用梯度下降算法训练神经网络的时候，求导过程是其中的关键计算之一。使用Tensorflow的用户会发现，神经网络的反向传播计算是用户不用考虑的，在给足便捷性的同时也抑制了用户对反向传播的探索心态(博主深受其害)。Tensorflow同时也激起了一个思考：一定存在某种求导的通用方法。这篇文章主要探索编程求导的通法。文章代码实现均为Python3.6.4使用模块numpy，sympy方法1: 定义导函数
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2024-01-04 12:08:14
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numpy是python中一个与科学计算有关的库，本文将介绍一些常用的numpy函数，使用numpy之前需要先引入，输入import numpy as np，我们一般将numpy简化为np。1.np.arange(n)：生成0至n-1个整数。2.a.reshape(m,n)：将a重新定义为一个m行n列的矩阵。3.a.shape：打印a的行和列。4.a.ndim：求a的维度。5.a.size：输出a
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2023-09-30 21:15:30
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python矩阵运算、求导、积分
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2023-06-02 07:57:47
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介绍本期主要实现Vector类的自动求导的功能。这个功能听起来蛮麻烦的，实际上理解原理以后，实现起来还是比较简单的。原理的话，网络上有很多关于这方面的讨论，比如：tensorflow的函数自动求导是如何实现的？www.zhihu.comokcd00.oschina.io原理我这里不做过多的展开，只是大致上说一下。本质上是在利用链式求导法则。实现思路大概是这样的，比如： 是多少？通过普通的链式法则可
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2023-09-05 22:34:53
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# Python Numpy求导数
## 概述
在Python中，我们可以使用Numpy库来进行数学运算，包括求导数。在这篇文章中，我会教你如何使用Numpy库来求解导数，帮助你更好地理解这个过程。
## 求导数的流程
首先，让我们通过以下步骤来了解如何使用Numpy库来求解导数：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 导入Numpy库 |
| 2 | 定义一个函数
原创
2024-05-01 06:49:21
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导入 autograd 库，同时导入这个库里的numpy（应该是作者自己把numpy放入了这个库的命名空间里面）以及逐项求导elementwise_grad。from autograd import grad
import autograd.numpy as np
from autograd import elementwise_grad接下来定义第一个函数，这个函数非常简单，其实就是一个线性变换
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2024-03-14 06:38:29
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# 使用 NumPy 对向量求导的指南
在这篇文章中，我们将一起学习如何使用 Python 的 NumPy 库对向量进行求导。求导是微积分中的一个重要概念，它在很多科学与工程领域中都有广泛应用，比如在机器学习和优化问题中。
## 任务流程
首先，我们来看看整个流程。我们将通过以下步骤一步步实现对一个向量的求导。
| 步骤 | 描述 |
|--
原创
2024-10-30 04:08:32
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from sympy import *
x = symbols("x") # 符号x，自变量
y = -pow(10,-11)*pow(x,6) + pow(10,-8)*pow(x,5) - 4*pow(10,-6)*pow(x,4) + 0.0006*pow(x,3) - 0.0428*pow(x,2) + 1.7561*x + 16.528
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2023-07-02 19:49:54
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本篇文章主要总结几种函数的求导方法。比如，反函数求导，隐函数求导，参数方程求导的方法。再简单讨论一下高阶导数的概念。先看看考纲对这一块的要求：3. 了解高阶导数的概念，会求简单函数的高阶导数．
4. 会求分段函数的导数，会求隐函数和由参数方程所确定的函数以及反函数的导数．考纲对这一块的要求主要是会求会用即可，因此我们主要是要熟悉其用法。反函数求导：前面我们已经介绍过反函数的概念。即y = f(x)
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2024-01-06 08:50:24
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1第一次作业1.1题目描述 对形如4*x+x^2+x的多项式求导。1.2类图1.3度量分析 在完成第一次作业时，我的写法没有特别的“面向对象”。唯一封装起来的是Node，代表多项式的一个项。PolyDerivation是一个方法庞杂的类，先判断输入是否合法，再将多项式拆分成独立的项，接着求导，同时也包含了程序的入口main。这无疑是一个面向方法的写法。 写valid方法判断合法性的时候，经历
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2023-07-17 23:53:26
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在计算反向传播或最优化问题时，经常遇到向量、矩阵、张量对向量、矩阵、张量的求导问题，而类比普通函数求导经常无法处理矩阵转置的问题，因此需要使用一套更简单的符号系统进行运算，即里奇微积分。爱因斯坦求和约定相乘时符号相同且共轭的指标，如一个共变自由指标(下标）遇到一个符号相同的反变自由指标（上标），会发生缩并运算成为哑指标，整个表达式自由指标的个数表示最终结果的自由指标个数；当自由指标只
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2023-12-23 09:37:28
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摘要： 本文首先回顾了导数的基本概念，然后初步书写了计算函数导数的程序函数，并根据计算机特点对函数进行了改进以达到工程实现。关键词： 导数、工程实现本文默认你对导数有一定了解，所介绍的函数默认是可导的。前言在人工智能领域，深度学习相关研究一直在如火如荼地进行着。基本上所有的深度学习算法的都使用了反向传播（Backpropagation， BP）算法。在反向传播中更新参数的过程中少不了的一步就是计算
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2023-08-13 16:14:56
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函数连续：若 f(x)f(x)f(x) 满足， limx→ 0[f(x0+Δx)−f(x0)]=
原创
2022-07-05 10:13:11
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2019年北航OO第1单元(表达式求导)总结1 基于度量的程序结构分析量化指标及分析以下是三次作业的量化指标统计：关于图中指标在这里简要介绍一下：ev(G)：基本复杂度，用来衡量程序非结构化程度。基本复杂度高意味着非结构化程度高，难以模块化和维护。Iv(G)：模块设计复杂度，用来衡量模块判定结构，即模块和其他模块的调用关系。模块设计复杂度高意味模块耦合度高，这将导致模块难于隔离、维护和复用。v(G
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2023-12-28 23:13:07
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- 显函数和隐函数- 隐函数求导- 参数式函数求导
原创
2023-10-24 15:54:33
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# 使用Python的NumPy库进行求导
在科学计算和工程应用中，求导是一个经常会用到的数学操作。在Python中，我们可以使用`NumPy`库来进行数值计算，包括对数组或数据集进行求导。本篇文章将介绍如何使用NumPy库对数据进行求导的基本方法，并通过示例代码进行说明。
## 理论背景
导数在数学上表示函数的变化率，是研究函数性质的一种重要工具。在数值分析和科学计算中，由于复杂的函数形式
python求导，话不多说直接上代码from sympy import *
while True:
print("请选择功能 1求导 2积分")
Choose = int(input())
x = Symbol('x')
if Choose == 1:
print('请输入函数关系式：')
y = input() # 输入函数关
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2023-07-01 23:01:26
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设两个向量 $x,y$ 分别为$$x = (x_{1},x_{2},\cdots, x_{m})^{T}$$$$y = (y_{1},y_{2},\cdots, y_{n})^{T}$$虽然是多变量对多变量求偏导，但最终都是归结于一个单变量对另一个单变量求偏导，只是函数和自变量都写成了向量形式。我们要做的就是找到求偏导的结果所对应的形式。形状规则：向量 $y$ 对向量 $x$ 求导，分两步：&nb
其实整个推导，上面这个图片已经介绍得十分清楚了，但是仍有很多小步骤被省略掉了，我会补上详细的softmax求导的过程： (1)softmax函数
\quad
首先再来明确一下softmax函数，一般softmax函数是用来做分类任务的输出层。softmax的形式为:
原创
2022-04-19 10:11:15
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## JAVA 求导函数
### 1. 引言
在数学领域中，求导函数是一种非常重要的概念。它用来描述函数在某一点的变化率，可以帮助我们研究函数的性质和解决实际问题。在计算机科学中，通过使用编程语言，我们可以实现求导函数的功能。本文将介绍如何在Java中实现求导函数，并提供相应的代码示例。
### 2. 求导函数的定义
求导函数的定义可以通过极限的概念来描述。对于一个函数f(x)，它在某点x
原创
2023-11-15 05:20:16
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