derivative

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私は方程式yを最小にするxの値を得ようとしています。私はR. を使用したい式は、A、B、Cは全て定数が、互いに異なっている y= [(a-bx)^2]/{[2bx /(1+x)]+c} 。ありがとうございました。

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私はフォワードFFTとIFFT（結果を正規化）を使っていくつかの実際の関数をテストしましたが、これはうまくいきます。しかし、私は実際の関数の2次導関数をとることが好きです。簡単にするために、私はsin（2 * pi * t）をテストケースとして扱います。ここで私は（ライブラリ内のFFT機能）を使用し、関連するコードは次のとおりです。 int main(void) { int i;

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明示的な式対Rの記号的な導関数対Rの記号的な導関数対

fのR私はいくつかの関数の高次の導関数を評価したいと思います。私には2つの可能性があります。 Iは、F （K）、（私は私の特定の場合に行うことができる）FのK番目の誘導体、そして、私はそれを評価するための一般的な表現を決定いずれ。または、の容量を利用して、記号的派生（機能D（））を実行します。 1より2のメリットは何ですか？ f （k）は再帰式ではありません。どうすればf （k）は再帰的ですか

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forループまたはeach_with_indexを使ってRuby

Trivialで微分（[i] - [i - 1]）を計算してください。Ruby構文を使ってより良い方法があるかどうか疑問です。 2のチャンクサイズではなくなしで呼び出さ for(int i = 1; i < oldArray.length; i++) { newArray[i] = oldArray[i] - oldArray[i-1] }

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MATLABのfunction_handleの派生を取得

function_handleの派生を他のfunction_handleとすることは可能ですか？同様： fun1 = @(x) x^2; % do that ... disp(fun2); @(x) x*2 私はシンボリック関数の導関数を見つける方法を知っているが、私は象徴的機能にfunction_handleを変換することはできません。私はmatlabを初め

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グラデーションディセント時のグラデーションの確認

私はフィードフォワードバックプロパゲーティングオートエンコーダー（グラジエントディシジョン付きのトレーニング）を実装しようとしており、グラデーションを正しく計算していることを確認したいと考えました。このtutorialは、一度に1つずつ各パラメータの導関数を計算することを提案しています：grad_i(theta) = (J(theta_i+epsilon) - J(theta_i-epsilon)

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派生のないPython関数の最小化

私はscipy.optimize.optimizeの関数のいくつかに精通しており、かつては微分を知っていた関数を最小限に抑えるためにfmin_cgを使っていました。しかし、私は今、容易に差別化されない式を持っています。このモジュールの関数（fmin_cgなど）のいくつかは、実際には派生物を提供する必要はありません。私は順番に各パラメータに小さな値を加えることでクォージー・デリバティブを計算すると

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matlabのシンボリック機能

私が以前は間違っていたとは申し訳ありません。私は実際にxを定義する必要なく、x(t)のような記号関数を使って作業したいと思います。この機能は、xの機能を持つ場合があり、tで微分を計算したい場合に便利です。たとえば、 y(x) = y(x(t)) = t*x(t) d y(x) d x(t) ------ = x(t)+ t* ------ d t dt これを行う方法はあ