derivative

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softmaxの活性化関数の導関数を計算しようとしています。私はこれを見つけました：https://math.stackexchange.com/questions/945871/derivative-of-softmax-loss-function誰も私たちがi = jとi！= jの答えを得る方法の適切な導出をしてくれないようです。誰かがこれを説明してもらえますか？ソフトマックス活性化関数の分母

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時間と高度からの速度と加速度

データポイントを指定して速度と加速度を計算しプロットしようとしています。当初、時間と高度には13ポイントが与えられています。 time = [0:12]; altitude = [0,107.37,210.00,307.63,400.00,484.60,550.00,583.97,580.00,... 549.53,570.00,699.18,850]; これらは、私はきちんとし

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odeint（）のsympy式が派生エラーを返します

私は、SymphyでLagrangiansからODEを生成し、NumpyとScipyで数値積分するなど、いくつかのプロセスを自動化しようとしています。最後に完全なコード。はsolve()として常微分方程式を生成した結果として、私は次のようなSympy式で辞書を得る： {Derivative(lambda1(t), t): (y(t) + 1)/(x(t)*y(t)), Derivative(z

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Sympy to numpy AttributeError： 'Symbol'オブジェクトに 'cos'という属性がありません

sympyを使用して部分偏導関数を実行しようとしていますが、これを関数に変換して値を代入して、 t_1、t_2の値。次のように私が使用していたコードは次のとおりです。 import sympy as sp import numpy as np from sympy import init_printing init_printing() t_1,t_2,X_1,X_2,Y_1,Y_2,X_

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確率密度を得るために累積分布（CDF）の導関数を計算する

次のコードは、ベクトルVPの累積分布関数（CDF）を計算します。確率密度関数（PDF）を得るためにCDFを使用したいと思います。言い換えれば、私はCDFの導関数を計算する必要があります。どのように私はRでそれを行うことができますか？ VP <- c(0.36, 0.3, 0.36, 0.47, 0, 0.05, 0.4, 0, 0, 0.15, 0.89, 0.03, 0.45, 0.2

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Octaveで関数の派生関数を見つけるにはどうすればよいですか？

入力： Xf =やポイントのx値 Yfを保持している配列は、点法= 2点、前方差分のy値を保持する配列を= 2-点後退差分、3点中心差分、5点中心差分出力： XがARを=実際に使用することができる有効なx値を含むX線（たとえば、Xf配列の上限で順方向差分法を使用することはできません） DF =これらの点での誘導体は Iスクリプトを点の集合を与え、その後、使用することなく、4つの異なる方法を使

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Pythonで関数の微係数を0に設定する

私は同時に方程式の系を解こうとしています。方程式自体は、いくつかの変数を持つ関数の勾配を計算することによって求められます。私は次のエラーを取得していますが from sympy import * m = Matrix(symbols('a b c', positive = True)) y = 4*log(m[0]) + 4*log(m[1]) + 4*log(m[2]) - 2*log(m

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和の微分

私は時々sympyを使用していますが、あまり良くありません。現時点では、インデックス付き変数のリストを定義することに取り組んでいます。つまり、n1からnmaxまでの合計を実行します。それから私は、微分を取ることができるようにしたい：は、これまでのところ、私は次のことを試してみました：私は1つの変数に関して導関数を取るしようとした場合 numSpecies = 10 n = IndexedBas

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関数の派生をどうやって得るのですか？

次の関数の導関数を得るにはどうすればよいですか？私は、x = 2

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シンボリックベクトルの要素上のTheano部分派生

最近、Sympyのシンボリック行列の導関数を使っていくつかのパフォーマンスボトルネックが発生しました（具体的には、lambdaを使用してシンボル行列を評価するコードの1行がプログラムのランタイムの約90％を占めていました）。私はTheanoに行くことを決めた。以前のアプリケーションでは、Sympyシンボル（MatrixSymbol）の（1、k）次元マトリックスを使用して、このリストを反復するとい