计算一般可分为解析计算和数值计算，解析计算是连续的求解过程，而数值计算则是离散的求解过程。在matlab中，原则上只要数学上能解析计算的，采用matlab符号计算就能够精确求解。
看到文章的名字，可能很多人都没懂意思，如果叫它的另一个名字：代数运算，或许你就懂了；与正常的数值计算对数值处理有点不一样，符号运算处理的是符号；符号除了可以代表数以外，还可以代表多项式、函数、数学结构等等，MATLAB的符号数学工具箱（Symbolic Math Toolbox简称sym）具有丰富的内容，工具箱中符号表达式的计算都是在Maple内核下运行。Maple是一款数学软件，具体我也没了解过，反正符号运算功能很强就对了
在matlab中符号变量间也可进行算术运算，常用算术符号：+、-、*、.*、\、.\、/、./、^、.^、 '、 .'，假设用符号变量A和B，其中A，B可以是单个符号变量也可以是有符号变量组成的符号矩阵。当A，B是矩阵时，运算规则按矩阵运算规则进行。
sym函数用于建立单个符号对象，其常用调用格式为：符号对象名=sym(A) 将由A来建立符号对象。其中，A可以是一个数值常量、数值矩阵或数值表达式（不加单引号），此时符号对象为一个符号常量；A也可以是一个变量名（加单引号），这是符号对象为一个符号常量。
作者：叶虎 小编：张欢 随机梯度下降法（SGD）是训练深度学习模型最常用的优化方法。在前期文章中我们讲了梯度是如何计算的，主要采用BP算法，或者说利用链式法则。但是深度学习模型是复杂多样的，你不大可能每次都要自己使用链式法则去计算梯度，然后采用硬编程的方式实现。 而目前的深度学习框架其都是实现了自动求梯度的功能，你只关注模型架构的设计，而不必关注模型背后的梯度是如何计算的。不过，我们还是想说一说自动求导是如何实现的。 这里我们会讲几种常见的方法，包括数值微分(Numerical Differentiati
两者的根本区别是 : 数值计算的表达式、矩阵变量中不允许有未定义的自由变量 , 而符号计算可以含有未定义的符号变量。对于一般的程序设计软件如 C, C + + 等语言实现数值计算还可以 , 但是实现符号计算并不是一件容易的事。而 Matlab 自带有符号工具箱 Symbolic Math Tooibox , 而且可以借助数学软件 Maple, 所以 Matlab 也具有强大的符号运算功能。
上一篇主要对符号对象进行了一些生成和使用的基本操作，然后本篇将介绍符号矩阵、微积分、积分变换以及符号方程的求解，具体内容就往下慢慢看了。
中国科学院半导体研究所的研究人员将表达式结构的求解视为分类问题，并通过监督学习进行解决，提出一种名为 DeepSymNet 的符号网络来表示符号表达式。
2. 用diff 和int 各画出一个函数x(t)（自定），和x(t)的导数与积分图。
众所周知，科学计算包括数值计算和符号计算两种计算。在数值计算中，计算机处理的对象和得到的结果都是数值，而在符号计算中，计算机处理的数据和得到的结果都是符号。这种符号可以是字母、公式，也可以是数值，但它与纯数值计算在处理方法、处理范围、处理特点等方面有较大的区别。可以说，数值计算是近似计算；而符号计算则是绝对精确的计算。它不容许有舍入误差，从算法上讲，它是数学，它比数值计算用到的数学知识更深更广。最流行的通用符号计算软件有：MAPLE，Mathematica，Matlab，Python sympy等等。
众所周知，Tensorflow、Pytorch 这样的深度学习框架能够火起来，与其包含自动微分机制有着密不可分的联系，毕竟早期 Pytorch≈Numpy+AutoGrad，而 AutoGrad 的基础就是自动微分机制。
PL/0语言是Pascal语言的一个子集，我们这里分析的PL/0的编译程序包括了对PL/0语言源程序进行分析处理、编译生成类PCODE代码，并在虚拟机上解释运行生成的类PCODE代码的功能。 PL/0语言编译程序采用以语法分析为核心、一遍扫描的编译方法。词法分析和代码生成作为独立的子程序供语法分析程序调用。语法分析的同时，提供了出错报告和出错恢复的功能。在源程序没有错误编译通过的情况下，调用类PCODE解释程序解释执行生成的类PCODE代码。 词法分析子程序分析： 词法分析子程序名为get
本文介绍了设计模式中的解释器模式，通过一个简单的四则运算例子，展示了如何使用解释器模式构建一个表达式求值系统。首先介绍了表达式接口和具体的实现类，然后通过测试用例演示了如何使用解释器模式构建表达式求值系统。最后介绍了如何使用解释器模式构建更加通用的表达式求值系统。
1.常量 2，3，4； ‘‘Hello world!’’,“c++” cout << 2020; 常量：不能改变的量 字面常量(字面量，直接常量)：直接写出的数据 符号常量：用符号表示数据，但它一旦确定了表示那个数据，以后它不再改变 ①符号常量 说明一个符号表示常量 ⚮ const <符号说明符> <符号常量名> = <数据>；
调用方法：[C,T] = coeffs(___)，C为返回的系数，T为对应多项式项
从.c 文件到 .exe 文件需要经过编译器的翻译，而翻译又分为 编译和链接两个部分
简单讲，编译器就是将“一种语言（通常为高级语言）”翻译为“另一种语言（通常为低级语言）”的程序。一个现代编译器的主要工作流程：
符号表一个程序最终只会变成一个符号表，因此，我们在合并符号表的时候需要去掉无效的符号，由于test.c的Add仅仅是声明作用，其不能真实的发挥作用，故，我们应保留add.c中的Add的符号，去掉test.c中的符号表。符号表最终会在链接中从符号表内部的符号地址从而引用出程序中的函数，因此符号表的重要性是显而易见的。
来自普林斯顿、DeepMind 等机构的研究人员提出了一种解决方案：结合深度学习和符号回归实现这一目标。
一般当程序发生异常时，用户代码停止执行，并将CPU的控制权转交给操作系统，操作系统接到控制权后，将当前线程的环境保存到结构体CONTEXT中，然后查找针对此异常的处理函数。系统利用结构EXCEPTION_RECORD保存了异常描述信息，它与CONTEXT一同构成了结构体EXCEPTION_POINTERS，一般在异常处理中经常使用这个结构体。 异常信息EXCEPTION_RECORD的定义如下：
编译器构造 一、 编译器简介 前面谈到静态链接器构造的基本流程，最后提到所构造的链接器若要能正常工作的前提是需要构造一个能生成符合链接器输入文件格式的编译器，本文构造一个符合这种具体格式要求编译器。但
令 X 为一个文法符号（一个终结符或非终结符）或 ε ，则集合 First (X) 由终结符组成，此外可能还有 ε ，它的定义如下：
算法的五大特性： ⑴ 输入：一个算法有零个或多个输入。 ⑵ 输出：一个算法有一个或多个输出。 ⑶ 有穷性：一个算法必须总是在执行有穷步之后结束，且每一步都在有穷时间内完成。 ⑷ 确定性：算法中的每一条指令必须有确切的含义，对于相同的输入只能得到相同的输出。 ⑸ 可行性：算法描述的操作可以通过已经实现的基本操作执行有限次来实现。
前几节，我们介绍了如何使用语法解析算法对代码进行解析。语法解析的目的是为了明白代码语句的意图，例如对于语句: c = a + b; 语法解析后，编译器就明白代码是想把变量a和b的值相加，再把结果赋值给变量c.然而要想实现这样的结果，编译器还得需要不少辅助信息，例如变量a和b对应的数值是多少，这些辅助信息我们会存储在一种称之为符号表的数据结构中。 在前几节语法解析时，代码实际上建造了一种树形结构，例如语句 a+b; 其中包含三个元素，a和b属于Identifier, 三者构成了一个算术表达式，也就是expre
19岁时，Miles Cranmer读了一篇物理学家李 · 斯莫林的采访。其中的一句话改变了他整个职业生涯的研究方向：
在MongoDB中，我们可以使用/$regex/操作符来进行正则表达式查询。其中，$regex表示使用正则表达式进行查询，两个/之间的内容表示正则表达式的模式。正则表达式的模式可以包含以下内容：
要理解机器学习首先要明白他的定义，很多人给出了定义“学习是人类具有的一种重要智能行为，但究竟什么是学习，长期以来却众说纷纭。社会学家、逻辑学家和心理学家都各有其不同的看法。比如： Langley（1996) 定义的机器学习是“机器学习是一门人工智能的科学，该领域的主要研究对象是人工智能，特别是如何在经验学习中改善具体算法的性能”。（Machine learning is a science of the artificial. The field's main objects of study are ar
在ANSI C的任何一种实现中，存在两个不同的环境。第1种是翻译环境，在这个环境中源代码被转换为可执行的机器指令。第2种是执行环境，它用于实际执行代码。
现在我们知道了程序的编译链接是在翻译环境中进行的，接下来我们来探讨程序编译链接的具体过程。首先，我们来探讨编译，编译其实分为三个阶段，分别是：预处理（预编译）、编译、汇编。这三个阶段所执行的具体操作如下。
人工智能并非专家系统，但是却或多或少的与专家系统有关系，可以说专家系统是人工智能很早期的存在形式。专家系统(ES, Expert System)是一种模拟人类专家解决领域问题的计算机程序系统。 专家系统具有如下的一些特点： 1）知识的汇聚 2）启发性推理 3）推理和解释的透明性 4）知识的更新 典型的专家系统模型如图：
用c语言手搓一个600行的类c语言解释器: 给编程初学者的解释器教程（1）- 目标和前言 用c语言手搓一个600行的类c语言解释器: 给编程初学者的解释器教程（2）- 简介和设计 用c语言手搓一个600行的类c语言解释器: 给编程初学者的解释器教程（3）- 词法分析 用c语言手搓一个600行的类c语言解释器: 给编程初学者的解释器教程（4）- 语法分析1：EBNF和递归下降文法 用c语言手搓一个600行的类c语言解释器: 给编程初学者的解释器教程（5）- 语法分析2: tryC的语法分析实现 用c语言手搓一个600行的类c语言解释器: 给编程初学者的解释器教程（6）- 语义分析：符号表和变量、函数
通常我们说的 “编译器” 是一种计算机程序，负责把一种编程语言编写的源码转换成另外一种计算机代码，后者往往是以二进制的形式被称为目标代码(object code)。这个转换的过程通常的目的是生成可执行的程序。
abs()函数返回数字（可为普通型、长整型或浮点型）的绝对值。如果给出复数，返回值就是该复数的模。例如：
下图为用语法树进行表达式求值的过程，可以发现所有的值都是自下而上传递的，这种称为综合属性。
大家如果对c, c++, java有所了解，那么就会知道作用域这个概念。所谓作用域就是变量在一个范围内起作用，一旦出了既定范围，那么它就会失效。c,c++,java用{表示作用域的起始，用}表示作用域的结束。内层作用域的变量会覆盖上一层作用域的变量。例如在上面代码中最外层定义了两个变量，分别是int类型的x，和char类型的y,在内层作用域又定义了一个bool类型的同名变量y，它会覆盖外面的char类型y，在内层作用域访问y时，我们访问的是类型为bool的y，但由于内层作用域没有定义x，因此访问x时，它对应外层作用域的x，因此我们的任务是识别作用域，同时解析出变量在不同作用域中对应的类型。
机器之心报道 编辑：小舟、陈萍 如果牛顿没被苹果砸中，GNN 和符号回归也能发现万有引力定律？ 机器学习 (ML) 推动了科学的巨大进步，从粒子物理学到结构生物学再到宇宙学，机器学习能够在大型数据集中学习特征，对不同的对象进行分类，并执行参数推断，以及更具开创性的应用，例如自回归语言模型、预测蛋白质结构，以及蛋白质功能预测。 机器学习强大的学习能力，我们不禁会问，机器学习能否仅仅通过观察我们的太阳系来重新发现万有引力定律？ 牛顿的万有引力定律指出，两个质点彼此之间相互吸引的作用力，是与它们的质量乘积成正比，
目录 前言 程序的翻译环境和执行环境 翻译环境 编译+链接 翻译阶段详解 预编译 编译 汇编 链接 运行环境 预处理详解 预定义符号 #define #define 定义标识符 #define 定义宏 宏定义计算弊端 #define 替换规则 #和## #的作用 ## 的作用 带副作用的宏参数 宏和函数对比 宏和函数优劣表 宏和函数命名约定 #undef 命令行定义 条件编译 条件编译类型 文件包含 头文件包含方式 嵌套文件包含 ---- 前言 ---- 本章主要讲解点： 代码编译链接变成可执行程序程序的
其实就是翻译，比如从字符串编译到机器码，就是把人能理解的代码语言翻译成机器能“理解”（识别执行）的机器语言，然后用户借助目标程序就可以与机器交互了：
导读：NumPy是数据计算的基础，更是深度学习框架的基石。但如果直接使用NumPy计算大数据，其性能已成为一个瓶颈。
本小节，我们学习翻译环境和运行环境，其中我们将学习编译环境的4个阶段：预编译，编译（词法分析，语法分析，语义分析），汇编，链接，文章干货满满！学习起来吧😃！
【新智元导读】Wojciech Zaremba 是 Hinton、Ilya Sutskever 一脉相承的弟子，在谷歌大脑实习过，在 Facebook 受过 LeCun 等人指导，现任 OpenAI 研究员，可谓深度学习新一代接班人中的领军人物之一。Zaremba 在纽约大学读博期间参与创建了 OpenAI，是 8 名初创研究成员之一。本文是他今年 5 月博士毕业论文，是对深度学习一项最新的梳理，其成果包括：测量了当前神经网络学习一些简单程序的能力；设计了一种新的卷积神经策略，大幅提高泛化性能；提出了几种
我们的代码写完后称为源代码，源代码一般都要经过由编译器和链接器组成的翻译环境中，翻译成二进制的指令（机器指令），再进入执行环境一步步执行代码。
从概念上来说，正则表达式也是一门小巧而精炼的语言，它可以用来简化检索特定的字符串，替换特定字符等功能，有许多开发语言工具，都内嵌支持正则表达式。那么一个正则表达式，究竟是什么？其实它就是一个字符串，但这个字符串具有特定含义。
llvm是当前编译器领域非常火热的项目，其设计优雅，官方文档也很全面，可惜目前官方中文翻译。笔者在学习过程中也尝试进行一些翻译记录，希望能对自己或者他人的学习有所帮助。
SymPy是一个用于符号数学计算的Python库。与传统的数值计算库不同，SymPy专注于处理符号表达式，使得用户能够进行符号计算、代数操作和解方程等任务。本教程将介绍SymPy库的基本概念、常见用法和高级功能，帮助读者更好地理解和使用SymPy。
说起数学计算器，我们常见的是加减乘除四则运算，有了它，我们就可以摆脱笔算和心算的痛苦。四位数以上的加减乘除在数学的原理上其实并不难，但是如果不借助于计算器，光依赖我们的运算能力（笔算和心算），不仅运算的准确度大打折扣，而且还会让我们对数学的运用停留在一个非常浅的层次。
在linux 的使用中，相同的正则表达式在不同的命令中所实现的匹配结果并完全相同，这就免不了导致我们在使用时候的疑惑。要解决这个疑惑，我们需要了解一些背景：
这一部分，我们再回过头来看看变量、函数是怎样存储和处理的、以及符号表是怎样构建的。
来源：机器之心本文约2100字，建议阅读5分钟如果牛顿没被苹果砸中，GNN 和符号回归也能发现万有引力定律？ 机器学习 (ML) 推动了科学的巨大进步，从粒子物理学到结构生物学再到宇宙学，机器学习能够在大型数据集中学习特征，对不同的对象进行分类，并执行参数推断，以及更具开创性的应用，例如自回归语言模型、预测蛋白质结构，以及蛋白质功能预测。 机器学习强大的学习能力，我们不禁会问，机器学习能否仅仅通过观察我们的太阳系来重新发现万有引力定律？ 牛顿的万有引力定律指出，两个质点彼此之间相互吸引的作用力，是与它们的质
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
