Numpyとnumdifftools多次元関数

Question

多項式関数のヘッセ行列を計算するのに、numddifftoolsパッケージを使用しています（R^nからR^nまで）。リストの代わりにnumpy配列を使用するようにコードを変更している間に、コードを破ったことが分かりました。具体的に：

import numpy as np 
import numdifftools as nd 

def function(x): 

    out = np.zeros(2) 
    out[0] = x[0] - x[1]**2/2.0 

    return float(out[0]) 

tempHessian = nd.Hessian(function, method='complex') 
tempHessian([0.4,0.4]) 

は、エラーが生成されます ... \コンティニュアム\ Anaconda3 \ libに\のsite-packages \ ipykernel_launcher.py：8：ComplexWarning：本当の破棄に虚部を複素数値をキャスト

とヘッセンがゼロになります。

しかし、これは正常に動作します：

import numpy as np 
import numdifftools as nd 

def function(x): 

    return x[0] - x[1]**2/2.0 

tempHessian = nd.Hessian(function, method='complex') 
tempHessian([0.4,0.4]) 

任意のアイデア何の問題だろうか？ありがとう！ outは、このように作成され

Answer 1

：

out = np.zeros(2) 

それはnumpy.float64を入力しています。そのような配列に複素数値を代入することはできません。使用しているnumpyのバージョンに応じて、警告またはエラーが表示されます。

数字の微分のためのcomplex step methodでは、関数が複素数値で機能する必要があります。 outをnumpy.float64にすると、その方法が破られます。 float(out[0])を使用して戻り値を浮動小数点に変換すると、メソッドが破損します。

が

def function(x): 

    out = np.zeros(2, dtype=x.dtype) 
    out[0] = x[0] - x[1]**2/2.0 

    return out[0] 

これはxと同じデータ型でoutを作成します。

あなたはこのような何かを試すことができます。したがって、xが複雑な場合は、複雑なステップメソッドで必要とされるように、戻り値も複雑です。

（あなたが最初の要素だけが使用されているサイズ2を有することがoutを作成する理由はもちろん、私たちは知らない。おそらくこれは、使用している実際のコードを簡略化したものである。）