FuncDesigner.

機能設計および自動デリバティブ用のPythonモジュール
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FuncDesigner. ランキングとまとめ

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  • Rating:
  • ライセンス:
  • BSD License
  • 価格:
  • FREE
  • 出版社名:
  • Dmitrey Kroshko
  • 出版社のWebサイト:
  • http://openopt.org

FuncDesigner. タグ


FuncDesigner. 説明

機能設計と自動誘導体Pythonモジュール FuncDesignerは、クロスプラットフォーム（Linuxでは、Windows版、Mac OSなど）を行うこと、BSDライセンスアンクルのライセンスととPython + numpyの中に書かれたと数式処理システム（CAS）です。これは、フレームワークの機能が自動微分（AD）は（有限の違い誘導体近似を経由して数値微分と混同しないようにされ、特に数値最適化のために、科学的なソフトウェアを開発するためのPython言語のRAD能力を向上させ、非線形equations.Keyのシステムを解きますそしてマキシマ、SymPyなど）が提供する象徴的分化。ところで、商用ツールTOMLAB / 4000 $ .See FuncDesigner AD usageExample以上の自動微分費のためのMAD：FuncDesignerのインポートから*、B、C = oovars（ ''、 'B'、 'C'）F1、F2 =罪（ A）+ COS（B） - LOG2（C）+ SQRT（b）は、和（C）+ C * COSH（B）/アークタンジェント（）+ C * C + C /（* c.size）F3 = F1 * F2 + 2 * +罪（B）*（1 + 2 * c.size + 3 * f2.size）F = 2 * B * C + F1 * F2 + F3 +ドット（+ C、B + C）点= {1、B：2、C }＃ただし、より良い（代わりにPythonのlistsprintのnumpyの配列を使用したいですF（点））プリント（FD（点））プリント（FD（点））プリント（FD（点、））プリント（FD（点、fixedVars = ））期待される出力： 【140.9337138110.1625533680.67870244] {：配列（）、B：配列（）、C：配列（、、]）} {B：配列（）} {B：配列（）} *あなたがFuncDesigner codeExampleサイクル "を" 使用することができます。FuncDesignerのインポート*、B、C = oovars（ ''、 'B'、 'C'）F1、F2 =罪から（ A）+ COS（B） - LOG2（C）+ SQRT（b）は、和（C）+ C * COSH（B）/アークタンジェント（）+ C * C + C /（* c.size）F3 = F1 * F2 + 2 * +罪（B）*（1 + 2 * c.size + 3 * f2.size）F = SIN（F2）* F3 + 1M = 15for F = 0.5×F + 0.4×F3 * COS（F1 + 2 * F2）ポイント=距離（M）でI {：1、B：2、C }＃ただし、 D」よりよい代わりのPython listsprint（F（点））プリント（FD（点））プリント（FD（点））プリント（FD（点、））プリント（FD（点、fixedVarsのnumpyの配列を使用= ））4.634686860.307829021.21725266] {：配列（）、B：配列（）、C：配列（、、]）} {B：配列（ ）} {B：配列（）} *いくつかのあなたの関数は、他の言語（C、Fortranの、など）に書かれていた場合、または何らかの他の理由にFuncDesignerのAD能力を超えている（あり/「のための」ループ「中」 、非線形、メガバイト微分方程式など）のシステムを解くためのルーチンは、関数のラッパーを使用して独自のoofunを定義することができ、そして行方不明誘導体は、誘導体がDerApproximator経由で近似有限違いによって隠蔽されます。 * FuncDesignerなどDerApproximatorは、独立したPythonモジュールとしてOpenOptの枠組みから除外されました。 OpenOptは1 derivatives.Exampleを提供することのないニーズにFuncDesignerモデルを最適化することができる：FuncDesignerインポートから* openoptインポートNLPaから、B、C = oovars（ ''、 'B'、 'C'）、F = SUM（* ）** 2 + B ** 2 + C ** 2startPoint = {：、B：2、C：40}ただし、よりよい代わりのPythonのnumpyの配列を使用したい＃listsp = NLP（F、にstartPoint）p.constraints =（2 * C +-10）** 2 <15 + 01 * b、（-10）** 289、+ b> 、A <9、（c-2）** 2 <1、b <-102、c> 1.01、（（B + C * log10の（）.SUM（） - 1）** 2）.EQ（0）] ）、B R = p.solve（ 'ralg'）r.xfExpected出力を印刷します-1.01999971]）、C：配列（）}要件： ・Python ・数字


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