术积分通常指的是定积分的计算，可以通过编程语言来实现。以下是使用Python编程语言计算定积分的示例代码：
```python
from scipy.integrate import quad
定义被积函数
def f（x）:
return x2
计算定积分
result, error = quad（f, 0, 1）
输出计算结果
print（"定积分的结果是：", result）
print（"计算误差是：", error）
```
在这个示例中，我们使用了SciPy库的`quad`函数来计算定积分。`quad`函数的第一个参数是被积函数，第二个和第三个参数是积分的上下限。计算结果保存在`result`变量中，计算误差保存在`error`变量中。最后，我们将结果输出到屏幕上。
如果你使用的是其他编程语言，如C++或Java，也可以找到相应的数学库或工具来实现定积分的计算。例如，在C++中，可以使用STL中的数学库或者第三方库如Boost.Math来进行数值计算。在Java中，可以使用Apache Commons Math库来进行数学计算。
数值积分方法
除了使用数学库中的函数外，还可以手动实现数值积分方法，如梯形法则和辛普森法则。以下是使用梯形法则计算定积分的示例代码：
```python
def trapezoidal_rule（f, a, b, n）:
h = （b - a） / n
integral = 0.5 * （f（a） + f（b）） * h
for i in range（1, n）:
integral += f（a + i * h） * h
return integral
定义被积函数
def f（x）:
return x2
计算定积分
result = trapezoidal_rule（f, 0, 1, 100）
输出计算结果
print（"定积分的结果是：", result）
```
在这个示例中，我们定义了一个`trapezoidal_rule`函数，它使用梯形法则计算定积分。函数接受被积函数、积分下限、积分上限和分割份数作为参数，并返回计算结果。
符号积分
对于符号积分，可以使用数学公式和规则来计算积分。例如，牛顿-莱布尼茨公式可以直接得到积分的解析表达式。以下是使用Python的SymPy库进行符号积分的示例代码：
```python
from sympy import symbols, integrate
定义变量和函数
x = symbols（'x'）
f = x2
计算定积分
result = integrate（f, （x, 0, 1））
输出计算结果
print（"定积分的结果是：", result）
```
在这个示例中，我们使用了SymPy库的`integrate`函数来计算定积分。函数接受被积函数和积分区间作为参数，并返回计算结果。
总结
编程实现定积分的方法有多种，包括使用数学库函数、手动实现数值积分方法以及符号积分方法。选择合适的方法取决于具体的需求和问题的复杂性。对于大多数情况，使用数学库函数可以快速得到准确的结果。对于更复杂的问题，可能需要结合数值方法和符号方法来获得精确的解析解。