funcdesigner. 함수 설계 및 자동 파생 상품 용 파이썬 모듈
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파이썬 라이브러리 기능 설계 컴퓨터 대수학 시스템 수 기능 디자인

funcdesigner. 설명

기능 디자인 및 자동 파생 상품을위한 파이썬 모듈 Funcdesigner는 BSD 라이센스를 unde 및 파이썬 + Numpy로 작성한 컴퓨터 대수 시스템 (CA)으로, 플랫폼을 교차 플랫폼 (Linux, Windows, Mac OS 등)을 만듭니다. 특히 비선형 방정식의 수치 최적화 및 해결 시스템을 개발하기 위해 과학 소프트웨어를 개발하기 위해 Python 언어의 RAD 능력을 향상시킵니다. 프레임 워크의 키 기능은 자동 분화 (AD) (유한 차이점 유도체 근사치를 통해 수치 분화와 혼동하지 않아도됩니다) Maxima, Sympy 등이 제공하는 상징적 차별화). BTW, 상업 도구 Tomlab / MAD 자동 차별화 비용 4000 $ .See FuncDesigner AD UsageExample : Funcdesigner 가져 오기 * a, b, c = oovars ( 'a', 'b', 'c') f1, f2 = sin ( a) + cos (b) - log2 (c) + sqrt (b), 합 / + c * cosh (b) / arctan (a) + c * c + C / (a * c.size) f3 = f1 * f2 + 2 * a + sin (b) * (1 + 2 * C.Size + 3 * f2.size) f = 2 * a * b * c + f1 * F2 + F3 + 도트 (A + C, B + C) 포인트 = {A : 1, B : 2, C : } # 그러나 파이썬 ListSprint 대신 숫자 배열을 사용하는 것이 좋습니다 ( f (포인트)) 인쇄 (FD (포인트)) 인쇄 (FD (포인트, A)) 인쇄 (FD (포인트, )) 인쇄 (FD (포인트, 고정 바르 = ) 예상 출력 : , )} 69.7577995988.89020412109.93551537 {B : 배열 ()} {B : 배열 () * funcdesigner codeexample에서 "for"사이클을 사용할 수 있습니다 : funcdesigner 가져 오기 * a, b, c = oovars ( 'a', 'b', 'c') f1, f2 = sin ( a) + cos (b) - log2 (c) + sqrt (b), 합 / + c * cosh (b) / arctan (a) + c * c + C / (a * c.size) f3 = f1 * f2 + 2 * a + sin (b) * (1 + 2 * c. + 3 * f2.size) f = sin (f2) * f3 + 1m = 15for I 범위 (m) : f = 0.5 * f + 0.4 * f3 * cos (f1 + 2 * f2) 포인트 = {a : 1, b : 2, c : } # 그러나, 당신은 dyon listsprint (f (포인트)) 인쇄 (FD (포인트)) 인쇄 (FD (포인트, A)) 인쇄 (FD (포인트, )) 인쇄 (FD (포인트, 수정기 = ) {A : 어레이 (), C : 배열 ( )} - 436.83015952204.25331181186.38788436 {B : 배열 ( )} {B : 배열 (} * 일부 기능이 다른 언어 (C, Fortran 등)에 작성되었거나 다른 이유로 인해 Funcdesesigner 광고 기능을 초과하는 경우 ( "/"동안 "루프" , 비선형, MB 차동 방정식의 시스템을 해결하기위한 루틴 (MB 차동 방정식 등)은 자신의 Oofun을 함수 주위에 래퍼로 정의 할 수 있으며 누락 된 파생물은 derapproximitor를 통해 유한 차이점 파생 상대방 근사에 의해 덮여 있습니다. * FuncDesigner뿐만 아니라 derappoximator는 OpenOPT 프레임 워크에서 독립적 인 파이썬 모듈로 제외되었습니다. OpenOPT는 1 차 파생 상품을 제공 할 필요가없는 Funcdesigner 모델을 최적화 할 수 있습니다. example import NLPA, B, C = oovars ( 'a', 'b', 'c') f = sum (a * ) ** 2 + b ** 2 + C ** 2startPoint = {A : , B : 2, C : 40} # 그러나 파이썬 ListSP 대신 숫자 배열을 사용하는 것이 좋습니다 = NLP (F, StartPoint) p.constraints = , <9 (c-2) ** 2 <1 b 1.01, ((b + c * log10 (a) .sum () - 1) ** 2) .EQ (0)] r = p2 ( 'ralg') 인쇄 r.xfexpected 출력 : ... objfunvalue : 717.75631 (실행 가능, max constraint = 7.44605E-07) {a : 배열 (), B : 배열 (, C : 배열 ()} 요구 사항 : · 파이썬 · NUMPY.

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