빠른 질문은 여기서 혼란 스럽습니다. 의 우리가 간단한 그래프 있다고 가정 해 봅시다 : a = tf.Variable(tf.truncated_normal(shape=[200, 1], mean=0., stddev=.5))
b = tf.Variable(tf.truncated_normal(shape=[200, 100], mean=0., stddev=.5))
저는 pyomo와 함께 작업 중이며 이미 정의 된 모델을 가지고 있습니다. 객관적인 함수가 있어야합니다. 모델이 풀린 후에는 목적 함수에 특정 매개 변수가 첨부됩니다. 그래서 만약 다중 인덱스 변수 [x1, x2, x3]을 가지고 있다면, 제 2 차 목적 함수는 다음과 같이 보일 것입니다 : (x1^2 + 13*x2^2 + 10*x3^2) + (2*x1 +
에서 gradient()를 사용하지 않고 Gaussian (dx, dy)의 1 차 미분을 계산하면 fspecial('gaussian', 4, 1)으로 가우스를 시작했으며 gradient()은 1 차 미분을 얻는 데 매우 편리합니다. 어쨌든 gradient()을 사용하지 않고 1 차 도함수를 계산할 수 있습니까? 교과서의 첫 번째 단계로서 도시 된 바와 같이
IJulia를 사용하여이 함수의 푸리에 계수로부터 함수의 미분을 계산하려고합니다. 그게, 나는 함수의 푸리에 계수와 미분의 푸리에 계수 사이에 링크가있다. X '[k] = X [k] * 2 * pi i k/N, 맞습니까? 평범한 제곱 함수 x^2에서 시작하여 푸리에 변환을 계산 한 다음 역 푸리에 변환을 통해이 간단한 사실을 검증하고자했습니다. 내가 잘못
의 두 번째 유도체의 우리가 [x]=[0.1 0.2 0.3 0.4]
[y]=[0.25 0.30 0.40 0.55]
y1=diff(y)./diff(x)
y2=diff(y1)./diff(x)
있다고 가정 해 봅시다 내가 얻는 결과는 매트릭스 치수 나는이 문제를 해결하려면 어떻게 을 동의해야입니까?
deriv 패키지를 사용하여 파생 상품을 계산했지만 나눗셈 결과는 실제로 나를 괴롭힌다. 여기 내 기능 및 결과 : (1-X^2) 있어야하는데 나는 해결책을 알고 testFunction <- function(x) x/(x^2+1)
Deriv(testFunction)
function (x)
{
.e1 <- x^2
.e2 <- 1 +
다음은 제 코드입니다. 이 함수는 일부 x 값에서 다른 함수의 미분을 계산하는 함수입니다. 분수 차 미분 (a)에 대해서도 유효한 출력을 반환하기를 원합니다. from scipy.special import gamma
import scipy.integrate as integrate
import sympy as sp
import scipy as sc
i
나는 this article을 통해 걷고있었습니다. # convert output of sigmoid function to its derivative
def sigmoid_output_to_derivative(output):
return output*(1-output)
난 정말 파생 여기에 발견하는 방법을 이해할 수 없었다 : 코드에서, 저자
그래서 특정 시스템에서 특정 지점의 위치를 나타내는 사인과 코사인을 사용하는 pritty 불쾌한 기능이 있습니다. 이제 각도 베타에 의존하는 지점의 위치를 알았습니다. 나는 속도를 찾기위한 함수를 도출하고자한다. 문제는 mupad가 베타가 일정 시간 동안 파생하려고 시도 할 때 상수라고 생각한다는 것입니다. 우연히 베타의 유도체는 각속도입니다. 하지
나는 나의 학교 프로젝트를위한 수학 함수의 미분 찾기 위해 C++에서 콘솔 응용 프로그램을 만드는 중이라서,하지만 결과는 ((죄 (X)/COS와 같은 예를 들어 이해하기 어려운 로그인 (X^3-2 * X)) * 3 * X-2sqrt (X)) 때문에, 더 나은 출력을 얻을 수있는 방법이 나는 것이 정말 같은 같은 : . mathjax는 C++ 콘솔이 아니지만