Rust 的 Integrate 庫的釋出在開發者社群引發了有趣的技術討論，特別是關於實現選擇和數值積分方法的潛在最佳化。
支援的積分方法：
- Newton-Cotes 方法
- 矩形法則
- 梯形法則
- Simpson 法則
- Newton 3/8 法則
- Gauss 求積方法
- Gauss-Legendre 求積
- Gauss-Laguerre 求積
- Gauss-Hermite 求積
- Gauss-Chebyshev 求積（第一類和第二類）
- 自適應方法
- 自適應 Simpson 方法
- Romberg 方法
編譯時常量和生成方法
關於該庫處理高斯求積常量的方法引發了重要討論。社群成員注意到，當前的實現將常量硬編碼在單個檔案中，這引發了關於使用 Rust 宏系統或構建指令碼的替代方法的爭論。雖然一些開發者建議使用 build.rs 進行常量生成，但其他人指出了潛在的分發限制：
build.rs 確實可以執行任意程式碼，這意味著許多平臺（包括 crates.io）將禁止依賴 build.rs 的 crate。
鑑於 Rust 浮點數功能的最新發展，這次討論顯得尤為及時。版本1.82引入了對常量浮點運算的支援，儘管目前僅限於基本算術運算。
效能和實現考慮
社群提出了幾個關於庫實現的技術考慮。開發者討論了矩形法實現中的潛在數值精度問題，特別是在處理大數值時。此外，關於 SIMD 最佳化的問題也浮出水面，經驗豐富的開發者指出，雖然 Rust 在載入操作的自動 SIMD 最佳化方面表現出色，但對於數學運算可能需要顯式實現。
功能比較
該庫的功能與已建立的數值計算環境（如 R 和 Wolfram Language）進行了比較。雖然 Integrate 為各種數值積分技術提供了全面支援，包括牛頓-科特斯方法和高斯求積法，但社群成員發現了一些潛在的改進領域，特別是在處理無限邊界和積分函式的閉包支援方面。
該庫實現的 Gauss-Hermite 方法在無限區間積分方面顯示出了令人滿意的結果，開發者證明其精度水平可與已建立的數值計算工具相媲美。
總的來說，雖然 Integrate 為 Rust 中的數值積分提供了堅實的基礎，但社群討論突出了幾個潛在的最佳化和改進領域，特別是在常量生成、效能最佳化和API可用性方面。