 | numdifftools.1つ以上の変数における自動数値微分問題を解決する |
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numdifftools. ランキングとまとめ
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numdifftools. 説明
1つ以上の変数における自動数値差別化問題を解決する NumDifftoolsは、1つ以上の変数で自動数値差別化の問題を解決するための一連のツールです。これらの方法はすべて、その結果にエラー推定値を生成します。これらのツールの背後にある理論を説明するためのPDFファイルも提供されています。 ToolboxがWinteractive Pythonセッションで次のように機能しているかどうかをテストするには、次の手順を実行します.nd nd.testとしてndfifftoolsをインポートします（Coverage = True）.delivative：スカラ関数で1から4の順にデリバティブの計算のための柔軟なツール。有限差は、最大正確な結果を提供するためにRomberg外挿方法論と結合された適応的な方法で使用されます。ユーザは、ユーザが中央、順方向または後退の違いが使用されているかどうかを指定できるようにするために、メソッドの多くのオプションを設定し、メソッドの順序を変更することができます。gradient：1つ以上の変数のスカラー関数の勾配ベクトルを計算します。任意の場所で：1つまたは複数の変数の値（またはアレイ）のヤコビの行列を計算します.Hessian：1つ以上の変数のスカラー関数のすべての2番目の偏導関数のヘッセ行列を計算します.ShessDiag：ヘッセ行列の要素は、純粋な2次微分派生派生です。要件： ・Python
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