automatic-differentiation

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    における微分方程式のシステムのためのこのquationは、主にこのスレッドの結果である:Differential Equations in Java。 基本的には、Jason S. adviseに従って、Runge-Kuttaメソッド(RK4)を使って微分方程式の数値解を実装しようとしました。 こんにちは皆さん、 私はjavaでSIR-流行モデルのシンプルなシミュレーションプログラムを作成しようと

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    JuliaのForwardDiffパッケージを正しく使用する上で問題があります。私はコードの次のチャンクで私の問題を分離することができた。要するに 、私は関数を定義: using ForwardDiff function likelihood(mu,X) N = size(X,2) # Calculate likelihood aux = zeros(N)

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    McCarthyがLispを発明した最初の動機の1つは、自動判別のためのシステムを書くことでした。それにもかかわらず、私のGoogleの検索は、これを行うためのライブラリ/マクロを生成していません。関数Fを取り、Fの微分を計算する関数dF/dxを返すためのScheme/Common Lisp/Clojureライブラリ(マクロ)がありますか? 複数の引数を持つFをサポートしたいと考えています。ユーザ

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    私はそのプログラムのすべての割り当ての50%以上を占めているので、実行時間の60%をGC 。私は小さなスタック(-K10K)で実行するので、スタックのオーバーフローはありませんが、割り当てを減らしてこの機能を高速化できますか? ここでの目標は、行列の積をベクトルで計算することです。たとえばhmatrixを使用することはできません。これはad Automatic Differentiationパッケ