定义渐近函数导数的数值计算
定义渐近函数导数的数值计算
提问于 2014-07-12 23:49:39
如何定义一个函数的导数的数值计算？我有一些函数，我可以用样条来描述这个函数，它的导数使用scipy.interpolate。我想用这个函数操作一些表达式，然后用样条来计算表达式。
我可以用lambdify建立一个数值计算为样条的渐近函数。但是，如何定义一个渐近函数的导数来作为样条函数进行数值计算呢？
例如。
import sympy as sp
import numpy as np
from scipy.interpolate import InterpolatedUnivariateSpline
from sympy.ultilitis.lambdify import implemented_function, lambdify
r = sp.symbols('r')
B = sp.symbols('B', cls=sp.Function)
B_spline = InterpolatedUnivariateSpline([1,2,3,4],[1,4,9,16])
B_der_spline = InterpolatedUnivariateSpline([1,2,3,4],[2,4,6,8])
B = implemented_function(B, lambda r: B_spline(r))
class A(sp.Function):
nargs = 2
@classfunction
def eval(cls, r, B):
return r**2*B(r)
A_eval = lambdify(r, A(r,B))
A_eval(3)
>>> 81.0
A_diff_eval = lambdify(r, sp.diff(A(r,B)))
A_diff_eval(3)
>>> NameError: global name 'Derivative' is not defined回答 1
Stack Overflow用户
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发布于 2014-07-14 01:33:54
SymPy不知道如何取样条函数的导数，因为它只有来自has的数值版本。
而且，这里的A可能只是一个Python函数，因为您从不不计算它。这也更有意义，因为将函数作为参数传递给SymPy函数是有点奇怪的。
implemented_function所做的就是symfunc._imp_ = staticmethod(implementation) (这里是symfunc = B和implementation = lambda r: B_spline(r))。您还需要添加fdiff，以便它为B_der_spline返回一个新的SymPy函数。有点像
class B_spline_sym(Function):
_imp_ = staticmethod(B_spline)
def fdiff(self, argindex=1):
return B_der_spline_sym(self.args[0])
class B_der_spline_sym(Function):
_imp_ = staticmethod(B_der_spline)
def A(r, B):
return r**2*B(r)给予
In [87]: B = B_spline_sym
In [88]: A_eval = lambdify(r, A(r,B))
In [89]: A_eval(3)
Out[89]: 81.0
In [91]: A_diff_eval = lambdify(r, sp.diff(A(r,B)))
In [92]: A_diff_eval(3)
Out[92]: 108.0页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/24718313
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