derivative相关内容

在pytorch中获取矢量化函数的梯度

我是 PyTorch 的新手，想做我认为非常简单的事情，但遇到了很多困难. 我有函数 sin(x) * cos(x) + x^2 并且我想在任何时候获得该函数的导数. 如果我做到这一点，它就像 x = torch.autograd.Variable(torch.Tensor([4]),requires_grad=True)y = torch.sin(x)*torch.cos(x)+t ..
发布时间：2022-01-06 19:53:51 Python

softmax 函数解释的导数

我正在尝试计算 softmax 激活函数的导数.我发现了这个:https://math.stackexchange.com/questions/945871/derivative-of-softmax-loss-function 似乎没有人对我们如何得到 i=j 和 i!= j 的答案给出正确的推导.有人可以解释一下吗！当求和涉及到 softmax 激活函数的分母时，我对导数感到困惑. 解决 ..
发布时间：2021-12-31 16:53:12 其他开发

3D Perlin 噪声分析导数

我目前正在使用 Shader Model 4 (DirectX 10 HLSL) 实现 3D Perlin 噪声凹凸贴图.生成噪声本身并不是一个大问题(周围有大量的教程和代码)，但我还没有找到 3D Perlin 噪声的分析导数. 唯一考虑衍生品的网站是Ińigo Quilez 的网站和相关的 ..
发布时间：2021-11-25 01:21:20 C#

计算向量的导数

我有以下函数(Viviani 曲线): Phi = @(t)[ cos(t)^2, cos(t)*sin(t), sin(t) ] 只是检查它是否有效: s = linspace(0,T,1000);plot3(cos(s).^2, cos(s).*sin(s), sin(s)); 如何推导函数Phi(可能多次)，它代表了点t处的Viviani曲线，其中t来自0 到 2*pi?我是否定义了 ..
发布时间：2021-11-18 02:50:00 其他开发

sympy中的链式法则

我正在尝试使用 SymPy 进行一些基本练习.我想对直角坐标中的函数相对于极坐标中的半径参数进行象征性的二阶导数. 我想要一个很好的链式规则符号表达式，它可以计算可以计算的内容，而未评估不能进一步简化的内容. from sympy import *init_session()x, y, r, t = symbols('x y r t') # r (半径), t (角度θ)f, g = 符号 ..
发布时间：2021-09-03 20:14:38 Python

方案导数函数

我今天在scheme中写了一个简单的导数函数.我被要求返回一个函数，使得 g(x) = (f (x+h) -f(x))/h .这足以返回一个函数还是只返回一个值? (define (der f h)(λ (x)(/(- (f(+ x h)) (f x)) h))) 解决方案 是的，问题中的代码正在返回一个函数(这就是 lambda 的用途).如果它返回一个值，它将缺少带有(lambda (x ..
发布时间：2021-07-16 19:42:24 其他开发

在pyomo中如何从目标函数中提取二阶导数

我正在使用 pyomo 并且已经定义了一个模型，并带有一个目标函数.模型求解后，目标函数附加了一定的参数.所以如果我有一个多索引变量 [x1, x2, x3]，我的二次目标函数会假设看起来像这样:(x1^2 + 13*x2^2 + 10*x3^2) + (2*x1 +......) . 我的问题是:鉴于我实际上可以从目标以字符串格式访问这个表达式，有没有办法获得这个函数关于所有变量的二阶导数 ..
发布时间：2021-06-24 18:45:22 Python

如何让 SymPy 收集偏导数?

我一直在使用 SymPy 来扩展复杂偏微分方程的项，并想使用 collect 函数来收集项.然而，处理微分变量不同的二阶(或更高阶)导数似乎存在问题. 在下面的代码示例中 collect(expr6... 有效，但 collect(expr7 ... 无效，返回错误消息 "NotImplementedError:改进收集中的 MV 衍生支持“.错误显然与两种情况下的 psi.diff(x,y ..
发布时间：2021-06-14 19:44:45 Python

递归找到二阶导数

我试图用C编写一个程序，该程序查找f(x)的二阶导数的数值，其中x给出.当我使用函数查找一阶导数时，一切似乎都正常，但是递归二阶导数部分始终为我提供0.0.这是我的功能: 双导数(double(* f)(double)，double x0，int order){if(order == 1){const double delta = 1.0e-6;双倍x1 = x0-delta;双倍x2 = x0 ..
发布时间：2021-05-31 20:47:05 其他开发

计算图像梯度

为您方便起见，我将其尽量缩短.我正在尝试计算某些图像渐变的每个像素的灰度值. 据我所知，可以通过两种方法来计算G(x，y)(渐变图像中的像素x，y): 1.G(x，y)= sqrt(dx(x，y)* dx(x，y)+ dy(x，y)*(dy(x，y))2. G(x，y)= | dx(x，y)|+ | dy(x，y)| 我试图了解第一个结果如何导致[0，255]中的值，例如dx(x，y ..
发布时间：2021-05-13 18:44:19 Java开发

进行梯度下降时检查梯度

我正在尝试实现前馈反向传播自动编码器(梯度下降训练)，并想验证我是否正确计算了梯度.此教程建议一次计算每个参数的导数:grad_i(theta)=(J(theta_i + epsilon)-J(theta_i-epsilon))/(2 * epsilon).我已经在Matlab中编写了一个示例代码来执行此操作，但是运气不佳-从导数计算出来的梯度和从数值上发现的梯度之间的差异往往比较大(>> 4位有 ..
发布时间：2021-04-14 19:07:08 其他开发

如何从插值函数中获取特殊导数

我为一个简单的多维数据集创建了一个h5文件，然后通过python读取它，最后使用RegularGridInterpolator函数进行插值.一切对我来说都很完美.但是，我想知道如何更改代码，以便可以从此内插函数中派生代码?为了给您提供信息，我在这里提供了我的代码: 用于创建h5文件的代码 import numpy as np import h5py def f(x,y,z): retu ..
发布时间：2020-11-22 01:31:47 Python

取Tensorflow中的梯度tf.gradient

我正在使用这个tensorflow函数来获取我的函数jacobian.遇到两个问题: 如果我没有记错的话，以下两段中的tensorflow文档与其自身矛盾: gradients()将ops添加到图中，以输出ys相对于xs的偏导数.它返回一个长度为len(xs)的张量的列表，其中每个张量是ys中y的总和(dy/dx). 引用 Blockquote 返回值: xs中每个x的sum(d ..
发布时间：2020-11-20 01:32:18 其他开发

dFdx的说明

我试图了解GLSL中的dFdx和dFdy函数. 我了解以下内容: 导数是变化率 具有两个参数的函数的偏导数是在区分一个函数同时保持其中一个参数不变的情况下. dFdx和dFdy查找当前片段和相邻片段之间的值变化率. 我不明白变化率指的是什么.是碎片坐标的变化率吗? 是否可能找到片段着色器的两次调用之间的任意变量的变化率?着色器调用是否正在从相邻调用中“读取"变量?对于一 ..
发布时间：2020-11-16 01:44:48 其他开发

求出生长曲线的最大梯度

我使用ggplot2制作了具有四个生长曲线的图形. 希望下面的代码可以在任何人想要尝试的情况下产生图形. 我想找到每条线上的最大斜率的值，该值超过了4个时间点. 任何人都可以提出解决方案的想法吗? library(ggplot2) dat ..
发布时间：2020-11-13 23:42:18 其他开发

计算r中数据函数的导数

是否有一种简单的方法来计算数据给出的非线性函数的导数? 例如: x = 1 / c(1000:1) y = x^-1.5 ycs = cumsum(y) plot (x, ycs, log="xy") 如何从"x"和"ycs"给出的函数计算导数函数? 解决方案 还要提出一个平滑样条拟合的例子，然后进行导数预测.在这种情况下，结果与@dbaupp描述的差异计算非常相似: ..
发布时间：2020-11-11 02:11:47 其他开发

如何获得映射等式斜率的矢量场

嘿，所以我正在阅读克里斯·赫克尔(Chris Hecker)撰写的这篇文章，其中他有一个抛物线的图像，被抛物线的向量场包围: 但是，他从未提及他如何精确地获得矢量场方程，甚至从未陈述过.他确实说他通过绘制斜率方程dy/dx = 2x的解作为网格上每个坐标的短矢量来覆盖图1中斜率的矢量场. 如何使用 的矢量场语法创建方程斜率的矢量场 V = xi + yj 解决方案 如果图形标 ..
发布时间：2020-11-04 22:02:52 其他开发

F#:微分函数

我正在尝试弄清楚如何使此功能正常工作.我对F#非常无能，因此不胜感激， let deriv (f:(float->float), dx: float) = fun f:(float -> float) * dx:float -> x:float -> float let (f, dx, x) = ((f(x + dx) - f(x))/dx) 我使用f:(float->floa ..
发布时间：2020-11-03 01:35:47 其他开发

使用离散方法计算导数

我正在寻找一种使用离散快速方法来计算导数的方法。从现在开始，我不知道方程的类型，我正在寻找与我们可以找到积分方法类似的离散方法，例如欧拉方法。 解决方案 我认为您正在寻找以点计算的导数。 如果是这种情况，这里有一种简单的方法。您需要了解某个点的导数，例如 a 。它由h-> 0的差商的限制给出： 您实际上需要实现限制功能。因此，您： 定义epsilon，将其设置得越小越精确，越 ..
发布时间：2020-10-22 05:52:23 其他开发