python 离散数值求导 / 张生荣

Python求离散序列导数的示例

有一组4096长度的数据,需要找到一阶导数从正到负的点,和三阶导数从负到正的点,截取了一小段. 394.0 388.0 389.0 388.0 388.0 392.0 393.0 395.0 395. ...

目录自定义求导:(近似求导数的方法) 多元函数的求导在tensorflow中的求导使用tf.GradientTape() 对常量求偏导求二阶导数的方法结合optimizers进行梯度下降法 ...

原理: TensorFlow使用的求导方法称为自动微分(Automatic Differentiation),它既不是符号求导也不是数值求导,而类似于将两者结合的产物. 最基本的原理就是链式法则,关键 ...

自动求导机制从后向中排除子图每个变量都有两个标志:requires_grad和volatile.它们都允许从梯度计算中精细地排除子图,并可以提高效率. requires_grad 如果有一个单一的 ...

np.linalg.norm(求范数):linalg=linear(线性)+algebra(代数),norm则表示范数. 函数参数 x_norm=np.linalg.norm(x, ord=None, ...

目录四则运算表达式求值思路说明算法步骤代码四则运算表达式求值思路说明使用双栈来实现——存放数值的栈 nums 与存放运算符的栈 ops. 算法步骤对原始表达式字符串 exp 进行预处理 ...

问题创建一个二叉树二叉树有限多个节点的集合,这个集合可能是: 空集由一个根节点,和两棵互不相交的,分别称作左子树和右子树的二叉树组成创建二叉树: 创建节点再创建节点之间的关系 Python代 ...

利用python 编译工程,生产pyc文件 pyc文件好处:是一种二进制机器码,并且隐藏了源文件代码,但是有和py文件一样的功能(可以理解为效果一样) 所以可以将代码隐藏,便于商业价值,保护代码隐私还 ...

对于一个多元函数,用最速下降法(又称梯度下降法)求其极小值的迭代格式为其中为负梯度方向,即最速下降方向,αkαk为搜索步长. 一般情况下,最优步长αkαk的确定要用到线性搜索技术,比如精确线性搜索, ...

方法一:手动计算变量的梯度,然后更新梯度 import torch from torch.autograd import Variable # 定义参数 w1 = Variable(torch.Flo ...

python求定积分计算 from sympy import * x = symbols('x') print(integrate(sin(2*x)/(1+x**2), (x, 0, 3))) sy ...

本文实例讲述了Python基于递归算法求最小公倍数和最大公约数.分享给大家供大家参考,具体如下: # 最小公倍数 def lcm(a, b, c=1): if a * c % b != 0: retu ...

利用numpy和scipy,我们可以很容易根据欧拉角求出旋转矩阵,这里的旋转轴我们你理解成四元数里面的旋转轴 import numpy as np import scipy.linalg as lin ...

题目的意思大致是在一个n*m的二维数组中,找到一个局部峰值.峰值要求大于相邻的四个元素(数组边界以外视为负无穷),比如最后我们找到峰值A[j][i],则有A[j][i] > A[j+1][i] ...

如下所示: data = np.random.randn(20) factor = pd.cut(data,4) pd.get_dummies(factor) 0 0 0 0 1 1 1 0 0 0 ...

这篇文章主要介绍了python实现迭代法求方程组的根过程解析,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下有方程组如下: 迭代法求解x,pytho ...

pytorch中自定义backward()函数.在图像处理过程中,我们有时候会使用自己定义的算法处理图像,这些算法多是基于numpy或者scipy等包. 那么如何将自定义算法的梯度加入到pytorch ...

对于一个多元函数用牛顿法求其极小值的迭代格式为其中为函数的梯度向量, 为函数的Hesse(Hessian)矩阵. 上述牛顿法不是全局收敛的.为此可以引入阻尼牛顿法(又称带步长的牛顿法). 我 ...

第一种: i=0 sum=0 a=0 while i<102: if i>=1 and i%4==1: sum+=i elif i%2!=0 and i!=1: a=a+i i+=1 pr ...