为什么在“为简单的矢量化组件指定稀疏偏导数”视频中会有一些变量附加到self？
在“为简单的矢量化组件指定稀疏偏导数”视频中会有一些变量附加到self，是因为这些变量是该组件的属性或者状态，需要通过self来引用和操作。
self是一个指向当前对象的引用，它是Python中类中方法的第一个参数。通过在方法定义中包含self参数，可以让方法访问和操作该类的属性和方法。
在“为简单的矢量化组件指定稀疏偏导数”视频中，这些变量很可能是该组件的一些属性，比如组件的大小、位置、颜色等。通过将这些变量附加到self，可以在方法中通过self来访问和修改这些属性。这样做的好处是，方法可以在操作时获取到正确的属性值，而不需要通过传递参数来获取。
举个例子，假设有一个名为Component的类，其中包含一个属性为size的变量。在方法定义中使用self.size就可以访问和修改该属性。例如，在方法中可以使用self.size = 10来将该属性设置为10。
总结起来，将变量附加到self的目的是为了能够在方法中方便地访问和操作该类的属性。这样做可以提高代码的可读性和可维护性。
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我已经注意到，定义不相关的偏导数可以显著减缓优化器的速度。因此，我试图理解:我如何知道是否应该为某个输入/输出关系定义偏导数？
浏览 1提问于2018-05-18得票数 0
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我为二维曲面插值做了一个显式的组件。目前，它使用的是SmoothBivariateSpline (如果乍一看，我很乐意听到这种说法)。但我的问题是关于compute_totals和/out assembled_jac的计算时间。我在之前问了一个类似的问题。
下面是整个代码。通过注释第81行，计算时间发生了变化。而assembled_jac=True的情况要慢一些。这是正常的吗？
model.linear_solver = DirectSolver(assemble_jac=True)
对代码的详细解释：它创建一个曲面(x，y，z)，并适合插值器(x，y-> z)。然后选择该曲面内的随机点
浏览 1提问于2019-08-01得票数 0
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我已经采样了2D和3D numpy阵列上的函数，我需要一种从这些数组中获取偏导数的方法。我可以手动编码有限差分格式，但我需要的不仅仅是2阶精度，可能是4阶甚至6阶。随着更高的精度顺序编码，它很快就变得乏味，特别是因为我需要它的数组的不同尺寸。
在numpy或scipy或其他包中是否有功能可以方便地做到这一点？
浏览 1提问于2018-04-06得票数 4
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在this视频中，Justin在其组件的计算函数中编写了以下代码。 def compute(self, inputs, outputs):
self.alp_sc = 0.91
T0 = 28. #reference temperature
eff0 = .285 #efficiency at ref temp
T1 = -150.
eff1 = 0.335
delta_T = inputs['T'] - T0
self.slope = (eff1 - eff0) / (T1 - T0)
outputs[&
浏览 29提问于2020-04-27得票数 0
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查看这个类，我发现默认情况下它看起来像是复杂的步长。有没有一种方法可以指定分析部分？ 我有一些代码，它有很多本质上是一个线性的显式比较，并指定了解析偏量。与ExecComp相比，这样做有什么真正的性能优势吗？或者，使用简单的函数，结果大致相同吗？
浏览 23提问于2020-07-14得票数 1
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我正在努力理解OpenMDAO错误消息
RuntimeError: Singular entry found in '' for column associated with state/residual 'x'.
和
RuntimeError: Singular entry found in '' for row associated with state/residual 'y'.
有人能解释一下吗？例如，在运行代码时
from openmdao.api import Problem, Group, IndepVarComp,
浏览 1提问于2018-04-11得票数 1
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在提亚诺受到表扬之后，我想我应该用一种特殊的SGD来做我的第一步。我得到了一个参数向量θ，我想优化我的损失函数，返回一个向量，其中包含矩阵A和B之间的平方损失的列和，每个元素都是一个独立的损失，对于一个特定的维，使用广播的θ。Theta应该被更新，以便在下一次迭代中，每个维度的损失更低。我选择这个是因为数据(X，Y)就是这样给出的。
现在，教程说应该使用T.grad()来获取更新的梯度。但是T.grad不允许我计算非标量的梯度。教程()说：“标量成本只能由梯度直接处理，数组是通过重复应用来处理的。”因此，我尝试(不可否认是一种丑陋的尝试)来计算每个损失的梯度。如何计算多重损失的梯度？有没有一种
浏览 1提问于2015-10-06得票数 2
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我一直在使用SLSQP算法只使用ExplicitComponents运行一些MDO问题。每个组件的运行时间约为10秒，输入变量为60-100个。大多数输入变量是静态输入变量，在整个优化过程中将保持不变。静态输入变量来自IndepVarComp。ExplicitComponents是黑匣子，因此不提供有关部分的信息。
我注意到，当雅可比在compute_totals()中计算时，各分量相对于它们的所有输入值被线性化。在compute_approximations()中，对所有输入值(包括静态输入值)计算有限差分。所以，我的问题是:为什么对这些静态输入变量进行有限差分计算？由于这些值保持不变，我不
浏览 0提问于2018-10-25得票数 1
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反向传播激活导数
、、、
正如视频中所解释的，我已经实现了反向传播。
这似乎是成功的，通过梯度检查，并允许我在MNIST数字上进行训练。
然而，我注意到了大多数关于反向传播的解释计算输出增量为
D= (a )* f'(z)
而视频用的是。
D= (a - y)
当我将我的增量乘以激活导数(乙状结肠导数)时，我不再得到与梯度检查相同的梯度(至少相差一个数量级)。
是什么让安德鲁·吴(视频)省略了输出增量激活的导数？为什么会起作用呢？然而，当添加导数时，不正确的梯度是计算的吗？
编辑
我现在已经测试了线性和乙状结肠激活函数的输出，梯度检查只有当我使用Ng的δ方程(没有乙状结肠导数)时，才通过这两种情况。
浏览 2提问于2015-10-06得票数 9
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我正在努力将使用Brent驱动程序的代码转换为新的OpenMDAO 1.x+。但是，我找不到新版本。OpenMDAO 1.x+中是否支持Brent驱动程序？如果Brent驱动程序尚未转换到新版本，是否可以请求它？
浏览 0提问于2015-11-10得票数 1
我需要用R写一个函数，它依赖于向量x(随每次模拟而变化)，并且参数为beta_0、beta_1、beta_2。我试图找到这个函数相对于beta_0、beta_1和beta_2的偏导数。我已经为相同的函数编写了一个代码，但它反复返回错误。
我的R代码如下：
func_1 <- function(x,beta_0,beta_1,beta_2){
k <- beta_0+(x[1]*beta_1)+(x[2]*beta_2)
k <- exp(k)/(1+exp(k))
}
Deriv(func_1(x=c(2,3)), 'beta_0')
正
浏览 7提问于2022-01-16得票数 1
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我知道openMDAO可以在正向或反向模式下计算模型的总导数，但偏导数总是在正向模式下计算吗？
例如，我有一个有400个输入和4个输出的组件。显然，这是反向模式求解的候选者。如果我只是declare_partials(['*'], ['*'], method=fd)，openMDAO会尝试在反向模式下解决这个问题吗？
浏览 31提问于2020-05-21得票数 0
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我对与中的多学科组连接的求解器感到困惑。
他们本质上构造的是什么矩阵？它们会聚到什么地方？很可能我遗漏了一些非常明显的东西。有没有这方面的文献。
浏览 0提问于2018-09-28得票数 2
我已经实现了一个简单的多层感知器(只有一个隐藏层)，它可以学习回归问题。我写了它，以便可以在sigmoid、tanh和relu激活之间指定选择。然后，平方误差被实现为损失函数，其中每个损失函数。
我现在希望允许选择使用相同的模型来学习多类分类问题，因此希望实现使用softmax激活和交叉熵损失的选择。在我下面的代码中，唯一需要做的更改(我希望)是在activation()和loss()函数中实现这些，然后这应该会在正向传球和后传中开箱即用。这段代码运行学习XOR函数的模型的模拟，其中选择的激活函数应该在顶部取消注释。
然而，我真的对实现这两个函数感到迷惑，更不用说它们的派生函数了。任何帮助和指
浏览 2提问于2018-04-11得票数 0
如果这个问题是显而易见的或微不足道的，我很抱歉。我对pytorch非常陌生，我正在尝试理解py手电筒中的autograd.grad函数。我有一个神经网络G，它接收输入(x，t)和输出(u，v)。下面是G的代码：
class GeneratorNet(torch.nn.Module):
"""
A three hidden-layer generative neural network
"""
def __init__(self):
super(GeneratorNet, self).__init_
浏览 1提问于2019-12-03得票数 4
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下面是单个组件问题的代码片段。
setting self.flag --> 1 uses complex step
setting self.flag --> 0 uses analytical gradients
近似/计算偏导数
使用选项1计算总导数所需的计算时间约为20秒，选项0约为60秒。
但我却预料到了相反的情况，因为有数千个具有复杂步骤的“计算”函数调用。
我检查了函数调用，它们看起来是正确的。我用“cs”检查了分析部分，它们似乎也是正确的。
有人能告诉我为什么用分析偏导数计算总导数要花费更长的时间吗？
import time
import numpy a
浏览 0提问于2018-12-27得票数 1
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我试图在python上实现Newton-Gauss方法。这是我的完整代码：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
def gauss_newton(X, Y, max_iter=1000, eps=1e-6):
P0 = [1, 1, 1]
J = np.zeros([len(X), len(P0)])
for i in range(max_iter):
j1 = 1
j2 = P0[0]
j3 = P0[2]*X
浏览 0提问于2021-11-30得票数 0
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with tf.GradientTape() as tape:
images, labels = x
initial_points = self.model(images, is_training=True)
final_images = (tf.ones_like(initial_points) + initial_points).numpy()
final_images = np.expand_dims(final_images, axis=-1)
final_labels = tf.zeros_like(final_images)
los
浏览 43提问于2020-07-20得票数 1
2回答
我有一个具有耦合学科的组，它嵌套在一个模型中，其中所有其他组件都是不耦合的。我给耦合群分配了一个非线性牛顿和线性直接解。
当我尝试使用默认的"RunOnce“求解器运行模型时，一切都正常，但一旦我尝试运行优化，就会得到从linear_block_gs.py引发的以下错误：
文件"...\openmdao\core\group.py"，第1790行，_apply_linear scope_out，scope_in)
文件"...\openmdao\core\explicitcomponent.py"，第339行，在_apply_linear self.c
浏览 4提问于2020-04-13得票数 0
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我是一个全新的Matlab用户。我想像这样计算PDE：，但我不知道如何编码。我试过g(x)=diff(x,y)^2/(diff(x)*diff(y));，但它不起作用。
浏览 1提问于2020-10-06得票数 0
尝试使用python层实现我的自定义丢失层，caffe。我使用了这个作为指南，并编写了forward函数如下：
def forward(self,bottom,top):
score = 0;
self.mult[...] = np.multiply(bottom[0].data,bottom[1].data)
self.multAndsqrt[...] = np.sqrt(self.mult)
top[0].data[...] = -math.log(np.sum(self.multAndsqrt))
但是，第二个任务，
浏览 3提问于2016-10-11得票数 1
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用C语言编写的常微分方程求解器，可能使用GSL库，与Mathematica8.0 NDSolve相比有显着的速度优势吗？在准确性方面，它如何公平？
我的理解是，原则上编译的代码可以更快，但现在NDSolve已经以某种方式使用了大量的编译代码本身？
另外，有没有什么方法可以使用MathLink或Mathematica的编译函数来加快解算常微分方程的速度？
浏览 4提问于2012-10-19得票数 3
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这是的后续问题.对于给定的神经元，我不清楚如何取其误差的偏导数和其权重的偏导数。
从这个中可以清楚地看到，传播是如何工作的(尽管我正在处理弹性传播)。对于前馈神经网络，我们需要1)在神经网络中向前移动，触发神经元，2)从输出层神经元中计算出总误差。然后向后移动，按神经元中的每个权重来传递该误差，然后再次向前，更新每个神经元的权重。
尽管如此，这些都是我不明白的。
A)对于每个神经元，如何计算偏导数的偏导数()对权重的偏导数？我的困惑是，在微积分中，偏导数是用n个变量函数来计算的。我有点理解和在中的答案。我甚至理解了连锁规则。但当我想到如何将它应用于线性组合器和乙状结肠激活函数的结果时，它就不起
浏览 1提问于2012-08-27得票数 7
关于组中由隐式组件引起的单数条目，我正在努力解决一个错误，并且我无法设法解决它。
基于有效性-NTU方法，建立了百叶窗翅片换热器模型.它使用ImplicitComponent对系统进行求解，使“猜测”的出口温度(用于计算流体特性)等于根据实际传热计算的实际出口温度。这个组件似乎运行良好，并且这个基础换热器的N2图可以找到。
其中，两个输入是冷热侧的质量流量(参见原始N2中的索引)。然而，验证数据使用的是冷侧流速和热侧体积流量，而不是质量流量。虽然不是直接的基团输入，但这些特性是在换热器组内计算的。手动改变质量流量，直到流速和体积流量达到验证数据的水平。但是我想我可以在热交换器组周围再增加一个隐
浏览 1提问于2020-06-26得票数 0
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我有一个部分，我想用一个集合和另一个变量来呈现。是否可以将多个变量传递给partial？
举例说明：
类别HABTM品牌
这只是半伪代码，但我想这样做：
<% @categories.each do |c| %>
<%= c.name %>
<%= render :partial => "mypartial", :collection => c.brands, :object => c.id %>
<% end %>
partial需要类别id和"current_brand“。有什么想法吗
浏览 1提问于2009-07-27得票数 0
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1回答
带Perlin噪声的GLSL阴影
、、、、
因此，我最近开始使用WebGL，更具体地说，编写GLSL着色器，并且在为我的“水”着色器编写片段着色器时遇到了一个障碍，该着色器是从派生的。
我想要实现的是一种阶梯式阴影(Toon阴影，细胞阴影.)对波产生的影响，我的顶点着色器，但碎片着色器似乎处理波，就像他们仍然是一个平面和整个网格绘制为一个坚实的颜色。
我在这里错过了什么？球体工作得很完美，但平坦的表面都是均匀的。如果我使用一个立方体，我也会遇到同样的问题。立方体上的每一张脸都是独立的，但是整个脸都被赋予了坚实的颜色。
现场
我就是这样设置我的测试场景的。我有两个网格使用相同的材料-一个球，一个平面和一个光源。
问题
如您所见，
浏览 0提问于2014-01-22得票数 5
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我想知道，如果我有一个层生成一个底部斑点，并被两个后续层进一步消耗，这两个层都将在后向传播阶段生成一些梯度来填充bottom.diff。是否将两个梯度相加以形成最终的梯度？或者，他们中只有一个人能活下来？在我的理解中，咖啡层需要在填充一些计算出的梯度之前将bottom.diff设置为全零，对吗？memset会刷新另一层已经计算出的渐变吗？谢谢!
浏览 0提问于2017-06-07得票数 2
1回答
我终于能够实现反向传播，但仍有一些but需要修复。主要问题是：我的ReLU激活函数产生很大的dJdW值(误差函数wrt权值的导数)，当从权值减去时，输出就变成-int或inf的矩阵。我该怎么阻止这一切？到目前为止，我唯一的解决办法是使我的学习率标量变量真的很小。
import numpy as np
class Neural_Network(object):
def __init__(self, input_, hidden_, output_, numHiddenLayer_, numExamples_):
# Define Hyperparameters
浏览 3提问于2017-11-05得票数 0
使用视图播放youtube视频，我们面临的问题是
如果我们暂停视频，它仍然会自动开始播放。
当视频在全屏播放时，如果用户点击done按钮，它就会停止播放，几秒钟后它就会自动在全屏上播放。
NSDictionary *playerVars = @{ @ @"playsinline“：@0，@"autoplay”：@0，@"showinfo“：@0，@"autohide”：@0，@"rel“：@0，@“谦虚品牌”：@1 }；self.playerView.delegate = self；self.playerView loadWithVideoId:
浏览 2提问于2015-03-04得票数 3
2回答
与在支持向量机的相同代价函数中使用2范数权重相比，我们如何通过在代价函数中使用1范数权重来增加稀疏性。
对于1-范数:成本函数- Minimize ||w||_1
对于2范数:成本函数- Minimize ||w||_2
它与LP-SVM有关吗？
浏览 6提问于2012-06-16得票数 1
1回答
我试图用Python中的OpenCV计算视频中的微分图像速度不变量(例如卷曲、发散、变形等)。要做到这一点，我需要计算光流x，y方向上的空间导数。不幸的是，OpenCV似乎只提供用于计算光流的API，而不是它的导数。
是否有用于计算光流空间导数的Python库？--我发现了一个类似于的问题，还有那个人为计算空间导数而编写的代码，但是如果可能的话，我会喜欢一个库，而不是自己编写代码。如有任何建议，将不胜感激！
浏览 3提问于2011-10-27得票数 0
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1回答
我已经学会了如何自动找到一个有渐近的函数的偏导数。我的问题是，我需要定义一个新函数来返回另一个函数的偏导数。
from sympy import Symbol, Derivative
y= Symbol('y')
function = y ** 2
deriv = Derivative(function, y).doit()
def func(y):
return deriv
差不多吧。希望你们都能理解。谢谢!
浏览 0提问于2018-10-16得票数 0
我试图从方程(方程组)中提取系数到列表(矩阵)中。我试过CoefficientList[poly, {var1, var2, ...}]，但没有成功。
这个简单的例子应该解释我的问题：
Eq1 = a D[U[x1, x2], {x1, 2}] + b D[V[x1, x2], {x2, 2}]
有什么建议吗？
编辑：
丹尼尔的Lichtblau解非常清楚(谢谢)，但是如果方程是这样的呢？
Eq1 = a D[U[x1, x2], {x1, 2}] + b D[V[x1, x2], {x2, 2}] + c W[x1, x2]
一个简单的例子可以解析如下：
还有更优雅的解决
浏览 0提问于2011-03-02得票数 2
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我试着用Commons 3.6.1版本来拟合一个4参数Hill方程。截至2018年6月20日，我也尝试了4.0快照版本。我也得到了同样的结果。我有一个简单的测试，它运行并且不抛出异常。然而，更复杂的数据失败了。我从处理Hill / Sigmoidal拟合的几个网络场景中摸索数据。我不知道下一步该怎么办才能解决这个问题，有什么建议吗？
我明白了：
org.apache.commons.math3.exception.ConvergenceException: illegal state: unable to perform Q.R decomposition on the 9x4 jacobia
浏览 1提问于2018-06-18得票数 1
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我是OpenMDAO的新手，开始使用最新的版本(本文发布时的版本是2.3.1 )。
我正在使用几个外部代码，特别是NASTRAN和几个后处理NASTRAN结果的可执行文件(编译的C++)，对相当复杂的空气结构优化进行设置。
理想情况下，我希望将这些分解成多个组件来生成模型，运行NASTRAN，对结果进行后处理，然后从文本文件中提取我的目标和约束。我所有现有的界面都是通过文本文件输入和输出的。根据GitHub页面，旧版本(v1.7.4)中存在的文件变量功能在版本2中尚未实现。
在添加该功能之前，有没有好的解决方法？
到目前为止，我想出的最好的解决方案是将所有内容分组到一个大型组件中，该组件通过
浏览 1提问于2018-07-02得票数 0
我有问题，我已经实现了一些成分的分析导数，我使用复杂的步骤，其余的。它们之间有一个循环依赖关系，所以我也使用一个求解器来收敛它们。当我使用NonlinearBlockGS时，它会收敛。但是，当我将NewtonSolver与线性求解器结合使用时，即使迭代次数很高，优化也会失败(迭代限制超过了)。但是我发现，当我使用prob.model.approx_totals()时，它很容易收敛并且工作得很好。我读到approx_totals使用fd或cs来查找模型梯度。所以我有两个问题。
一般来说，当我使用approx_totals()时，我会失去混合分析方法的好处吗？有没有办法用混合分析策略找出整个模
浏览 0提问于2021-06-11得票数 0
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我们可以定义F-测度如下：
$F_{\alpha}=\frac{1}{1}{P}+(1-\alpha)\frac{1}{R}$
现在我们可能对选择一个好的$\alpha$感兴趣。在这篇文章中，作者认为F测度的真实性是可以选择的条件：
$\β=R/P$，其中$\frac{\部分F_{\alpha}{\部分P}=\frac{\部分F_{\alpha}{\部分R}$
然后我们得到$alpha=1/(\beta^2+1)$和
$F_{\β}=\frac{(1+\beta^2)PR}{β^2 P+R} $
据说，这个条件背后的动机是在Ew.r.t的梯度点。P和R是相等的，R与P的比值应该是期望的比率$\
浏览 0提问于2018-05-23得票数 6
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梯度下降：
\theta_{t+1}=\theta_t-a\frac{\partial}{\partial \theta_j}J(\theta)
但特别是关于J成本函数(均方误差)的偏导数：
想想看：h_\theta(x)=\theta_0+\theta_1x
\frac{\partial}{\partial\theta_j}J(\theta) = \frac{\partial}{\partial\theta_j}\frac{1}{2}(h_{\theta}(x)-y)^2
\ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ =2\frac{1}{2}(h_{\theta}(x)-y)*\
浏览 0提问于2022-05-17得票数 1
例如在Zeiler 2014：中描述的解合操作等同于最大合用操作的梯度。
在tensorflow中，你可以使用gen_nn_ops._max_pool_gradient来做这件事，该函数接受参数grad作为输入，在文档中它说：
grad: A `Tensor`. Must have the same type as `orig_input`.
4-D. Gradients w.r.t. the output of `max_pool`
我尝试使用优化器的compute_gradients()函数计算最大池化操作的梯度，但它们需要一个变量列表，您可以根据该变量列表获取梯度，但在
浏览 1提问于2016-07-02得票数 1
在和method = lm的文档中，options关键字的默认设置如下。
options={'col_deriv': 0, 'diag': None, 'factor': 100, 'gtol': 0.0, 'eps': 0.0, 'func': None, 'maxiter': 0, 'xtol': 1.49012e-08, 'ftol': 1.49012e-08}
关于col_deriv的描述，他们说
col_deriv : bool, optio
浏览 16提问于2017-07-17得票数 1
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我要做到这一点(参考文献)。(附像)角为5
有两个组件:用户布局和角色。
角色组件的开头已经使用了用户布局组件.我能够展开和折叠带有动画的父组件，但是不能同时对子组件执行相同的操作。
从父组件触发子组件上动画的任何方式。
浏览 1提问于2018-04-19得票数 2
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1回答
logistic回归的特征范围
、、、、
我用logistic回归。我们知道这是一种有监督的方法，在训练和测试数据中都需要计算特征值。有六个特征。虽然产生这些特征值的函数是不同的，它们的最大值可以是1，但是有四个特征(包括训练和测试数据)的值很低。例如，它们的范围在0到0.1之间，从来不等于1，甚至超过0.1！因此，这些特征的价值是非常接近的。其他特性是正常分布的(它们的范围在0到0.9之间)。因此，这两种特征之间的差异很大，我认为这给logistic回归的学习过程带来了困难。我说的对吗？!它需要对这些特性进行任何转换/规范化吗？任何帮助都将不胜感激。
浏览 0提问于2016-02-07得票数 1
我将使用scikit-learn库来实现我的SVM分类。
我的特征的值是0/1，我已经将这些值保存在特征的txt文件和我的标签的单独的txt文件中。
现在我的问题是，如何使用scikit-learn加载用于训练和测试阶段的外部数据集？
浏览 21提问于2017-01-30得票数 0
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1回答
如何计算损失函数？
、、、、
我希望你做得好，我想问一个关于神经网络中损失函数的问题。
我知道，对训练集中的每个数据点计算损失函数，然后根据是否使用批处理梯度下降(在所有数据点通过后进行反向传播)、小批处理梯度下降(批处理后进行反向传播)或随机梯度下降(在每个数据点之后进行反向传播)进行反向传播。
现在让我们来看看MSE损失函数：
📷
为什么n是数据点的数目?，因为如果我们计算每个数据点之后的损失，那么n每次只有1。
我还看到了一个视频，他们把n作为输出层中的节点数。链接到视频(你可以在5:45找到我说的内容)：https://www.youtube.com/watch?v=Zr5viAZGndE&t=5s
所以我
浏览 0提问于2022-05-25得票数 1
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嘿，伙计们，我有一个NSString，里面有一个ó，所以当我把它放进一个TextView里，里面写着"ó“，我读的是”A“。
所以我就是这么做的：
self._Direccion = self._Direccion stringByReplacingOccurrencesOfString：@“圣保罗”带self._Direccion：@“ó”；
但这不管用我不知道为什么..。
正在为此努力：
/*á*/ self._Direccion = self._Direccion stringByReplacingOccurrencesOfString：@“圣保罗”(附self._Dire
浏览 2提问于2010-01-30得票数 0
我最近在上读到这句话：
OpenMDAO的一个重要特性是能够将问题细分为具有少量输入和输出并包含相对简单分析的组件。
此外，看看手册中的例子，每个组成部分的输入和输出很少。
这是否意味着使用execcomp更有效，该execcomp接收来自显式组件的两个输入，并输出约束，而不是在显式more中执行所有操作。我试着想出一个例子：
x1,x2 --> ExplicitComp -->y1
y1 --> Execcomp --->constraint
OR
x1,x2 --->ExplicitComp -->y1,constraint
浏览 0提问于2018-07-11得票数 0
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我正在试着解一组微分方程，但我一直很难做到这一点。我的微分方程包含一个表示从1到n的数字的"i“下标。我尝试实现一个forloop，如下所示，但我一直收到这个索引错误(错误消息如下)。我尝试更改初始条件(y0)和其他值，但似乎都不起作用。在这段代码中，我使用了solve_ivp。代码如下：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
from scipy.integrate import solve_ivp
def testmodel(t, y):
X = y[0]
Y =
浏览 2提问于2021-02-25得票数 0
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