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我最近了解了的特性。我开始在bsplines和一个显式组件中使用这个特性。我目前的问题是，我的设计变量是从两个不同的组件输入的，类似于下面的xsdm。据我所知，不可能为不同的设计变量设置不同的有限差分步骤。)
行不通的。我想，一种补救方法是使用相对步长，但我的一些输入范围从0到xx变化，所以可能相对步长不是最好的。有没有一种方法可以把FD步长作为向量或者类似的东西
浏览 0提问于2018-08-28得票数 0
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我试图编写一个python程序，用二阶空间离散和周期边界条件的显式欧拉方法求解一阶一维波动方程(输运方程)。对于用更像python的方式编写这个程序，有什么建议吗？谢谢!PDE是
在有限差分形式下
解为
以下是我的尝试：import matplotlib.pyplot as plt
anim = animation.FuncAnimation(fig,animate,f
浏览 0提问于2018-03-29得票数 4
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我想使用切换功能来集成一个简单的ODE。切换函数将确保t的某些值的梯度为零，并使梯度成为t的任何其他值的数值常数。我可以通过使用虚拟状态来获得所需的结果，但是当我重复对单个状态的计算时，来自solve_ivp的输出是不同的。我想知道为何会这样。下面是再现结果的代码：
#===========================================================================
浏览 3提问于2022-01-06得票数 1
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线性回归卷积核
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换句话说，具有可变大小的移动窗口的线性回归。return np.convolve(aSignal, aKernel, 'same')例如，对于一维信号，一阶导数核是[-1,0,1]。可以计算窗口大小为5 ([a,b,c,d,e])时的斜率吗？
浏览 0提问于2015-05-26得票数 0
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？然而
浏览 0提问于2018-10-25得票数 1
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区间内正差分的数值逼近
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在不使用numpy的情况下，如何使用python进行数值有限差分计算？例如，我想在一定的区间内数值地找到多个函数值，一阶和二阶导数的步长为0.05。
浏览 3提问于2020-09-10得票数 0
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游戏中的Gaffer有一个关于使用来改善游戏物理的。实现是简单的，但其背后的数学让我感到困惑。我从概念上理解导数和积分，但很长一段时间没有操纵方程了。上对导数进行平均化，为什么平均到4阶的导数与用较小的时间步长进行简单的欧拉积分不同？
可以用简单的
浏览 5提问于2009-11-03得票数 55
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对于每个给定的(x,y,z)，G(x,y,z)都是一个标量。x=(x1,x2,...,xK)是一个Kx1向量。 让我们将y,z固定在某些给定值。我希望你能帮助我理解如何计算G相对于在某个x下求值的xk的导数。f=3*x1*sin(z)*cos(y)+3*x2*sin(z)*cos(y)+3*x3*sin(z)*cos(y);
end 如何计算G(x1,x2,x3,4,3) wrto x2的导数
浏览 61提问于2020-06-30得票数 0
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假设我想用bezier路径近似SVG中的半余弦曲线。半余弦应该是这样的：并从运行到。请注意，我不想用一系列相互关联的段来逼近余弦，我想用贝塞尔曲线来计算一个很好的近似。
浏览 8提问于2015-03-12得票数 22
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我想使用数组及其一阶导数(diff)作为训练的特征。由于diff数组的大小较小，所以我想填充它，以便在堆叠它们并将它们用作功能时不会出现大小问题。
如果我用0填充diff(数组)，我应该如何对齐它们？我把0放在结果diff(数组)的开头还是结尾？将数组与其派生数对齐的正确方法是什么？
浏览 0提问于2015-11-30得票数 3
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但是，对于f''(x)，我必须以不同的方式处理h值吗？我的猜测是，截断和舍入错误在某种程度上相互抵消，并导致这个值。
如何近似我将发现的双精度误差(举个例子)？
浏览 0提问于2018-05-10得票数 0
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R中线性函数中斜率的导数
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当导出线性函数(y =a+ bx)的斜率时，它表示了x和y之间的变化率。但是，如果我想知道函数的变化速度(基本上是二阶导数)对x的变化，这是如何做到的呢？
浏览 8提问于2015-08-11得票数 0
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带C++的数值导数
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这个问题在不同的平台上出现了上千次。然而，我仍然需要理解一些东西。下面是一个完整的例子：#include <iomanip>double目前给出的选择h0的共同依据是，理论上应该选择尽可能小的，以提高导数的精度，但数值上不应该太小，以致于碰到浮点圆周运动，从而破坏了精度。我的<
浏览 1提问于2020-12-20得票数 1
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Durand-Kerner根查找方法的修正项是维基百科提到，它也有可能使用衍生产品的分母，而不是上述产品如何形成这样的导数？我只有多项式的系数和根的逼近。如何求出导数的系数，以便像对多项式( $f(z_k)$)的求值一样，用霍纳方案来计算它？我是否正确地假设导数可能类似于$g'(x)$
浏览 6提问于2015-08-23得票数 2
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边缘导数
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我最喜欢的近似导数的方法是中心差分，它比正向差分或向后差分更精确，而且我懒得去做更高级的事情。但是，中心的差异需要在您正在评估的点的两边都有一个数据点。通常情况下，这意味着在任何一个端点都没有导数。为了解决这个问题，我想让你切换到边处的正向和后向差：
具体来说，我希望你们对第一点使用前向差分，对最后一点使用向后差分，对中间的所有
浏览 0提问于2016-06-21得票数 9
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我不认为这是一个很好的答案，但我想找出是否有更好的方法来做到这一点。我还没有试过贝塞尔拟合，我不认为这会是近在眼前。我的理解是，Bezier是一次性手工构造的漂亮图形，而不是真正的曲线拟合。
这就留下了多条线。如果我产生了很多的分数
浏览 11提问于2011-06-16得票数 2
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