简单介绍下python的几个自动求导工具，tangent、autograd、sympy； 在各种机器学习、深度学习框架中都包含了自动微分，微分主要有这么四种：手动微分法、数值微分法、符号微分法、自动微分法，这里分别简单走马观花（hello world式）的介绍下下面几种微分框架；sympy 强大的科学计算库，使用的是符号微分，通过生成符号表达式进行求导；求得的导数不一定为最简的，当函数较为复杂
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2023-10-22 07:01:38
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社会及经济的发展带来了人与人之间或团体之间的竞争及矛盾，亟待新的理论创新解决这些问题，博弈论应运而生。博弈论广泛而深刻地改变了经济学家的思维方式，为研究各种经济现象开拓了新视野，取得了主流经济学的中心地位。现代博弈论起源于 1944 年 J.，Von Neumann 和 O.，Morgenstern 的著作《Theory of Games and Economic Behavior》。博弈论在运筹
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2023-12-14 01:48:31
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前言简单介绍下python的几个自动求导工具，tangent、autograd、sympy；在各种机器学习、深度学习框架中都包含了自动微分，微分主要有这么四种：手动微分法、数值微分法、符号微分法、自动微分法，这里分别简单走马观花(hello world式)的介绍下下面几种微分框架；sympy 强大的科学计算库，使用的是符号微分，通过生成符号表达式进行求导；求得的导数不一定为最简的，当函数较为复杂时
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2023-09-04 17:56:58
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0、前言 现在深度学习流行的框架训练模型的思想都是通过通过前向计算得到损失函数，再通过反向传播通过损失函数对权重反向求导更新权重，将目标函数（损失函数）达到一个最小的值。目前存在的反向求导方法： 手动微分 数值微分 符号微分 自动微分 各个深度学习框架最核心也是最重要的核心就是如何进行自动微分（基于 ...
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2021-08-02 16:18:00
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自己学习矩阵微分的笔记，包含了迹函数、行列式函数以及逆矩阵的求导方法。 主要是练习求导的链式法则；以及利用微分求导数。 更具体的参见引用：张贤达,矩阵分析与应用,清华大学出版社,2004 Note:向量用加粗的小写字母表示，行向量表示为，列向量表示为Note:矩阵用加粗的大写字母表示，如，其转置为或Note:
原创
2015-06-03 21:11:23
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From: 对微分代数方程建模Simulink 设计图结果图 Simulink Data Inspector
原创
2022-04-18 16:58:13
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From: 对微分代数方程建模Simulink 设计图结果图 Simulink Data Inspector
原创
2021-08-10 14:54:04
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# Python微分入门指南
作为一名刚入行的开发者，你可能对Python中的微分操作感到困惑。本文将为你提供一个简单的入门指南，帮助你理解并实现Python微分。
## 微分的基本概念
在数学中，微分是研究函数在某一点附近的局部变化率的工具。在Python中，我们可以通过数值方法来近似微分。
## 实现Python微分的步骤
以下是实现Python微分的基本步骤：
| 步骤 | 描述
## 实现微分的步骤
下面是实现微分的具体步骤及每一步所需要做的事情：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 定义符号变量和函数 |
| 2 | 设置函数的微分公式 |
| 3 | 计算微分的值 |
下面将逐步解释每一步所需的代码和注释。
### 1. 定义符号变量和函数
首先，我们需要定义符号变量和函数。符号变量用于表示我们要微分的变量，而函数则表示我们要进行
原创
2023-10-08 06:23:39
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什么是自动微分自动微分(Automatic Differentiation)是什么？微分是函数在某一处的导数值，自动微分就是使用计算机程序自动求解函数在某一处的导数值。自动微分可用于计算神经网络反向传播的梯度大小，是机器学习训练中不可或缺的一步。如何计算微分微分计算离不开数学求导，如果你还对高等数学有些印象，大概记得如下求导公式：常见求导公式这些公式难免让人头大，好在自动微分就是帮助我们“自动”解
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2023-08-30 17:24:35
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离散化的重点离散化有一个很重要的前提：只关心数据之间的大小关系 影响最终结果的只有元素之间的相对大小关系时，我们可以将原来的数据按照从大到小编号来处理问题。离散化的重点则是：映射的思想离散化，就是把无限空间中有限的个体映射到有限的空间中去，以此提高算法的时空效率。通俗的说，离散化是在不改变数据
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2023-08-24 16:31:16
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一，基本数学方法1.subs方法进行表达式或者数值替换import sympy as sp
x, y= sp.symbols("x y")
fx=x+1
gx=fx.subs(x,0)
print(gx)2.evalf方法对表达式进行计算，并返回结果import sympy as sp
x, y= sp.symbols("x y")
fx=sp.sqrt(x)
gx=fx.evalf(subs={
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2023-06-28 20:30:13
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1 内容介绍建立基于干扰估计的机器人非线性反馈控制系统并证明其稳定性,在此基础上提出一种适用于机器人跟踪控制的新型自抗扰控制器.该控制器不需实时计算复杂的机器人动态模型,由两个跟踪微分器(TD)构成:一个用于安排系统的过渡过程;另一个用来估计速度和加速度,TD的滤波特性使其对量测噪声具有抑制作用.由被控对象的控制量与所估计加速度的反馈构成的"扩张状态"来自动检测系统模型和外扰的实时作用并实时进行动
原创
2022-09-13 23:48:31
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# Python求微分：轻松应对数学计算
微分在微积分中是一个基本概念，它用于描述一个函数在某一点的变化率。理解微分不仅对高等数学学习有帮助，还在实际应用中有广泛用途，比如物理学、工程学、经济学等领域。随着Python编程语言的普及，利用Python求微分变得非常简单和高效。本文将探讨如何通过Python进行微分，并展示一些示例代码。
## 使用SymPy库进行求微分
SymPy是一个用于符
# Python代码微分：一种自动程序分析技术
在软件开发过程中，代码的维护和优化是一项重要且复杂的任务。随着代码量的增加，手动分析代码的效率和准确性都会受到影响。为了解决这个问题，自动化程序分析技术应运而生。本文将介绍一种名为“代码微分”的技术，它可以帮助开发者更高效地理解和优化代码。
## 什么是代码微分？
代码微分是一种自动程序分析技术，它通过比较不同版本的代码来识别代码变化，并分析这
PyTorch 自动微分 autograd 包是 PyTorch 中所有神经网络的核心。首先简要地介绍，然后将会去训练的第一个神经网络。该 autograd 软件包为 Tensors 上的所有操作提供自动微分。是一个由运行定义的框架，这意味着以代码运行方式定义后向传播，并且每次迭代都可以不同。从 t
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2021-02-05 06:28:00
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过消去∂F∂F，我们是否可以推出 dydx=−dydxdydx=−dydx？∫bady...
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2023-07-17 17:08:29
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