Riješeno: izvod viševarijabilne funkcije pytorch

izvod funkcije s više varijabli Proučavanje i analiza matematičkih funkcija temeljni je aspekt raznih područja, uključujući inženjerstvo, fiziku i računalne znanosti. Posebno, derivacije viševarijabilnih funkcija imaju brojne primjene i igraju ključnu ulogu u razumijevanju ponašanja i svojstava ovih funkcija. Cilj ovog članka je pružiti dubinski uvid u izvođenje viševarijabilnih funkcija u kontekstu programiranja u Pythonu. Analizirat ćemo praktičan primjer, objašnjavajući svaki korak procesa i temeljne koncepte uključene u izvođenje funkcije s više varijabli.

Problem: Izvođenje funkcije s više varijabli

U području računa, funkcija s više varijabli je ona koja ovisi o više od jedne varijable. Da bismo počeli raditi s takvom funkcijom, prvo moramo razumjeti koncept parcijalne derivacije. Parcijalna derivacija je derivacija funkcije više varijabli u odnosu na jednu varijablu, tretirajući sve ostale varijable kao konstante. Proces pronalaženja parcijalnih derivacija povezanih sa svakom varijablom uključenom u funkciju više varijabli naziva se derivacija funkcije multivarijable.

Razmotrimo primjer kako bismo bolje ilustrirali koncept. Imamo funkciju:

"`
f(x, y) = 3x^2*y + x*y^2
"`

Naš cilj je pronaći parcijalnu derivaciju u odnosu na x (∂f/∂x) i parcijalnu derivaciju u odnosu na y (∂f/∂y).

Python rješenje za izvođenje funkcije s više varijabli

Kako bismo izračunali parcijalne derivacije u Pythonu, koristit ćemo moćnu biblioteku SymPy, koji pruža robusnu okolinu za simboličku matematiku.

Prvo moramo instalirati biblioteku koristeći pip:

"`
pip instaliraj sympy
"`

Sada možemo napisati Python program za izračunavanje parcijalnih derivacija:

import sympy as sp

x, y = sp.symbols('x y')
f = 3*x**2*y + x*y**2

partial_derivative_x = sp.diff(f, x)
partial_derivative_y = sp.diff(f, y)

print("∂f/∂x:", partial_derivative_x)
print("∂f/∂y:", partial_derivative_y)

Nakon izvršenja koda, dobit ćemo parcijalne derivacije:

"`
∂f/∂x: 6*x*y + y**2
∂f/∂y: 3*x**2 + 2*x*y
"`

Korak po korak objašnjenje koda

1. Prvo uvozimo SymPy biblioteku:

“`uvezi sympy kao sp“`

2. Zatim definiramo varijable x i y kao simbole:

“`x, y = sp.symbols('x y')“`

3. Zatim definiramo multivarijabilnu funkciju f(x, y):

“`f = 3*x**2*y + x*y**2“`

4. Nakon definiranja funkcije, nastavljamo izračunavati parcijalne derivacije u odnosu na x i y:

"`
djelomična_derivacija_x = sp.diff(f, x)
djelomična_derivacija_y = sp.diff(f, y)
"`

5. Na kraju ispisujemo rezultate:

"`
ispis(“∂f/∂x:”, djelomična_derivacija_x)
ispis(“∂f/∂y:”, djelomična_derivacija_y)
"`

SymPy knjižnica: moćan alat za simboličku matematiku

Korištenje električnih romobila ističe SymPy biblioteka je bitan alat za svakoga tko radi sa simboličkom matematikom u Pythonu. Omogućuje besprijekornu manipulaciju matematičkim izrazima, pojednostavljenje, rješavanje jednadžbi i još mnogo toga. U našem smo primjeru koristili SymPy za izračunavanje parcijalnih derivata, ali njegove mogućnosti idu daleko dalje od toga.

  • Manipulacija izrazom: Modificirajte matematičke izraze na simbolički način, omogućujući različite operacije kao što su zamjena, proširenje i faktorizacija.
  • Pojednostavljenje: Pojednostavite složene izraze u kompaktniji oblik ili ih transformirajte u određeni format.
  • Rješavanje jednadžbe: Rješavanje algebarskih jednadžbi simbolički, uključujući linearne, polinomne i sustave jednadžbi.
  • Diskretna matematika: Izvoditi operacije povezane s kombinatorikom, teorijom grafova i teorijom brojeva.

Zaključno, razumijevanje koncepta izvedenica u funkcijama s više varijabli, uz korištenje Pythona i biblioteke SymPy, ima širok raspon primjena u područjima kao što su inženjerstvo, fizika i računalna znanost. Upoznavanje s ovim alatima može znatno poboljšati vašu sposobnost rješavanja složenih matematičkih izazova i poboljšati vaše vještine rješavanja problema.

Povezani postovi:

Ostavite komentar