R中的强制函数给出了错误(导数的数量)

文章/答案/技术大牛

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r、ode、forcing

我想用R来解boxmodell的两个常微分方程。我想使用一个强制函数来改变输入参数cw随时间t的变化。当我只使用带有两个框的boxmodell时，这是有效的： dCs<-function(t, y, parms){ dCs<-k3*cw(t)-k4*cs }) } 但是，当我更改函数以添加另一个框时，如下

浏览 25提问于2020-08-27得票数 0

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自动“识别”(微积分)导数

r、function、optimization

使用"optim“库和"BFGS”优化算法，我感兴趣的是优化以下函数(也称为"Rosenbrock函数“)：如果您定义了这个函数和函数的导数，那么使用"optim“库和BFGS算法进行优化是非常简单的--这个函数的导数将很难手动计算，然后为这个导数编写一个函数(也就是你可能犯错误的</e

浏览 8提问于2022-01-17得票数 1

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R中的数值导数

r、derivative、pendulum

我已经生成了一些阻尼摆运动的真实数据：我取它在R中的导数，取连续点的差，除以时间上的差。这张图中有1202个数据点。它给出了这个图：我又取了这个图的导数：但是，此图非常不稳定，无法用于分析。我想知道R中是否有一个函数可以进行精确的数值微分？这是我在R中用来计算导数的<

浏览 5提问于2020-04-18得票数 0

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利用神经网络中代价函数的巧妙选择消除梯度输入

neural-network、deep-learning

在http://neuralnetworksanddeeplearning.com/chap3.html中作者解释说，对于神经网络中的单个神经元，选择代价函数作为交叉熵，可以消除激活函数在梯度项中的导数，如果激活函数是sigmoid函数的话。在问题中，他问为什么我们不能消除成本函数梯度中关于权值的神经元项x的输入。

浏览 0提问于2017-04-14得票数 2

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求未知矩阵与未知函数的叉积渐近

python、sympy、symbolic-math

我想让渐近来证实这一点，给出了这个等式： $$ r'(t) =A\x r(t) $$ (即“未知函数r的导数是未知矩阵A与r的叉积”)，则如下所示： $$ r''(t) =A\x r'(t) $$ (即“r的二阶导数是A与r的一阶导数的

浏览 16提问于2020-06-18得票数 0

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对数不完全Gamma函数的r-导数

r、gamma-function

在R中有下列功能：我想知道哪个函数可以计算对数不完全伽马函数的导数。我注意到gsl包有一个函数gamma_inc，但不知道如何计算这个函数的</e

浏览 4提问于2016-11-19得票数 1

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Matlab:从函数外部检测函数句柄的输入参数数

matlab

我从一个变量的符号函数开始，计算1到N阶的符号导数，然后将这些符号函数转换为函数句柄，并将函数句柄存储在单元格数组中。然后使用循环计算每个函数句柄的输入值。我的问题是，其中一个导数可能是常数(当然，高阶导数为零)。当我试图给每个函数一个输入时，我会遇到“输入参数太多”的错误。我希望能够预先检查

浏览 1提问于2016-09-10得票数 1

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在Logistic回归中寻找最小值的最佳方法是什么？

logistic-regression、gradient-descent

在Andrew的机器学习教程中，他采用错误函数的一阶导数，然后向导数的方向迈出一小步，以求最小值。(基本上是梯度下降)在论文中，这两种方法都应该得到相似的结果。但从数字上看，它们是不同的，还是一种方法比另一种方法更好？

浏览 0提问于2020-03-15得票数 3

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有没有计算digamma函数导数的函数？

r、gamma-distribution、gamma-function

我想计算R中digamma函数的导数。谢谢。

浏览 24提问于2019-08-12得票数 0

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SymPy在区分隐函数时没有简化“足够”

python、sympy

我试图找出隐函数y = f(x)的第一和第二导数。但是这个表达式可以写得更简单，如下所示：使用的事实是x = exp(sin(x)-sin(y)) 当然，二阶导数

浏览 3提问于2022-09-17得票数 1

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TypeError(“无法将表达式转换为浮动”)

scipy、typeerror、integration、sympy

我编写的代码看起来可能很愚蠢，因为它是一个派生函数的集成。因为它是我正在编写的关于声学分析的其他代码的基本基础。这个分析包含了乘法中不同的导数函数的积分。但是它给出了一个显示TypeError的错误(“无法将表达式转换为浮点数”)。下面是我写的代码。希望能找到解决办法。import sympy from sympy import

浏览 3提问于2022-02-06得票数 0

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数学代码: Abs[x]的导数

wolfram-mathematica

注释：这是一个关于编程语言()的问题，而不是关于学科/科学(数学)的问题。**)N[D[Abs[x], x] /. x -> Pi/4]Out -> Derivative[1][Abs][0.785398] 有什么更好的方法来强迫一个数值结果呢

浏览 1提问于2011-06-13得票数 11

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在R中是否存在与smooth.spline函数等效的Python语言

python、r、smoothing、splines

R中的smooth.spline函数允许在粗糙度(由二阶导数的积分平方定义)和拟合点(通过对残差平方求和定义)之间进行折衷。此权衡由spar或df参数完成。在一个极端，你得到最小二乘线，另一个极端，你得到一条非常摇摆的曲线，它与所有数据点相交(如果有不同y值的重复x值，则为平均值)。我已经看过scipy.interpolate.UnivariateSpline和Python中的其他样条线变体，然而，它们似乎只能通过增

浏览 3提问于2015-03-28得票数 17

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数值计算二阶导数时的大误差

r、poisson

我试图在数字上取R中函数l (向量x和lambda=6上泊松分布的对数)的二阶导数，这是我的代码： t=6 h=1e-12(l(x,t+delta)-l(x,t))/delta ld(x,t)我的输出是> ld(x,t) [

浏览 1提问于2015-10-18得票数 1

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渐近向量中的替换值

function、numpy、vector、eval、sympy

我有1000个参数向量值函数，f( s，t，w，v，q，...)它需要在s，t，w，v，q，.....= 2，3，6，...我在示例代码中添加了10个参数。我之所以使用，是因为f_vector本身是其他函数的导数或微分的输出，而导数是通过渐近来完成的。s,t,v,w,q,e,r,m,b,a = sym.symbols ('s,t,v,w,q,e,r,m,b,a') f_vector = [ s+t

浏览 7提问于2021-09-11得票数 0

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多变量的渐近未定函数

sympy

我试图用R^N->R^N中的一个函数来进行函数分析，我希望用N个变量建立一个函数，并对每个变量都有未定义的偏导数。我发现我想用切片符号来创建符号。vars = symbols('a1:10')f = Function('f')(vars) 我已经看到了一个问题，因为我创建了一个变量元组的函数，而不是

浏览 4提问于2015-01-22得票数 2

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Logistic回归-概率直觉与几何直觉

classification、logistic-regression、data-science-model

logistic回归的概率方法涉及到极大似然估计( MLE )，即利用偏导数求最佳拟合线的最佳参数。这些方法中有哪些是逻辑回归的？

浏览 0提问于2021-11-09得票数 1

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R中函数导数的求法

我正在使用R，并试图通过给出两个参数来构造一个函数，这两个参数是函数和x，试着寻找函数的答案。但我一直收到错误。我不想仅仅使用R base来使用任何软件包。这是到目前为止的代码。- expression(x) return(der(x))test2(function(x) return(x^2)) 我一直收到这样的错误：“表达式

浏览 0提问于2017-11-06得票数 0

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概率分布的导数。R中的参数？

r、probability、distribution、derivative

我需要最常见概率分布的PDFs/log PDF/CDF的(分析)导数w.r.t。对于R中的参数，有没有办法使用这些函数？提供了许多概率分布()的日志PDF的导数。PDF/CDF是否有类似之处？编辑：诚然，通过简单应用链规则，可以从日志PDF的导数中得到PDFs的导数，但我认为CD

浏览 3提问于2017-10-26得票数 1

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将导数赋给Maple中的函数

maple

我在Maple中有一个情况，其中计算了一个很大的表达式。在表达式中出现导数，例如$$\frac{\partial}{\partial x} f(x，t)$$。我知道函数$$\frac{\partial}{\partial x} f(x，t)$$，但我不知道函数f(而且积分会使问题变得非常困难，不值得详细解释)。我的问题是:如何让maple用我已知的函数替换$$\frac{\partial}{\partial x} f(x，t)$$？像$$\frac{\partial}{

浏览 22提问于2020-02-10得票数 0

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