_MATH_HUGE_CONSTANT(T, 0, 5.7097217260853884753722673725391064123838639628274960485326541705419537986975857948341462856982614477912646497026257e-01),
673          BOOST_MATH_HUGE_CONSTANT(T, 0, 6.5099674129741697053373589531327469254694822609259966708966160576093305841043840794460394747228060367236079289132544e-01),
674          BOOST_MATH_HUGE_CONSTANT(T, 0, 7.2441773136017004741618605461393800963089929458410256355142342070412378167792521899610109760313432626923598549381925e-01),
675          BOOST_MATH_HUGE_CONSTANT(T, 0, 7.9041850144246593296764929481794734686214051995697617332365280643308302974631807059994738664225445530963711137343440e-01),
676          BOOST_MATH_HUGE_CONSTANT(T, 0, 8.4820658341042721620064832077421685136625617473699263409572755876067507517414548519760771975082148085090373835713340e-01),
677          BOOST_MATH_HUGE_CONSTANT(T, 0, 8.9726453234408190088250965645449588283177871149442786763972687601078537721473771221195399661919716123038835639691946e-01),
678          BOOST_MATH_HUGE_CONSTANT(T, 0, 9.3727339240070590430775894771020947124399627351530445790136307635020297379704552795054758617426808659746824044603157e-01),
679          BOOST_MATH_HUGE_CONSTANT(T, 0, 9.6773907567913913425734797878433722528335733730013163797468062226335804249452174804319385048203118506304424717089291e-01),
680          BOOST_MATH_HUGE_CONSTANT(T, 0, 9.8799251802048542848956571858661258114697281712376148999999751558738843736901942471272205036831914497667516843990079e-01),
681          BOOST_MATH_HUGE_CONSTANT(T, 0, 9.9800229869339706028517284015227120907340644231555723034839427970683348682837134566648979907760125278631896777136104e-01),
682       };
683       return data;
684    }
weights()685    static  std::array<T, 16> const & weights()
686    {
687       static  std::array<T, 16> data = {
688          BOOST_MATH_HUGE_CONSTANT(T, 0, 1.0133000701479154901737479276749254677092627259659629246734858372174107615774696665932418050683956749891773195816338e-01),
689          BOOST_MATH_HUGE_CONSTANT(T, 0, 1.0076984552387559504494666261756972191634838013536373069278929029488122760822761077475060185965408326901925180106227e-01),
690          BOOST_MATH_HUGE_CONSTANT(T, 0, 9.9173598721791959332393173484603131059567260816713281734860095693651563064308745717056680128223790739026832596087552e-02),
691          BOOST_MATH_HUGE_CONSTANT(T, 0, 9.6642726983623678505179907627589335136656568630495198973407668882934392359962841826511402504664592185391687490319950e-02),
692          BOOST_MATH_HUGE_CONSTANT(T, 0, 9.3126598170825321225486872747345718561927881321317330560285879189052002874531855060114908990458716740695847509343865e-02),
693          BOOST_MATH_HUGE_CONSTANT(T, 0, 8.8564443056211770647275443693774303212266732690655967817996052574877144544749814260718837576325109922207832119243346e-02),
694          BOOST_MATH_HUGE_CONSTANT(T, 0, 8.3080502823133021038289247286103789601554188253368717607281604875233630643885056057630789228337088859687986285569521e-02),
695          BOOST_MATH_HUGE_CONSTANT(T, 0, 7.6849680757720378894432777482659006722109101167947000584089097112470821092034084418224731527690291913686588446455555e-02),
696          BOOST_MATH_HUGE_CONSTANT(T, 0, 6.9854121318728258709520077099147475786045435140671549698798093177992675624987998849748628778570667518643649536771245e-02),
697          BOOST_MATH_HUGE_CONSTANT(T, 0, 6.2009567800670640285139230960802932190400004210329723569147829395618376206272317333030584268303808639229575334680414e-02),
698          BOOST_MATH_HUGE_CONSTANT(T, 0, 5.3481524690928087265343147239430296771554760947116739813222888752727413616259625439714812475198987513183153639571249e-02),
699          BOOST_MATH_HUGE_CONSTANT(T, 0, 4.4589751324764876608227299373279690223256649667921096570980823211805450700059906366455036418897149593261561551176267e-02),
700          BOOST_MATH_HUGE_CONSTANT(T, 0, 3.5346360791375846222037948478360048122630678992420820868148023340902501837247680978434662724296810081131106317333086e-02),
701          BOOST_MATH_HUGE_CONSTANT(T, 0, 2.5460847326715320186874001019653359397271745046864640508377984982400903447009185267605205778819712848080691366407461e-02),
702          BOOST_MATH_HUGE_CONSTANT(T, 0, 1.5007947329316122538374763075807268094639436437387634979291759700896494746154334398961710227490402528151677469993935e-02),
703          BOOST_MATH_HUGE_CONSTANT(T, 0, 5.3774798729233489877920514301276498183080402431284197876486169536848635554354599213793172596490038991436925569025913e-03),
704       };
705       return data;
706    }
707 };
708 
709 template <class T>
710 class gauss_kronrod_detail<T, 41, 0>
711 {
712 public:
abscissa()713    static std::array<T, 21> const & abscissa()
714    {
715       static const std::array<T, 21> data = {
716          0.000000000e+00f,
717          7.652652113e-02f,
718          1.526054652e-01f,
719          2.277858511e-01f,
720          3.016278681e-01f,
721          3.737060887e-01f,
722          4.435931752e-01f,
723          5.108670020e-01f,
724          5.751404468e-01f,
725          6.360536807e-01f,
726          6.932376563e-01f,
727          7.463319065e-01f,
728          7.950414288e-01f,
729          8.391169718e-01f,
730          8.782768113e-01f,
731          9.122344283e-01f,
732          9.408226338e-01f,
733          9.639719273e-01f,
734          9.815078775e-01f,
735          9.931285992e-01f,
736          9.988590316e-01f,
737       };
738       return data;
739    }
weights()740    static std::array<T, 21> const & weights()
741    {
742       static const std::array<T, 21> data = {
743          7.660071192e-02f,
744          7.637786767e-02f,
745          7.570449768e-02f,
746          7.458287540e-02f,
747          7.303069033e-02f,
748          7.105442355e-02f,
749          6.864867293e-02f,
750          6.583459713e-02f,
751          6.265323755e-02f,
752          5.911140088e-02f,
753          5.519510535e-02f,
754          5.094457392e-02f,
755          4.643482187e-02f,
756          4.166887333e-02f,
757          3.660016976e-02f,
758          3.128730678e-02f,
759          2.588213360e-02f,
760          2.038837346e-02f,
761          1.462616926e-02f,
762          8.600269856e-03f,
763          3.073583719e-03f,
764       };
765       return data;
766    }
767 };
768 
769 template <class T>
770 class gauss_kronrod_detail<T, 41, 1>
771 {
772 public:
abscissa()773    static std::array<T, 21> const & abscissa()
774    {
775       static const std::array<T, 21> data = {
776          0.00000000000000000e+00,
777          7.65265211334973338e-02,
778          1.52605465240922676e-01,
779          2.27785851141645078e-01,
780          3.01627868114913004e-01,
781          3.73706088715419561e-01,
782          4.43593175238725103e-01,
783          5.10867001950827098e-01,
784          5.75140446819710315e-01,
785          6.36053680726515025e-01,
786          6.93237656334751385e-01,
787          7.46331906460150793e-01,
788          7.95041428837551198e-01,
789          8.39116971822218823e-01,
790          8.78276811252281976e-01,
791          9.12234428251325906e-01,
792          9.40822633831754754e-01,
793          9.63971927277913791e-01,
794          9.81507877450250259e-01,
795          9.93128599185094925e-01,
796          9.98859031588277664e-01,
797       };
798       return data;
799    }
weights()800    static std::array<T, 21> const & weights()
801    {
802       static const std::array<T, 21> data = {
803          7.66007119179996564e-02,
804          7.63778676720807367e-02,
805          7.57044976845566747e-02,
806          7.45828754004991890e-02,
807          7.30306903327866675e-02,
808          7.10544235534440683e-02,
809          6.86486729285216193e-02,
810          6.58345971336184221e-02,
811          6.26532375547811680e-02,
812          5.91114008806395724e-02,
813          5.51951053482859947e-02,
814          5.09445739237286919e-02,
815          4.64348218674976747e-02,
816          4.16688733279736863e-02,
817          3.66001697582007980e-02,
818          3.12873067770327990e-02,
819          2.58821336049511588e-02,
820          2.03883734612665236e-02,
821          1.46261692569712530e-02,
822          8.60026985564294220e-03,
823          3.07358371852053150e-03,
824       };
825       return data;
826    }
827 };
828 
829 template <class T>
830 class gauss_kronrod_detail<T, 41, 2>
831 {
832 public:
abscissa()833    static std::array<T, 21> const & abscissa()
834    {
835       static const std::array<T, 21> data = {
836          0.00000000000000000000000000000000000e+00L,
837          7.65265211334973337546404093988382110e-02L,
838          1.52605465240922675505220241022677528e-01L,
839          2.27785851141645078080496195368574625e-01L,
840          3.01627868114913004320555356858592261e-01L,
841          3.73706088715419560672548177024927237e-01L,
842          4.43593175238725103199992213492640108e-01L,
843          5.10867001950827098004364050955250998e-01L,
844          5.75140446819710315342946036586425133e-01L,
845          6.36053680726515025452836696226285937e-01L,
846          6.93237656334751384805490711845931533e-01L,
847          7.46331906460150792614305070355641590e-01L,
848          7.95041428837551198350638833272787943e-01L,
849          8.39116971822218823394529061701520685e-01L,
850          8.78276811252281976077442995113078467e-01L,
851          9.12234428251325905867752441203298113e-01L,
852          9.40822633831754753519982722212443380e-01L,
853          9.63971927277913791267666131197277222e-01L,
854          9.81507877450250259193342994720216945e-01L,
855          9.93128599185094924786122388471320278e-01L,
856          9.98859031588277663838315576545863010e-01L,
857       };
858       return data;
859    }
weights()860    static std::array<T, 21> const & weights()
861    {
862       static const std::array<T, 21> data = {
863          7.66007119179996564450499015301017408e-02L,
864          7.63778676720807367055028350380610018e-02L,
865          7.57044976845566746595427753766165583e-02L,
866          7.45828754004991889865814183624875286e-02L,
867          7.30306903327866674951894176589131128e-02L,
868          7.10544235534440683057903617232101674e-02L,
869          6.86486729285216193456234118853678017e-02L,
870          6.58345971336184221115635569693979431e-02L,
871          6.26532375547811680258701221742549806e-02L,
872          5.91114008806395723749672206485942171e-02L,
873          5.51951053482859947448323724197773292e-02L,
874          5.09445739237286919327076700503449487e-02L,
875          4.64348218674976747202318809261075168e-02L,
876          4.16688733279736862637883059368947380e-02L,
877          3.66001697582007980305572407072110085e-02L,
878          3.12873067770327989585431193238007379e-02L,
879          2.58821336049511588345050670961531430e-02L,
880          2.03883734612665235980102314327547051e-02L,
881          1.46261692569712529837879603088683562e-02L,
882          8.60026985564294219866178795010234725e-03L,
883          3.07358371852053150121829324603098749e-03L,
884       };
885       return data;
886    }
887 };
888 
889 #ifdef BOOST_HAS_FLOAT128
890 template <class T>
891 class gauss_kronrod_detail<T, 41, 3>
892 {
893 public:
abscissa()894    static std::array<T, 21> const & abscissa()
895    {
896       static const std::array<T, 21> data = {
897          0.00000000000000000000000000000000000e+00Q,
898          7.65265211334973337546404093988382110e-02Q,
899          1.52605465240922675505220241022677528e-01Q,
900          2.27785851141645078080496195368574625e-01Q,
901          3.01627868114913004320555356858592261e-01Q,
902          3.73706088715419560672548177024927237e-01Q,
903          4.43593175238725103199992213492640108e-01Q,
904          5.10867001950827098004364050955250998e-01Q,
905          5.75140446819710315342946036586425133e-01Q,
906          6.36053680726515025452836696226285937e-01Q,
907          6.93237656334751384805490711845931533e-01Q,
908          7.46331906460150792614305070355641590e-01Q,
909          7.95041428837551198350638833272787943e-01Q,
910          8.39116971822218823394529061701520685e-01Q,
911          8.78276811252281976077442995113078467e-01Q,
912          9.12234428251325905867752441203298113e-01Q,
913          9.40822633831754753519982722212443380e-01Q,
914          9.63971927277913791267666131197277222e-01Q,
915          9.81507877450250259193342994720216945e-01Q,
916          9.93128599185094924786122388471320278e-01Q,
917          9.98859031588277663838315576545863010e-01Q,
918       };
919       return data;
920    }
weights()921    static std::array<T, 21> const & weights()
922    {
923       static const std::array<T, 21> data = {
924          7.66007119179996564450499015301017408e-02Q,
925          7.63778676720807367055028350380610018e-02Q,
926          7.57044976845566746595427753766165583e-02Q,
927          7.45828754004991889865814183624875286e-02Q,
928          7.30306903327866674951894176589131128e-02Q,
929          7.10544235534440683057903617232101674e-02Q,
930          6.86486729285216193456234118853678017e-02Q,
931          6.58345971336184221115635569693979431e-02Q,
932          6.26532375547811680258701221742549806e-02Q,
933          5.91114008806395723749672206485942171e-02Q,
934          5.51951053482859947448323724197773292e-02Q,
935          5.09445739237286919327076700503449487e-02Q,
936          4.64348218674976747202318809261075168e-02Q,
937          4.16688733279736862637883059368947380e-02Q,
938          3.66001697582007980305572407072110085e-02Q,
939          3.12873067770327989585431193238007379e-02Q,
940          2.58821336049511588345050670961531430e-02Q,
941          2.03883734612665235980102314327547051e-02Q,
942          1.46261692569712529837879603088683562e-02Q,
943          8.60026985564294219866178795010234725e-03Q,
944          3.07358371852053150121829324603098749e-03Q,
945       };
946       return data;
947    }
948 };
949 #endif
950 
951 template <class T>
952 class gauss_kronrod_detail<T, 41, 4>
953 {
954 public:
abscissa()955    static  std::array<T, 21> const & abscissa()
956    {
957       static  std::array<T, 21> data = {
958          BOOST_MATH_HUGE_CONSTANT(T, 0, 0.0000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000e+00),
959          BOOST_MATH_HUGE_CONSTANT(T, 0, 7.6526521133497333754640409398838211004796266813497500804795244384256342048336978241545114181556215606998505646364133e-02),
960          BOOST_MATH_HUGE_CONSTANT(T, 0, 1.5260546524092267550522024102267752791167622481841730660174156703809133685751696356987995886397049724808931527012542e-01),
961          BOOST_MATH_HUGE_CONSTANT(T, 0, 2.2778585114164507808049619536857462474308893768292747231463573920717134186355582779495212519096870803177373131560430e-01),
962          BOOST_MATH_HUGE_CONSTANT(T, 0, 3.0162786811491300432055535685859226061539650501373092456926374427956957435978384116066498234762220215751079886015902e-01),
963          BOOST_MATH_HUGE_CONSTANT(T, 0, 3.7370608871541956067254817702492723739574632170568271182794861351564576437305952789589568363453337894476772208852815e-01),
964          BOOST_MATH_HUGE_CONSTANT(T, 0, 4.4359317523872510319999221349264010784010101082300309613315028346299543059315258601993479156987847429893626854030516e-01),
965          BOOST_MATH_HUGE_CONSTANT(T, 0, 5.1086700195082709800436405095525099842549132920242683347234861989473497039076572814403168305086777919832943068843526e-01),
966          BOOST_MATH_HUGE_CONSTANT(T, 0, 5.7514044681971031534294603658642513281381264014771682537415885495717468074720062012357788489049470208285175093670561e-01),
967          BOOST_MATH_HUGE_CONSTANT(T, 0, 6.3605368072651502545283669622628593674338911679936846393944662254654126258543013255870319549576130658211710937772596e-01),
968          BOOST_MATH_HUGE_CONSTANT(T, 0, 6.9323765633475138480549071184593153338642585141021417904687378454301191710739219011546672416325022748282227809465165e-01),
969          BOOST_MATH_HUGE_CONSTANT(T, 0, 7.4633190646015079261430507035564159031073067956917644413954590606853535503815506468110411362064752061238490065167656e-01),
970          BOOST_MATH_HUGE_CONSTANT(T, 0, 7.9504142883755119835063883327278794295938959911578029703855163894322697871710382866701777890251824617748545658564370e-01),
971          BOOST_MATH_HUGE_CONSTANT(T, 0, 8.3911697182221882339452906170152068532962936506563737325249272553286109399932480991922934056595764922060422035306914e-01),
972          BOOST_MATH_HUGE_CONSTANT(T, 0, 8.7827681125228197607744299511307846671124526828251164853898086998248145904743220740840261624245683876748360309079747e-01),
973          BOOST_MATH_HUGE_CONSTANT(T, 0, 9.1223442825132590586775244120329811304918479742369177479588221915807089120871907893644472619292138737876039175464603e-01),
974          BOOST_MATH_HUGE_CONSTANT(T, 0, 9.4082263383175475351998272221244338027429557377965291059536839973186796006557571220888218676776618448841584569497535e-01),
975          BOOST_MATH_HUGE_CONSTANT(T, 0, 9.6397192727791379126766613119727722191206032780618885606353759389204158078438305698001812525596471563131043491596423e-01),
976          BOOST_MATH_HUGE_CONSTANT(T, 0, 9.8150787745025025919334299472021694456725093981023759869077533318793098857465723460898060491887511355706497739384103e-01),
977          BOOST_MATH_HUGE_CONSTANT(T, 0, 9.9312859918509492478612238847132027822264713090165589614818413121798471762775378083944940249657220927472894034724419e-01),
978          BOOST_MATH_HUGE_CONSTANT(T, 0, 9.9885903158827766383831557654586300999957020432629666866666860339324411793311982967839129772854179884971700274369367e-01),
979       };
980       return data;
981    }
weights()982    static  std::array<T, 21> const & weights()
983    {
984       static  std::array<T, 21> data = {
985          BOOST_MATH_HUGE_CONSTANT(T, 0, 7.6600711917999656445049901530101740827932500628670118055485349620314721456712029449597396569857880493210849110825276e-02),
986          BOOST_MATH_HUGE_CONSTANT(T, 0, 7.6377867672080736705502835038061001800801036764945996714946431116936745542061941050008345047482501253320401746334511e-02),
987          BOOST_MATH_HUGE_CONSTANT(T, 0, 7.5704497684556674659542775376616558263363155900414326194855223272348838596099414841886740468379707283366777797425290e-02),
988          BOOST_MATH_HUGE_CONSTANT(T, 0, 7.4582875400499188986581418362487528616116493572092273080047040726969899567887364227664202642942357104526915332274625e-02),
989          BOOST_MATH_HUGE_CONSTANT(T, 0, 7.3030690332786667495189417658913112760626845234552742380174250771849743831660040966804802312464527721645765620253776e-02),
990          BOOST_MATH_HUGE_CONSTANT(T, 0, 7.1054423553444068305790361723210167412912159322210143921628270586407381879789525901086146473278095159807542174985045e-02),
991          BOOST_MATH_HUGE_CONSTANT(T, 0, 6.8648672928521619345623411885367801715489704958239860400434264173923806029589970941711224257967651039544669425313433e-02),
992          BOOST_MATH_HUGE_CONSTANT(T, 0, 6.5834597133618422111563556969397943147223506343381443709751749639944420314384296347503523810096842402960802728781816e-02),
993          BOOST_MATH_HUGE_CONSTANT(T, 0, 6.2653237554781168025870122174254980585819744698897886186553324157100424088919284503451596742588386343548162830898103e-02),
994          BOOST_MATH_HUGE_CONSTANT(T, 0, 5.9111400880639572374967220648594217136419365977042191748388047204015262840407696611508732839851952697839735487615776e-02),
995          BOOST_MATH_HUGE_CONSTANT(T, 0, 5.5195105348285994744832372419777329194753456228153116909812131213177827707884692917845453999535518818940813085110223e-02),
996          BOOST_MATH_HUGE_CONSTANT(T, 0, 5.0944573923728691932707670050344948664836365809262579747517140086119113476866735641054822574173198900379392130050979e-02),
997          BOOST_MATH_HUGE_CONSTANT(T, 0, 4.6434821867497674720231880926107516842127071007077929289994127933243222585938804392953931185146446072587020288747981e-02),
998          BOOST_MATH_HUGE_CONSTANT(T, 0, 4.1668873327973686263788305936894738043960843153010324860966353235271889596379726462208702081068715463576895020003842e-02),
999          BOOST_MATH_HUGE_CONSTANT(T, 0, 3.6600169758200798030557240707211008487453496747498001651070009441973280061489266074044986901436324295513243878212345e-02),
1000          BOOST_MATH_HUGE_CONSTANT(T, 0, 3.1287306777032798958543119323800737887769280362813337359554598005322423266047996771926031069705049476071896145456496e-02),
1001          BOOST_MATH_HUGE_CONSTANT(T, 0, 2.5882133604951158834505067096153142999479118048674944526997797755374306421629440393392427198869345793286369198147609e-02),
1002          BOOST_MATH_HUGE_CONSTANT(T, 0, 2.0388373461266523598010231432754705122838627940185929365371868214433006532030353671253640300679157504987977281782909e-02),
1003          BOOST_MATH_HUGE_CONSTANT(T, 0, 1.4626169256971252983787960308868356163881050162249770342103474631076960029748751959380482484308382288261238476948520e-02),
1004          BOOST_MATH_HUGE_CONSTANT(T, 0, 8.6002698556429421986617879501023472521289227667077976622450602031426535362696437838448828009554532025301579670206091e-03),
1005          BOOST_MATH_HUGE_CONSTANT(T, 0, 3.0735837185205315012182932460309874880335046882543449198461628212114333665590378156706265241414469306987988292234740e-03),
1006       };
1007       return data;
1008    }
1009 };
1010 
1011 template <class T>
1012 class gauss_kronrod_detail<T, 51, 0>
1013 {
1014 public:
abscissa()1015    static std::array<T, 26> const & abscissa()
1016    {
1017       static const std::array<T, 26> data = {
1018          0.000000000e+00f,
1019          6.154448301e-02f,
1020          1.228646926e-01f,
1021          1.837189394e-01f,
1022          2.438668837e-01f,
1023          3.030895389e-01f,
1024          3.611723058e-01f,
1025          4.178853822e-01f,
1026          4.730027314e-01f,
1027          5.263252843e-01f,
1028          5.776629302e-01f,
1029          6.268100990e-01f,
1030          6.735663685e-01f,
1031          7.177664068e-01f,
1032          7.592592630e-01f,
1033          7.978737980e-01f,
1034          8.334426288e-01f,
1035          8.658470653e-01f,
1036          8.949919979e-01f,
1037          9.207471153e-01f,
1038          9.429745712e-01f,
1039          9.616149864e-01f,
1040          9.766639215e-01f,
1041          9.880357945e-01f,
1042          9.955569698e-01f,
1043          9.992621050e-01f,
1044       };
1045       return data;
1046    }
weights()1047    static std::array<T, 26> const & weights()
1048    {
1049       static const std::array<T, 26> data = {
1050          6.158081807e-02f,
1051          6.147118987e-02f,
1052          6.112850972e-02f,
1053          6.053945538e-02f,
1054          5.972034032e-02f,
1055          5.868968002e-02f,
1056          5.743711636e-02f,
1057          5.595081122e-02f,
1058          5.425112989e-02f,
1059          5.236288581e-02f,
1060          5.027767908e-02f,
1061          4.798253714e-02f,
1062          4.550291305e-02f,
1063          4.287284502e-02f,
1064          4.008382550e-02f,
1065          3.711627148e-02f,
1066          3.400213027e-02f,
1067          3.079230017e-02f,
1068          2.747531759e-02f,
1069          2.400994561e-02f,
1070          2.043537115e-02f,
1071          1.684781771e-02f,
1072          1.323622920e-02f,
1073          9.473973386e-03f,
1074          5.561932135e-03f,
1075          1.987383892e-03f,
1076       };
1077       return data;
1078    }
1079 };
1080 
1081 template <class T>
1082 class gauss_kronrod_detail<T, 51, 1>
1083 {
1084 public:
abscissa()1085    static std::array<T, 26> const & abscissa()
1086    {
1087       static const std::array<T, 26> data = {
1088          0.00000000000000000e+00,
1089          6.15444830056850789e-02,
1090          1.22864692610710396e-01,
1091          1.83718939421048892e-01,
1092          2.43866883720988432e-01,
1093          3.03089538931107830e-01,
1094          3.61172305809387838e-01,
1095          4.17885382193037749e-01,
1096          4.73002731445714961e-01,
1097          5.26325284334719183e-01,
1098          5.77662930241222968e-01,
1099          6.26810099010317413e-01,
1100          6.73566368473468364e-01,
1101          7.17766406813084388e-01,
1102          7.59259263037357631e-01,
1103          7.97873797998500059e-01,
1104          8.33442628760834001e-01,
1105          8.65847065293275595e-01,
1106          8.94991997878275369e-01,
1107          9.20747115281701562e-01,
1108          9.42974571228974339e-01,
1109          9.61614986425842512e-01,
1110          9.76663921459517511e-01,
1111          9.88035794534077248e-01,
1112          9.95556969790498098e-01,
1113          9.99262104992609834e-01,
1114       };
1115       return data;
1116    }
weights()1117    static std::array<T, 26> const & weights()
1118    {
1119       static const std::array<T, 26> data = {
1120          6.15808180678329351e-02,
1121          6.14711898714253167e-02,
1122          6.11285097170530483e-02,
1123          6.05394553760458629e-02,
1124          5.97203403241740600e-02,
1125          5.86896800223942080e-02,
1126          5.74371163615678329e-02,
1127          5.59508112204123173e-02,
1128          5.42511298885454901e-02,
1129          5.23628858064074759e-02,
1130          5.02776790807156720e-02,
1131          4.79825371388367139e-02,
1132          4.55029130499217889e-02,
1133          4.28728450201700495e-02,
1134          4.00838255040323821e-02,
1135          3.71162714834155436e-02,
1136          3.40021302743293378e-02,
1137          3.07923001673874889e-02,
1138          2.74753175878517378e-02,
1139          2.40099456069532162e-02,
1140          2.04353711458828355e-02,
1141          1.68478177091282982e-02,
1142          1.32362291955716748e-02,
1143          9.47397338617415161e-03,
1144          5.56193213535671376e-03,
1145          1.98738389233031593e-03,
1146       };
1147       return data;
1148    }
1149 };
1150 
1151 template <class T>
1152 class gauss_kronrod_detail<T, 51, 2>
1153 {
1154 public:
abscissa()1155    static std::array<T, 26> const & abscissa()
1156    {
1157       static const std::array<T, 26> data = {
1158          0.00000000000000000000000000000000000e+00L,
1159          6.15444830056850788865463923667966313e-02L,
1160          1.22864692610710396387359818808036806e-01L,
1161          1.83718939421048892015969888759528416e-01L,
1162          2.43866883720988432045190362797451586e-01L,
1163          3.03089538931107830167478909980339329e-01L,
1164          3.61172305809387837735821730127640667e-01L,
1165          4.17885382193037748851814394594572487e-01L,
1166          4.73002731445714960522182115009192041e-01L,
1167          5.26325284334719182599623778158010178e-01L,
1168          5.77662930241222967723689841612654067e-01L,
1169          6.26810099010317412788122681624517881e-01L,
1170          6.73566368473468364485120633247622176e-01L,
1171          7.17766406813084388186654079773297781e-01L,
1172          7.59259263037357630577282865204360976e-01L,
1173          7.97873797998500059410410904994306569e-01L,
1174          8.33442628760834001421021108693569569e-01L,
1175          8.65847065293275595448996969588340088e-01L,
1176          8.94991997878275368851042006782804954e-01L,
1177          9.20747115281701561746346084546330632e-01L,
1178          9.42974571228974339414011169658470532e-01L,
1179          9.61614986425842512418130033660167242e-01L,
1180          9.76663921459517511498315386479594068e-01L,
1181          9.88035794534077247637331014577406227e-01L,
1182          9.95556969790498097908784946893901617e-01L,
1183          9.99262104992609834193457486540340594e-01L,
1184       };
1185       return data;
1186    }
weights()1187    static std::array<T, 26> const & weights()
1188    {
1189       static const std::array<T, 26> data = {
1190          6.15808180678329350787598242400645532e-02L,
1191          6.14711898714253166615441319652641776e-02L,
1192          6.11285097170530483058590304162927119e-02L,
1193          6.05394553760458629453602675175654272e-02L,
1194          5.97203403241740599790992919325618538e-02L,
1195          5.86896800223942079619741758567877641e-02L,
1196          5.74371163615678328535826939395064720e-02L,
1197          5.59508112204123173082406863827473468e-02L,
1198          5.42511298885454901445433704598756068e-02L,
1199          5.23628858064074758643667121378727149e-02L,
1200          5.02776790807156719633252594334400844e-02L,
1201          4.79825371388367139063922557569147550e-02L,
1202          4.55029130499217889098705847526603930e-02L,
1203          4.28728450201700494768957924394951611e-02L,
1204          4.00838255040323820748392844670756464e-02L,
1205          3.71162714834155435603306253676198760e-02L,
1206          3.40021302743293378367487952295512032e-02L,
1207          3.07923001673874888911090202152285856e-02L,
1208          2.74753175878517378029484555178110786e-02L,
1209          2.40099456069532162200924891648810814e-02L,
1210          2.04353711458828354565682922359389737e-02L,
1211          1.68478177091282982315166675363363158e-02L,
1212          1.32362291955716748136564058469762381e-02L,
1213          9.47397338617415160720771052365532387e-03L,
1214          5.56193213535671375804023690106552207e-03L,
1215          1.98738389233031592650785188284340989e-03L,
1216       };
1217       return data;
1218    }
1219 };
1220 
1221 #ifdef BOOST_HAS_FLOAT128
1222 template <class T>
1223 class gauss_kronrod_detail<T, 51, 3>
1224 {
1225 public:
abscissa()1226    static std::array<T, 26> const & abscissa()
1227    {
1228       static const std::array<T, 26> data = {
1229          0.00000000000000000000000000000000000e+00Q,
1230          6.15444830056850788865463923667966313e-02Q,
1231          1.22864692610710396387359818808036806e-01Q,
1232          1.83718939421048892015969888759528416e-01Q,
1233          2.43866883720988432045190362797451586e-01Q,
1234          3.03089538931107830167478909980339329e-01Q,
1235          3.61172305809387837735821730127640667e-01Q,
1236          4.17885382193037748851814394594572487e-01Q,
1237          4.73002731445714960522182115009192041e-01Q,
1238          5.26325284334719182599623778158010178e-01Q,
1239          5.77662930241222967723689841612654067e-01Q,
1240          6.26810099010317412788122681624517881e-01Q,
1241          6.73566368473468364485120633247622176e-01Q,
1242          7.17766406813084388186654079773297781e-01Q,
1243          7.59259263037357630577282865204360976e-01Q,
1244          7.97873797998500059410410904994306569e-01Q,
1245          8.33442628760834001421021108693569569e-01Q,
1246          8.65847065293275595448996969588340088e-01Q,
1247          8.94991997878275368851042006782804954e-01Q,
1248          9.20747115281701561746346084546330632e-01Q,
1249          9.42974571228974339414011169658470532e-01Q,
1250          9.61614986425842512418130033660167242e-01Q,
1251          9.76663921459517511498315386479594068e-01Q,
1252          9.88035794534077247637331014577406227e-01Q,
1253          9.95556969790498097908784946893901617e-01Q,
1254          9.99262104992609834193457486540340594e-01Q,
1255       };
1256       return data;
1257    }
weights()1258    static std::array<T, 26> const & weights()
1259    {
1260       static const std::array<T, 26> data = {
1261          6.15808180678329350787598242400645532e-02Q,
1262          6.14711898714253166615441319652641776e-02Q,
1263          6.11285097170530483058590304162927119e-02Q,
1264          6.05394553760458629453602675175654272e-02Q,
1265          5.97203403241740599790992919325618538e-02Q,
1266          5.86896800223942079619741758567877641e-02Q,
1267          5.74371163615678328535826939395064720e-02Q,
1268          5.59508112204123173082406863827473468e-02Q,
1269          5.42511298885454901445433704598756068e-02Q,
1270          5.23628858064074758643667121378727149e-02Q,
1271          5.02776790807156719633252594334400844e-02Q,
1272          4.79825371388367139063922557569147550e-02Q,
1273          4.55029130499217889098705847526603930e-02Q,
1274          4.28728450201700494768957924394951611e-02Q,
1275          4.00838255040323820748392844670756464e-02Q,
1276          3.71162714834155435603306253676198760e-02Q,
1277          3.40021302743293378367487952295512032e-02Q,
1278          3.07923001673874888911090202152285856e-02Q,
1279          2.74753175878517378029484555178110786e-02Q,
1280          2.40099456069532162200924891648810814e-02Q,
1281          2.04353711458828354565682922359389737e-02Q,
1282          1.68478177091282982315166675363363158e-02Q,
1283          1.32362291955716748136564058469762381e-02Q,
1284          9.47397338617415160720771052365532387e-03Q,
1285          5.56193213535671375804023690106552207e-03Q,
1286          1.98738389233031592650785188284340989e-03Q,
1287       };
1288       return data;
1289    }
1290 };
1291 #endif
1292 
1293 template <class T>
1294 class gauss_kronrod_detail<T, 51, 4>
1295 {
1296 public:
abscissa()1297    static  std::array<T, 26> const & abscissa()
1298    {
1299       static  std::array<T, 26> data = {
1300          BOOST_MATH_HUGE_CONSTANT(T, 0, 0.0000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000e+00),
1301          BOOST_MATH_HUGE_CONSTANT(T, 0, 6.1544483005685078886546392366796631281724348039823545274305431751687279361558658545141048781022691067898008423227288e-02),
1302          BOOST_MATH_HUGE_CONSTANT(T, 0, 1.2286469261071039638735981880803680553220534604978373842389353789270883496885841582643884994633105537597765980412320e-01),
1303          BOOST_MATH_HUGE_CONSTANT(T, 0, 1.8371893942104889201596988875952841578528447834990555215034512653236752851109815617651867160645591242103823539931527e-01),
1304          BOOST_MATH_HUGE_CONSTANT(T, 0, 2.4386688372098843204519036279745158640563315632598447642113565325038747278585595067977636776325034060327548499765742e-01),
1305          BOOST_MATH_HUGE_CONSTANT(T, 0, 3.0308953893110783016747890998033932920041937876655194685731578452573120372337209717349617882111662416355753711853559e-01),
1306          BOOST_MATH_HUGE_CONSTANT(T, 0, 3.6117230580938783773582173012764066742207834704337506979457877784674538239569654860329531506093761400789294612122812e-01),
1307          BOOST_MATH_HUGE_CONSTANT(T, 0, 4.1788538219303774885181439459457248709336998140069528034955785068796932076966599548717224205109797297615032607570119e-01),
1308          BOOST_MATH_HUGE_CONSTANT(T, 0, 4.7300273144571496052218211500919204133181773846162729090723082769560327584128603010315684778279363544192787010704498e-01),
1309          BOOST_MATH_HUGE_CONSTANT(T, 0, 5.2632528433471918259962377815801017803683252320191114313002425180471455022502695302371008520604638341970901082293650e-01),
1310          BOOST_MATH_HUGE_CONSTANT(T, 0, 5.7766293024122296772368984161265406739573503929151825664548350776102301275263202227671659646579649084013116066120581e-01),
1311          BOOST_MATH_HUGE_CONSTANT(T, 0, 6.2681009901031741278812268162451788101954628995068510806525222008437260184181183053045236423845198752346149030569920e-01),
1312          BOOST_MATH_HUGE_CONSTANT(T, 0, 6.7356636847346836448512063324762217588341672807274931705965696177828773684928421158196368568030932194044282149314388e-01),
1313          BOOST_MATH_HUGE_CONSTANT(T, 0, 7.1776640681308438818665407977329778059771167555515582423493486823991612820974965089522905953765860328116692570706602e-01),
1314          BOOST_MATH_HUGE_CONSTANT(T, 0, 7.5925926303735763057728286520436097638752201889833412091838973544501862882026240760763679724185230331463919586229073e-01),
1315          BOOST_MATH_HUGE_CONSTANT(T, 0, 7.9787379799850005941041090499430656940863230009338267661706934499488650817643824077118950314443984031474353711531825e-01),
1316          BOOST_MATH_HUGE_CONSTANT(T, 0, 8.3344262876083400142102110869356956946096411382352078602086471546171813247709012525322973947759168107133491065937347e-01),
1317          BOOST_MATH_HUGE_CONSTANT(T, 0, 8.6584706529327559544899696958834008820284409402823690293965213246691432948180280120756708738064779055576005302835351e-01),
1318          BOOST_MATH_HUGE_CONSTANT(T, 0, 8.9499199787827536885104200678280495417455484975358390306170168295917151090119945137118600693039178162093726882638296e-01),
1319          BOOST_MATH_HUGE_CONSTANT(T, 0, 9.2074711528170156174634608454633063157457035996277199700642836501131385042631212407808952281702820179915510491592339e-01),
1320          BOOST_MATH_HUGE_CONSTANT(T, 0, 9.4297457122897433941401116965847053190520157060899014192745249713729532254404926130890521815127348327109666786665572e-01),
1321          BOOST_MATH_HUGE_CONSTANT(T, 0, 9.6161498642584251241813003366016724169212642963709676666624520141292893281185666917636407790823210892689040877316178e-01),
1322          BOOST_MATH_HUGE_CONSTANT(T, 0, 9.7666392145951751149831538647959406774537055531440674467098742731616386753588055389644670948300617866819865983054648e-01),
1323          BOOST_MATH_HUGE_CONSTANT(T, 0, 9.8803579453407724763733101457740622707248415209160748131449972199405186821347293686245404742032360498210710718706868e-01),
1324          BOOST_MATH_HUGE_CONSTANT(T, 0, 9.9555696979049809790878494689390161725756264940480817121080493113293348134372793448728802635294700756868258870429256e-01),
1325          BOOST_MATH_HUGE_CONSTANT(T, 0, 9.9926210499260983419345748654034059370452496042279618586228697762904524428167719073818746102238075978747461480736921e-01),
1326       };
1327       return data;
1328    }
weights()1329    static  std::array<T, 26> const & weights()
1330    {
1331       static  std::array<T, 26> data = {
1332          BOOST_MATH_HUGE_CONSTANT(T, 0, 6.1580818067832935078759824240064553190436936903140808056908996403358367244202623293256774502185186717703954810463664e-02),
1333          BOOST_MATH_HUGE_CONSTANT(T, 0, 6.1471189871425316661544131965264177586537962876885022711111683500151700796198726558483367566537422877227096643444043e-02),
1334          BOOST_MATH_HUGE_CONSTANT(T, 0, 6.1128509717053048305859030416292711922678552321960938357322028070390133769952032831204895569347757809858568165047769e-02),
1335          BOOST_MATH_HUGE_CONSTANT(T, 0, 6.0539455376045862945360267517565427162312365710457079923487043144554747810689514408013582515489930908693681447570811e-02),
1336          BOOST_MATH_HUGE_CONSTANT(T, 0, 5.9720340324174059979099291932561853835363045476189975483372207816149988460708299020779612375010639778624011960832019e-02),
1337          BOOST_MATH_HUGE_CONSTANT(T, 0, 5.8689680022394207961974175856787764139795646254828315293243700305012569486054157617049685031506591863121580010947248e-02),
1338          BOOST_MATH_HUGE_CONSTANT(T, 0, 5.7437116361567832853582693939506471994832856823896682976509412313367495727224381199978598247737089593472710899482737e-02),
1339          BOOST_MATH_HUGE_CONSTANT(T, 0, 5.5950811220412317308240686382747346820271035112771802428932791066115158268338607019365831655460314732208940609352540e-02),
1340          BOOST_MATH_HUGE_CONSTANT(T, 0, 5.4251129888545490144543370459875606826076838441263383072163293312936923476650934130242315028422047795830492882862973e-02),
1341          BOOST_MATH_HUGE_CONSTANT(T, 0, 5.2362885806407475864366712137872714887351550723707596350905793656046659248541276597504566497990926306481919129870507e-02),
1342          BOOST_MATH_HUGE_CONSTANT(T, 0, 5.0277679080715671963325259433440084440587630604775975142050968279743014641141402310302584542633557037153607386127936e-02),
1343          BOOST_MATH_HUGE_CONSTANT(T, 0, 4.7982537138836713906392255756914754983592207423271169651235865196757913880334117810235517477328110033499422471098658e-02),
1344          BOOST_MATH_HUGE_CONSTANT(T, 0, 4.5502913049921788909870584752660393043707768935695327316724254392794299567957035458208970599641697203261236226745020e-02),
1345          BOOST_MATH_HUGE_CONSTANT(T, 0, 4.2872845020170049476895792439495161101999504199883328877919242515738957655253932048951366960802592343905647433925806e-02),
1346          BOOST_MATH_HUGE_CONSTANT(T, 0, 4.0083825504032382074839284467075646401410549266591308713115878386835777315058451955614116158949614066927183232852042e-02),
1347          BOOST_MATH_HUGE_CONSTANT(T, 0, 3.7116271483415543560330625367619875995997802688047764805628702762773009669395760582294525748583875707140577080663373e-02),
1348          BOOST_MATH_HUGE_CONSTANT(T, 0, 3.4002130274329337836748795229551203225670528250050443083264193121524339063344855010257660547708022429300203676502386e-02),
1349          BOOST_MATH_HUGE_CONSTANT(T, 0, 3.0792300167387488891109020215228585600877162393292487644544830559965388047996492709248618249084851477787538356572832e-02),
1350          BOOST_MATH_HUGE_CONSTANT(T, 0, 2.7475317587851737802948455517811078614796013288710603199613621069727810352835469926107822047433566792405123805901196e-02),
1351          BOOST_MATH_HUGE_CONSTANT(T, 0, 2.4009945606953216220092489164881081392931528209659330290734972342536012282191913069778658241972047765300060007037359e-02),
1352          BOOST_MATH_HUGE_CONSTANT(T, 0, 2.0435371145882835456568292235938973678758006097668937220074531550163622566841885855957623103354443247806459277197725e-02),
1353          BOOST_MATH_HUGE_CONSTANT(T, 0, 1.6847817709128298231516667536336315840402654624706139411175769276842182270078960078544597372646532637619276509222462e-02),
1354          BOOST_MATH_HUGE_CONSTANT(T, 0, 1.3236229195571674813656405846976238077578084997863654732213860488560614587634395544002156258192582265590155862296710e-02),
1355          BOOST_MATH_HUGE_CONSTANT(T, 0, 9.4739733861741516072077105236553238716453268483726334971394029603529306140359023187904705754719643032594360138998941e-03),
1356          BOOST_MATH_HUGE_CONSTANT(T, 0, 5.5619321353567137580402369010655220701769295496290984052961210793810038857581724171021610100708799763006942755331129e-03),
1357          BOOST_MATH_HUGE_CONSTANT(T, 0, 1.9873838923303159265078518828434098894299804282505973837653346298985629336820118753523093675303476883723992297810124e-03),
1358       };
1359       return data;
1360    }
1361 };
1362 
1363 template <class T>
1364 class gauss_kronrod_detail<T, 61, 0>
1365 {
1366 public:
abscissa()1367    static std::array<T, 31> const & abscissa()
1368    {
1369       static const std::array<T, 31> data = {
1370          0.000000000e+00f,
1371          5.147184256e-02f,
1372          1.028069380e-01f,
1373          1.538699136e-01f,
1374          2.045251167e-01f,
1375          2.546369262e-01f,
1376          3.040732023e-01f,
1377          3.527047255e-01f,
1378          4.004012548e-01f,
1379          4.470337695e-01f,
1380          4.924804679e-01f,
1381          5.366241481e-01f,
1382          5.793452358e-01f,
1383          6.205261830e-01f,
1384          6.600610641e-01f,
1385          6.978504948e-01f,
1386          7.337900625e-01f,
1387          7.677774321e-01f,
1388          7.997278358e-01f,
1389          8.295657624e-01f,
1390          8.572052335e-01f,
1391          8.825605358e-01f,
1392          9.055733077e-01f,
1393          9.262000474e-01f,
1394          9.443744447e-01f,
1395          9.600218650e-01f,
1396          9.731163225e-01f,
1397          9.836681233e-01f,
1398          9.916309969e-01f,
1399          9.968934841e-01f,
1400          9.994844101e-01f,
1401       };
1402       return data;
1403    }
weights()1404    static std::array<T, 31> const & weights()
1405    {
1406       static const std::array<T, 31> data = {
1407          5.149472943e-02f,
1408          5.142612854e-02f,
1409          5.122154785e-02f,
1410          5.088179590e-02f,
1411          5.040592140e-02f,
1412          4.979568343e-02f,
1413          4.905543456e-02f,
1414          4.818586176e-02f,
1415          4.718554657e-02f,
1416          4.605923827e-02f,
1417          4.481480013e-02f,
1418          4.345253970e-02f,
1419          4.196981022e-02f,
1420          4.037453895e-02f,
1421          3.867894562e-02f,
1422          3.688236465e-02f,
1423          3.497933803e-02f,
1424          3.298144706e-02f,
1425          3.090725756e-02f,
1426          2.875404877e-02f,
1427          2.650995488e-02f,
1428          2.419116208e-02f,
1429          2.182803582e-02f,
1430          1.941414119e-02f,
1431          1.692088919e-02f,
1432          1.436972951e-02f,
1433          1.182301525e-02f,
1434          9.273279660e-03f,
1435          6.630703916e-03f,
1436          3.890461127e-03f,
1437          1.389013699e-03f,
1438       };
1439       return data;
1440    }
1441 };
1442 
1443 template <class T>
1444 class gauss_kronrod_detail<T, 61, 1>
1445 {
1446 public:
abscissa()1447    static std::array<T, 31> const & abscissa()
1448    {
1449       static const std::array<T, 31> data = {
1450          0.00000000000000000e+00,
1451          5.14718425553176958e-02,
1452          1.02806937966737030e-01,
1453          1.53869913608583547e-01,
1454          2.04525116682309891e-01,
1455          2.54636926167889846e-01,
1456          3.04073202273625077e-01,
1457          3.52704725530878113e-01,
1458          4.00401254830394393e-01,
1459          4.47033769538089177e-01,
1460          4.92480467861778575e-01,
1461          5.36624148142019899e-01,
1462          5.79345235826361692e-01,
1463          6.20526182989242861e-01,
1464          6.60061064126626961e-01,
1465          6.97850494793315797e-01,
1466          7.33790062453226805e-01,
1467          7.67777432104826195e-01,
1468          7.99727835821839083e-01,
1469          8.29565762382768397e-01,
1470          8.57205233546061099e-01,
1471          8.82560535792052682e-01,
1472          9.05573307699907799e-01,
1473          9.26200047429274326e-01,
1474          9.44374444748559979e-01,
1475          9.60021864968307512e-01,
1476          9.73116322501126268e-01,
1477          9.83668123279747210e-01,
1478          9.91630996870404595e-01,
1479          9.96893484074649540e-01,
1480          9.99484410050490638e-01,
1481       };
1482       return data;
1483    }
weights()1484    static std::array<T, 31> const & weights()
1485    {
1486       static const std::array<T, 31> data = {
1487          5.14947294294515676e-02,
1488          5.14261285374590259e-02,
1489          5.12215478492587722e-02,
1490          5.08817958987496065e-02,
1491          5.04059214027823468e-02,
1492          4.97956834270742064e-02,
1493          4.90554345550297789e-02,
1494          4.81858617570871291e-02,
1495          4.71855465692991539e-02,
1496          4.60592382710069881e-02,
1497          4.48148001331626632e-02,
1498          4.34525397013560693e-02,
1499          4.19698102151642461e-02,
1500          4.03745389515359591e-02,
1501          3.86789456247275930e-02,
1502          3.68823646518212292e-02,
1503          3.49793380280600241e-02,
1504          3.29814470574837260e-02,
1505          3.09072575623877625e-02,
1506          2.87540487650412928e-02,
1507          2.65099548823331016e-02,
1508          2.41911620780806014e-02,
1509          2.18280358216091923e-02,
1510          1.94141411939423812e-02,
1511          1.69208891890532726e-02,
1512          1.43697295070458048e-02,
1513          1.18230152534963417e-02,
1514          9.27327965951776343e-03,
1515          6.63070391593129217e-03,
1516          3.89046112709988405e-03,
1517          1.38901369867700762e-03,
1518       };
1519       return data;
1520    }
1521 };
1522 
1523 template <class T>
1524 class gauss_kronrod_detail<T, 61, 2>
1525 {
1526 public:
abscissa()1527    static std::array<T, 31> const & abscissa()
1528    {
1529       static const std::array<T, 31> data = {
1530          0.00000000000000000000000000000000000e+00L,
1531          5.14718425553176958330252131667225737e-02L,
1532          1.02806937966737030147096751318000592e-01L,
1533          1.53869913608583546963794672743255920e-01L,
1534          2.04525116682309891438957671002024710e-01L,
1535          2.54636926167889846439805129817805108e-01L,
1536          3.04073202273625077372677107199256554e-01L,
1537          3.52704725530878113471037207089373861e-01L,
1538          4.00401254830394392535476211542660634e-01L,
1539          4.47033769538089176780609900322854000e-01L,
1540          4.92480467861778574993693061207708796e-01L,
1541          5.36624148142019899264169793311072794e-01L,
1542          5.79345235826361691756024932172540496e-01L,
1543          6.20526182989242861140477556431189299e-01L,
1544          6.60061064126626961370053668149270753e-01L,
1545          6.97850494793315796932292388026640068e-01L,
1546          7.33790062453226804726171131369527646e-01L,
1547          7.67777432104826194917977340974503132e-01L,
1548          7.99727835821839083013668942322683241e-01L,
1549          8.29565762382768397442898119732501916e-01L,
1550          8.57205233546061098958658510658943857e-01L,
1551          8.82560535792052681543116462530225590e-01L,
1552          9.05573307699907798546522558925958320e-01L,
1553          9.26200047429274325879324277080474004e-01L,
1554          9.44374444748559979415831324037439122e-01L,
1555          9.60021864968307512216871025581797663e-01L,
1556          9.73116322501126268374693868423706885e-01L,
1557          9.83668123279747209970032581605662802e-01L,
1558          9.91630996870404594858628366109485725e-01L,
1559          9.96893484074649540271630050918695283e-01L,
1560          9.99484410050490637571325895705810819e-01L,
1561       };
1562       return data;
1563    }
weights()1564    static std::array<T, 31> const & weights()
1565    {
1566       static const std::array<T, 31> data = {
1567          5.14947294294515675583404336470993075e-02L,
1568          5.14261285374590259338628792157812598e-02L,
1569          5.12215478492587721706562826049442083e-02L,
1570          5.08817958987496064922974730498046919e-02L,
1571          5.04059214027823468408930856535850289e-02L,
1572          4.97956834270742063578115693799423285e-02L,
1573          4.90554345550297788875281653672381736e-02L,
1574          4.81858617570871291407794922983045926e-02L,
1575          4.71855465692991539452614781810994865e-02L,
1576          4.60592382710069881162717355593735806e-02L,
1577          4.48148001331626631923555516167232438e-02L,
1578          4.34525397013560693168317281170732581e-02L,
1579          4.19698102151642461471475412859697578e-02L,
1580          4.03745389515359591119952797524681142e-02L,
1581          3.86789456247275929503486515322810503e-02L,
1582          3.68823646518212292239110656171359677e-02L,
1583          3.49793380280600241374996707314678751e-02L,
1584          3.29814470574837260318141910168539275e-02L,
1585          3.09072575623877624728842529430922726e-02L,
1586          2.87540487650412928439787853543342111e-02L,
1587          2.65099548823331016106017093350754144e-02L,
1588          2.41911620780806013656863707252320268e-02L,
1589          2.18280358216091922971674857383389934e-02L,
1590          1.94141411939423811734089510501284559e-02L,
1591          1.69208891890532726275722894203220924e-02L,
1592          1.43697295070458048124514324435800102e-02L,
1593          1.18230152534963417422328988532505929e-02L,
1594          9.27327965951776342844114689202436042e-03L,
1595          6.63070391593129217331982636975016813e-03L,
1596          3.89046112709988405126720184451550328e-03L,
1597          1.38901369867700762455159122675969968e-03L,
1598       };
1599       return data;
1600    }
1601 };
1602 
1603 #ifdef BOOST_HAS_FLOAT128
1604 template <class T>
1605 class gauss_kronrod_detail<T, 61, 3>
1606 {
1607 public:
abscissa()1608    static std::array<T, 31> const & abscissa()
1609    {
1610       static const std::array<T, 31> data = {
1611          0.00000000000000000000000000000000000e+00Q,
1612          5.14718425553176958330252131667225737e-02Q,
1613          1.02806937966737030147096751318000592e-01Q,
1614          1.53869913608583546963794672743255920e-01Q,
1615          2.04525116682309891438957671002024710e-01Q,
1616          2.54636926167889846439805129817805108e-01Q,
1617          3.04073202273625077372677107199256554e-01Q,
1618          3.52704725530878113471037207089373861e-01Q,
1619          4.00401254830394392535476211542660634e-01Q,
1620          4.47033769538089176780609900322854000e-01Q,
1621          4.92480467861778574993693061207708796e-01Q,
1622          5.36624148142019899264169793311072794e-01Q,
1623          5.79345235826361691756024932172540496e-01Q,
1624          6.20526182989242861140477556431189299e-01Q,
1625          6.60061064126626961370053668149270753e-01Q,
1626          6.97850494793315796932292388026640068e-01Q,
1627          7.33790062453226804726171131369527646e-01Q,
1628          7.67777432104826194917977340974503132e-01Q,
1629          7.99727835821839083013668942322683241e-01Q,
1630          8.29565762382768397442898119732501916e-01Q,
1631          8.57205233546061098958658510658943857e-01Q,
1632          8.82560535792052681543116462530225590e-01Q,
1633          9.05573307699907798546522558925958320e-01Q,
1634          9.26200047429274325879324277080474004e-01Q,
1635          9.44374444748559979415831324037439122e-01Q,
1636          9.60021864968307512216871025581797663e-01Q,
1637          9.73116322501126268374693868423706885e-01Q,
1638          9.83668123279747209970032581605662802e-01Q,
1639          9.91630996870404594858628366109485725e-01Q,
1640          9.96893484074649540271630050918695283e-01Q,
1641          9.99484410050490637571325895705810819e-01Q,
1642       };
1643       return data;
1644    }
weights()1645    static std::array<T, 31> const & weights()
1646    {
1647       static const std::array<T, 31> data = {
1648          5.14947294294515675583404336470993075e-02Q,
1649          5.14261285374590259338628792157812598e-02Q,
1650          5.12215478492587721706562826049442083e-02Q,
1651          5.08817958987496064922974730498046919e-02Q,
1652          5.04059214027823468408930856535850289e-02Q,
1653          4.97956834270742063578115693799423285e-02Q,
1654          4.90554345550297788875281653672381736e-02Q,
1655          4.81858617570871291407794922983045926e-02Q,
1656          4.71855465692991539452614781810994865e-02Q,
1657          4.60592382710069881162717355593735806e-02Q,
1658          4.48148001331626631923555516167232438e-02Q,
1659          4.34525397013560693168317281170732581e-02Q,
1660          4.19698102151642461471475412859697578e-02Q,
1661          4.03745389515359591119952797524681142e-02Q,
1662          3.86789456247275929503486515322810503e-02Q,
1663          3.68823646518212292239110656171359677e-02Q,
1664          3.49793380280600241374996707314678751e-02Q,
1665          3.29814470574837260318141910168539275e-02Q,
1666          3.09072575623877624728842529430922726e-02Q,
1667          2.87540487650412928439787853543342111e-02Q,
1668          2.65099548823331016106017093350754144e-02Q,
1669          2.41911620780806013656863707252320268e-02Q,
1670          2.18280358216091922971674857383389934e-02Q,
1671          1.94141411939423811734089510501284559e-02Q,
1672          1.69208891890532726275722894203220924e-02Q,
1673          1.43697295070458048124514324435800102e-02Q,
1674          1.18230152534963417422328988532505929e-02Q,
1675          9.27327965951776342844114689202436042e-03Q,
1676          6.63070391593129217331982636975016813e-03Q,
1677          3.89046112709988405126720184451550328e-03Q,
1678          1.38901369867700762455159122675969968e-03Q,
1679       };
1680       return data;
1681    }
1682 };
1683 #endif
1684 
1685 template <class T>
1686 class gauss_kronrod_detail<T, 61, 4>
1687 {
1688 public:
abscissa()1689    static  std::array<T, 31> const & abscissa()
1690    {
1691       static  std::array<T, 31> data = {
1692          BOOST_MATH_HUGE_CONSTANT(T, 0, 0.0000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000e+00),
1693          BOOST_MATH_HUGE_CONSTANT(T, 0, 5.1471842555317695833025213166722573749141453666569564255160843987964755210427109055870090707285485841217089963590678e-02),
1694          BOOST_MATH_HUGE_CONSTANT(T, 0, 1.0280693796673703014709675131800059247190133296515840552101946914632788253917872738234797140786490207720254922664913e-01),
1695          BOOST_MATH_HUGE_CONSTANT(T, 0, 1.5386991360858354696379467274325592041855197124433846171896298291578714851081610139692310651074078557990111754952062e-01),
1696          BOOST_MATH_HUGE_CONSTANT(T, 0, 2.0452511668230989143895767100202470952410426459556377447604465028350321894663245495592565235317147819577892124850607e-01),
1697          BOOST_MATH_HUGE_CONSTANT(T, 0, 2.5463692616788984643980512981780510788278930330251842616428597508896353156907880290636628138423620257595521678255758e-01),
1698          BOOST_MATH_HUGE_CONSTANT(T, 0, 3.0407320227362507737267710719925655353115778980946272844421536998312150442387767304001423699909778588529370119457430e-01),
1699          BOOST_MATH_HUGE_CONSTANT(T, 0, 3.5270472553087811347103720708937386065363100802142562659418446890026941623319107866436039675211352945165817827083104e-01),
1700          BOOST_MATH_HUGE_CONSTANT(T, 0, 4.0040125483039439253547621154266063361104593297078395983186610656429170689311759061175527015710247383961903284673474e-01),
1701          BOOST_MATH_HUGE_CONSTANT(T, 0, 4.4703376953808917678060990032285400016240759386142440975447738172761535172858420700400688872124189834257262048739699e-01),
1702          BOOST_MATH_HUGE_CONSTANT(T, 0, 4.9248046786177857499369306120770879564426564096318697026073340982988422546396352776837047452262025983265531109327026e-01),
1703          BOOST_MATH_HUGE_CONSTANT(T, 0, 5.3662414814201989926416979331107279416417800693029710545274348291201490861897837863114116009718990258091585830703557e-01),
1704          BOOST_MATH_HUGE_CONSTANT(T, 0, 5.7934523582636169175602493217254049590705158881215289208126016612312833567812241903809970751783808208940322061083509e-01),
1705          BOOST_MATH_HUGE_CONSTANT(T, 0, 6.2052618298924286114047755643118929920736469282952813259505117012433531497488911774115258445532782106478789996137481e-01),
1706          BOOST_MATH_HUGE_CONSTANT(T, 0, 6.6006106412662696137005366814927075303835037480883390955067197339904937499734522076788020517029688190998858739703079e-01),
1707          BOOST_MATH_HUGE_CONSTANT(T, 0, 6.9785049479331579693229238802664006838235380065395465637972284673997672124315996069538163644008904690545069439941341e-01),
1708          BOOST_MATH_HUGE_CONSTANT(T, 0, 7.3379006245322680472617113136952764566938172775468549208701399518300016463613325382024664531597318795933262446521430e-01),
1709          BOOST_MATH_HUGE_CONSTANT(T, 0, 7.6777743210482619491797734097450313169488361723290845320649438736515857017299504505260960258623968420224697596501719e-01),
1710          BOOST_MATH_HUGE_CONSTANT(T, 0, 7.9972783582183908301366894232268324073569842937778450923647349548686662567326007229195202524185356472023967927713548e-01),
1711          BOOST_MATH_HUGE_CONSTANT(T, 0, 8.2956576238276839744289811973250191643906869617034167880695298345365650658958163508295244350814016004371545455777732e-01),
1712          BOOST_MATH_HUGE_CONSTANT(T, 0, 8.5720523354606109895865851065894385682080017062359612850504551739119887225712932688031120704657195642614071367390794e-01),
1713          BOOST_MATH_HUGE_CONSTANT(T, 0, 8.8256053579205268154311646253022559005668914714648423206832605312161626269519165572921583828573210485349058106849548e-01),
1714          BOOST_MATH_HUGE_CONSTANT(T, 0, 9.0557330769990779854652255892595831956897536366222841356404766397803760239449631913585074426842574155323901785046522e-01),
1715          BOOST_MATH_HUGE_CONSTANT(T, 0, 9.2620004742927432587932427708047400408647453682532906091103713367942299565110232681677288015055886244486106298320068e-01),
1716          BOOST_MATH_HUGE_CONSTANT(T, 0, 9.4437444474855997941583132403743912158564371496498093181748940139520917000657342753448871376849848523800667868447591e-01),
1717          BOOST_MATH_HUGE_CONSTANT(T, 0, 9.6002186496830751221687102558179766293035921740392339948566167242493995770706842922718944370380002378239172677454384e-01),
1718          BOOST_MATH_HUGE_CONSTANT(T, 0, 9.7311632250112626837469386842370688488763796428343933853755850185624118958166838288308561708261486365954975485787212e-01),
1719          BOOST_MATH_HUGE_CONSTANT(T, 0, 9.8366812327974720997003258160566280194031785470971136351718001015114429536479104370207597166035471368057762560137209e-01),
1720          BOOST_MATH_HUGE_CONSTANT(T, 0, 9.9163099687040459485862836610948572485050033374616325510019923349807489603260796605556191495843575227494654783755353e-01),
1721          BOOST_MATH_HUGE_CONSTANT(T, 0, 9.9689348407464954027163005091869528334088203811775079010809429780238769521016374081588201955806171741257405095963817e-01),
1722          BOOST_MATH_HUGE_CONSTANT(T, 0, 9.9948441005049063757132589570581081946887394701850801923632642830748016674843587830656468823145435723317885056396548e-01),
1723       };
1724       return data;
1725    }
weights()1726    static  std::array<T, 31> const & weights()
1727    {
1728       static  std::array<T, 31> data = {
1729          BOOST_MATH_HUGE_CONSTANT(T, 0, 5.1494729429451567558340433647099307532736880396464168074637323362474083844397567724480716864880173808112573901197920e-02),
1730          BOOST_MATH_HUGE_CONSTANT(T, 0, 5.1426128537459025933862879215781259829552034862395987263855824172761589259406892072066110681184224608133314131500422e-02),
1731          BOOST_MATH_HUGE_CONSTANT(T, 0, 5.1221547849258772170656282604944208251146952425246327553509056805511015401279553971190412722969308620984161625812560e-02),
1732          BOOST_MATH_HUGE_CONSTANT(T, 0, 5.0881795898749606492297473049804691853384914260919239920771942080972542646780575571132056254070929858650733836163479e-02),
1733          BOOST_MATH_HUGE_CONSTANT(T, 0, 5.0405921402782346840893085653585028902197018251622233664243959211066713308635283713447747907973700791599900911248852e-02),
1734          BOOST_MATH_HUGE_CONSTANT(T, 0, 4.9795683427074206357811569379942328539209602813696108951047392842948482646220377655098341924089250200477846596263918e-02),
1735          BOOST_MATH_HUGE_CONSTANT(T, 0, 4.9055434555029778887528165367238173605887405295296569579490717901328215644590555247522873065246297467067324397612445e-02),
1736          BOOST_MATH_HUGE_CONSTANT(T, 0, 4.8185861757087129140779492298304592605799236108429800057373350872433793583969368428942672063270298939865425225579922e-02),
1737          BOOST_MATH_HUGE_CONSTANT(T, 0, 4.7185546569299153945261478181099486482884807300628457194141861551725533289490897029020276525603515502104799540544222e-02),
1738          BOOST_MATH_HUGE_CONSTANT(T, 0, 4.6059238271006988116271735559373580594692875571824924004732379492293604006446052672252973438978639166425766841417488e-02),
1739          BOOST_MATH_HUGE_CONSTANT(T, 0, 4.4814800133162663192355551616723243757431392796373009889680201194063503947907899189061064792111919040540351834527742e-02),
1740          BOOST_MATH_HUGE_CONSTANT(T, 0, 4.3452539701356069316831728117073258074603308631703168064888805495738640839573863333942084117196541456054957383622173e-02),
1741          BOOST_MATH_HUGE_CONSTANT(T, 0, 4.1969810215164246147147541285969757790088656718992374820388720323852655511200365790379948462006156953358103259681948e-02),
1742          BOOST_MATH_HUGE_CONSTANT(T, 0, 4.0374538951535959111995279752468114216126062126030255633998289613810846761059740961836828802959573901107306640876603e-02),
1743          BOOST_MATH_HUGE_CONSTANT(T, 0, 3.8678945624727592950348651532281050250923629821553846790376130679337402056620700554139109487533759557982632153728099e-02),
1744          BOOST_MATH_HUGE_CONSTANT(T, 0, 3.6882364651821229223911065617135967736955164781030337670005198584196134970154169862584193360751243227989492571664973e-02),
1745          BOOST_MATH_HUGE_CONSTANT(T, 0, 3.4979338028060024137499670731467875097226912794818719972208457232177786702008744219498470603846784465175225933802357e-02),
1746          BOOST_MATH_HUGE_CONSTANT(T, 0, 3.2981447057483726031814191016853927510599291213858385714519347641452316582381008804994515341969205985818543200837577e-02),
1747          BOOST_MATH_HUGE_CONSTANT(T, 0, 3.0907257562387762472884252943092272635270458523807153426840486964022086189874056947717446328187131273807982629114591e-02),
1748          BOOST_MATH_HUGE_CONSTANT(T, 0, 2.8754048765041292843978785354334211144679160542074930035102280759132174815469834227854660515366003136772757344886331e-02),
1749          BOOST_MATH_HUGE_CONSTANT(T, 0, 2.6509954882333101610601709335075414366517579522748565770867438338472138903658077617652522759934474895733739329287706e-02),
1750          BOOST_MATH_HUGE_CONSTANT(T, 0, 2.4191162078080601365686370725232026760391377828182462432228943562944885267501070688006470962871743661192935455117297e-02),
1751          BOOST_MATH_HUGE_CONSTANT(T, 0, 2.1828035821609192297167485738338993401507296056834912773630422358720439403382559079356058602393879803560534375378340e-02),
1752          BOOST_MATH_HUGE_CONSTANT(T, 0, 1.9414141193942381173408951050128455851421014191431525770276066536497179079025540486072726114628763606440143557769099e-02),
1753          BOOST_MATH_HUGE_CONSTANT(T, 0, 1.6920889189053272627572289420322092368566703783835191139883410840546679978551861043620089451681146020853650713611444e-02),
1754          BOOST_MATH_HUGE_CONSTANT(T, 0, 1.4369729507045804812451432443580010195841899895001505873565899403000198662495821906144274682894222591414503342336172e-02),
1755          BOOST_MATH_HUGE_CONSTANT(T, 0, 1.1823015253496341742232898853250592896264406250607818326302431548265365155855182739401700032519141448997853772603766e-02),
1756          BOOST_MATH_HUGE_CONSTANT(T, 0, 9.2732796595177634284411468920243604212700249381931076964956469143626665557434385492325784596343112153704094886248672e-03),
1757          BOOST_MATH_HUGE_CONSTANT(T, 0, 6.6307039159312921733198263697501681336283882177812585973955597357837568277731921327731815844512598157843672104469554e-03),
1758          BOOST_MATH_HUGE_CONSTANT(T, 0, 3.8904611270998840512672018445155032785151429848864649214200101281144733676455451061226273655941038347210163533085954e-03),
1759          BOOST_MATH_HUGE_CONSTANT(T, 0, 1.3890136986770076245515912267596996810488412919632724534411055332301367130989865366956251556423820479579333920310978e-03),
1760       };
1761       return data;
1762    }
1763 };
1764 
1765 }
1766 
1767 template <class Real, unsigned N, class Policy = boost::math::policies::policy<> >
1768 class gauss_kronrod : public detail::gauss_kronrod_detail<Real, N, detail::gauss_constant_category<Real>::value>
1769 {
1770    typedef detail::gauss_kronrod_detail<Real, N, detail::gauss_constant_category<Real>::value> base;
1771 public:
1772   typedef Real value_type;
1773 private:
1774    template <class F>
integrate_non_adaptive_m1_1(F f,Real * error=nullptr,Real * pL1=nullptr)1775    static auto integrate_non_adaptive_m1_1(F f, Real* error = nullptr, Real* pL1 = nullptr)->decltype(std::declval<F>()(std::declval<Real>()))
1776    {
1777       typedef decltype(f(Real(0))) K;
1778       using std::abs;
1779       unsigned gauss_start = 2;
1780       unsigned kronrod_start = 1;
1781       unsigned gauss_order = (N - 1) / 2;
1782       K kronrod_result = 0;
1783       K gauss_result = 0;
1784       K fp, fm;
1785       if (gauss_order & 1)
1786       {
1787          fp = f(value_type(0));
1788          kronrod_result = fp * base::weights()[0];
1789          gauss_result += fp * gauss<Real, (N - 1) / 2>::weights()[0];
1790       }
1791       else
1792       {
1793          fp = f(value_type(0));
1794          kronrod_result = fp * base::weights()[0];
1795          gauss_start = 1;
1796          kronrod_start = 2;
1797       }
1798       Real L1 = abs(kronrod_result);
1799       for (unsigned i = gauss_start; i < base::abscissa().size(); i += 2)
1800       {
1801          fp = f(base::abscissa()[i]);
1802          fm = f(-base::abscissa()[i]);
1803          kronrod_result += (fp + fm) * base::weights()[i];
1804          L1 += (abs(fp) + abs(fm)) *  base::weights()[i];
1805          gauss_result += (fp + fm) * gauss<Real, (N - 1) / 2>::weights()[i / 2];
1806       }
1807       for (unsigned i = kronrod_start; i < base::abscissa().size(); i += 2)
1808       {
1809          fp = f(base::abscissa()[i]);
1810          fm = f(-base::abscissa()[i]);
1811          kronrod_result += (fp + fm) * base::weights()[i];
1812          L1 += (abs(fp) + abs(fm)) *  base::weights()[i];
1813       }
1814       if (pL1)
1815          *pL1 = L1;
1816       if (error)
1817          *error = (std::max)(static_cast<Real>(abs(kronrod_result - gauss_result)), static_cast<Real>(abs(kronrod_result * tools::epsilon<Real>() * Real(2))));
1818       return kronrod_result;
1819    }
1820 
1821    template <class F>
1822    struct recursive_info
1823    {
1824       F f;
1825       Real tol;
1826    };
1827 
1828    template <class F>
recursive_adaptive_integrate(const recursive_info<F> * info,Real a,Real b,unsigned max_levels,Real abs_tol,Real * error,Real * L1)1829    static auto recursive_adaptive_integrate(const recursive_info<F>* info, Real a, Real b, unsigned max_levels, Real abs_tol, Real* error, Real* L1)->decltype(std::declval<F>()(std::declval<Real>()))
1830    {
1831       typedef decltype(info->f(Real(a))) K;
1832       using std::abs;
1833       Real error_local;
1834       Real mean = (b + a) / 2;
1835       Real scale = (b - a) / 2;
1836       auto ff = [&](const Real& x)->K
1837       {
1838          return info->f(scale * x + mean);
1839       };
1840       K r1 = integrate_non_adaptive_m1_1(ff, &error_local, L1);
1841       K estimate = scale * r1;
1842 
1843       K tmp = estimate * info->tol;
1844       Real abs_tol1 = abs(tmp);
1845       if (abs_tol == 0)
1846          abs_tol = abs_tol1;
1847 
1848       if (max_levels && (abs_tol1 < error_local) && (abs_tol < error_local))
1849       {
1850          Real mid = (a + b) / 2;
1851          Real L1_local;
1852          estimate = recursive_adaptive_integrate(info, a, mid, max_levels - 1, abs_tol / 2, error, L1);
1853          estimate += recursive_adaptive_integrate(info, mid, b, max_levels - 1, abs_tol / 2, &error_local, &L1_local);
1854          if (error)
1855             *error += error_local;
1856          if (L1)
1857             *L1 += L1_local;
1858          return estimate;
1859       }
1860       if(L1)
1861          *L1 *= scale;
1862       if (error)
1863          *error = error_local;
1864       return estimate;
1865    }
1866 
1867 public:
1868    template <class F>
integrate(F f,Real a,Real b,unsigned max_depth=15,Real tol=tools::root_epsilon<Real> (),Real * error=nullptr,Real * pL1=nullptr)1869    static auto integrate(F f, Real a, Real b, unsigned max_depth = 15, Real tol = tools::root_epsilon<Real>(), Real* error = nullptr, Real* pL1 = nullptr)->decltype(std::declval<F>()(std::declval<Real>()))
1870    {
1871       typedef decltype(f(a)) K;
1872       static const char* function = "boost::math::quadrature::gauss_kronrod<%1%>::integrate(f, %1%, %1%)";
1873       if (!(boost::math::isnan)(a) && !(boost::math::isnan)(b))
1874       {
1875          // Infinite limits:
1876          if ((a <= -tools::max_value<Real>()) && (b >= tools::max_value<Real>()))
1877          {
1878             auto u = [&](const Real& t)->K
1879             {
1880                Real t_sq = t*t;
1881                Real inv = 1 / (1 - t_sq);
1882                Real w = (1 + t_sq)*inv*inv;
1883                Real arg = t*inv;
1884                K res = f(arg)*w;
1885                return res;
1886             };
1887             recursive_info<decltype(u)> info = { u, tol };
1888             K res = recursive_adaptive_integrate(&info, Real(-1), Real(1), max_depth, Real(0), error, pL1);
1889             return res;
1890          }
1891 
1892          // Right limit is infinite:
1893          if ((boost::math::isfinite)(a) && (b >= tools::max_value<Real>()))
1894          {
1895             auto u = [&](const Real& t)->K
1896             {
1897                Real z = 1 / (t + 1);
1898                Real arg = 2 * z + a - 1;
1899                K res = f(arg)*z*z;
1900                return res;
1901             };
1902             recursive_info<decltype(u)> info = { u, tol };
1903             K Q = Real(2) * recursive_adaptive_integrate(&info, Real(-1), Real(1), max_depth, Real(0), error, pL1);
1904             if (pL1)
1905             {
1906                *pL1 *= 2;
1907             }
1908             return Q;
1909          }
1910 
1911          if ((boost::math::isfinite)(b) && (a <= -tools::max_value<Real>()))
1912          {
1913             auto v = [&](const Real& t)->K
1914             {
1915                Real z = 1 / (t + 1);
1916                Real arg = 2 * z - 1;
1917                return f(b - arg) * z * z;
1918             };
1919             recursive_info<decltype(v)> info = { v, tol };
1920             K Q = Real(2) * recursive_adaptive_integrate(&info, Real(-1), Real(1), max_depth, Real(0), error, pL1);
1921             if (pL1)
1922             {
1923                *pL1 *= 2;
1924             }
1925             return Q;
1926          }
1927 
1928          if ((boost::math::isfinite)(a) && (boost::math::isfinite)(b))
1929          {
1930             if (a==b)
1931             {
1932                return K(0);
1933             }
1934             recursive_info<F> info = { f, tol };
1935             if (b < a)
1936             {
1937                return -recursive_adaptive_integrate(&info, b, a, max_depth, Real(0), error, pL1);
1938             }
1939             return recursive_adaptive_integrate(&info, a, b, max_depth, Real(0), error, pL1);
1940          }
1941       }
1942       return static_cast<K>(policies::raise_domain_error(function, "The domain of integration is not sensible; please check the bounds.", a, Policy()));
1943    }
1944 };
1945 
1946 } // namespace quadrature
1947 } // namespace math
1948 } // namespace boost
1949 
1950 #ifdef _MSC_VER
1951 #pragma warning(pop)
1952 #endif
1953 
1954 #endif // BOOST_MATH_QUADRATURE_GAUSS_KRONROD_HPP
1955