微分第40页

《机器人中的数值优化》|数值优化之高阶函数性质

目录1、High-OrderInfoofFunctions2、矩阵和向量微分规则与表格3、一些有用的性质1、High-OrderInfoofFunctions其中若函数光滑，则Hessian矩阵是对称矩阵

散装白酒·2023-01-28 08:25

生意越来越难做，想从竞争中脱颖而出，必须懂这一点

前麻省理工学院助教，后任普林斯顿大学数学系教授，主要研究博弈论、微分几何学

小学生迈克杨宝·2023-01-28 04:31

基因

今天安徽微分基因科技有限公司安排我们团队继续进行实验室参观学习。老师今天主要带领我们参观学习有关PCR技术的原理和实验流程。

X之痕·2023-01-28 03:28

10分钟的微分享流程

我们嘉蔓形象美学第一次做10分钟微分享活动。有学员担心，10分钟我要准备多少字数的文章呢？结构有什么要求？内容需要讲些什么？为了减少大家的顾虑，嘉蔓老师让我给大家讲讲。

甜妈余云·2023-01-28 00:08

微分同胚demons配准算法原理与C++/Opencv实现

01前言前文我们介绍过demons算法，以及在demons算法的基础上发展的Activedemons算法和Inertialdemons算法：图像配准算法之demons算法https://mp.weixin.qq.com/s/g2Wo9XrdDO7gDI7caV_IVg我们知道，demons算法是一种基于光流理论发展起来的配准方法，因此该算法与其它光流算法一样，具有小运动的约束条件。如果参考图像和浮

萌萌哒程序猴·2023-01-27 18:44

java 自动微分,ND4J自动微分 - longzhendong的个人空间 - OSCHINA - 中文开源技术交流社区...

一、前言ND4J从beta2开始就开始支持自动微分，不过直到beta4版本为止，自动微分还只支持CPU，GPU版本将在后续版本中实现。

玄玖爷·2023-01-27 13:55

浅谈sympy库在高数和线代方面的应用

浅谈sympy库的实际运用sympy库常见模块简介高等数学求极限求偏导级数求和泰勒展开式不定积分、定积分求解代数方程求解微分方程绘图（plotting子模块）二维曲线三维图像隐函数线性代数矩阵运算解线性方程组特征值及特征向量本博客参考

夺笋123·2023-01-27 10:05

【sympy】sympy 符号运算入门(传送门)

sympy简介：点击跳转.2.Gotchas:点击跳转.3.基本操作:点击跳转.4.表达式变换和化简:点击跳转.5.sympy解算器Eq求解方程式：点击跳转.6.sympy求导：点击跳转.7.sympy求常微分方程

kt4ngw·2023-01-27 10:35

双开助手 v6.1.0 for Android 破解VIP会员版 —— 所有应用双开、无限多开分身、隐私保护功能

西瓜didi懂技术·2023-01-27 09:21

学习笔记——simulink的建模与仿真流程

首先我们知道，从数学角度来讲，线性常系数二阶微分方程，是包含通解和特解的。那么从物理意义上来看，通解和特解实际上对应的就是这个电路的自由振荡项和受迫振荡项。同图，上图中国的Vcn是自由振荡

热爱生活的fuyao·2023-01-27 09:43

PyTorch C++ API libtorch 简介

Autograd：多ATen的扩展，包含自动微分功能。C++

Adenialzz·2023-01-27 08:08

发散算符代数学

这些学问专用于不具交换律的微分几何学中间那些简单C星代数上的微分结构的研究。（由于简单C星代数中只有少数被人们理解，所以上述分支并没有成为一个学科。）李群（无论有限或

花花师姐·2023-01-27 05:15

所谓“一代不如一代”

稍微分析一下就知道，所谓“一代不如一代”也许只是一种假象，其实只不过是“一代不欣赏一代”罢了。我

Bintou老师·2023-01-27 04:08

【微分享029】认知和元认知的区别

1、认识和思考的对象不同认知活动的对象是外在的、具体的，如记忆的对象是某个具体的事件或某篇文章，阅读的对象是某段具体的文字；而元认知的对象是内在的、抽象的，是主体自身正在进行的认知活动。2、活动的内容不同认知活动的内容是对认识对象进行某种智力操作，例如，阅读某一篇文章，通过对这篇文章的字词进行辨认，句子、段落进行理解，最后达到对文章的整体把握。元认知活动的内容是对认知活动进行调节和监控，如阅读中的

安好Birdie·2023-01-26 17:21

山东行

寻缝好得功，微分子，能量力。笑言无相颜，唉呀又见新，唯独风景残。借道要学妻，左右难。苦于问事老，排三助五推前境，随风吹。路遥喜雀窝，见人叫。树倒心安程，隔窗跳灯直，远看又照名。

张涵之·2023-01-26 14:48

2018年秋季学期课表

课程编码：011D9101Z﹡课时：80学分：4.00课程属性：其它主讲教师：聂思安教学目的要求李群和李代数(LiegroupandLiealgebra)是在1874年由挪威数学家SophusLie为研究微分方程的对称性而引进的

weixin_34248258·2023-01-26 10:40

深度学习笔记---数值微分版对MNIST数据集的二层神经网络的学习实现

#1.神经网络的学习前提和步骤前提神经网络存在合适的权重和偏置。步骤一（挑选mini-batch）从训练数据中随机选出一部分数据，这部分数据称为mini-batch。我们的目标是减少mini-batch这部分数据的损失函数的值。步骤二（计算梯度）为了减小mini-batch这部分数据的损失函数的值，需要求出有关各个权重参数的梯度。步骤三（更新参数）将权重参数沿梯度方向进行微小更新。步骤四（重复）重

武松111·2023-01-26 08:30

gitchat训练营15天共度深度学习入门课程笔记(六)

第4章神经网络的学习4.3数值微分4.3.1导数4.3.2数值微分的例子4.3.3偏导数4.4梯度4.4.1梯度法4.4.2神经网络的梯度4.5学习算法的实现4.5.12层神经网络的类4.5.2mini-batch

weixin_43114885·2023-01-26 08:30

自动微分----pytorch中的梯度运算与反向传播函数(预备知识)

文章目录自动微分一个简单的例子非标量变量的反向传播分离计算Python控制流的梯度计算小结自动微分正如微积分中所说，求导是几乎所有深度学习优化算法的关键步骤。

Gaolw1102·2023-01-24 15:41

模糊PID控制器的实现

文章目录前言一、模糊PID控制优势二、PID控制原理2.1三个参数的功能比例KPK_PKP积分KIK_IKI微分KDK_DKD三、模糊控制原理四、模糊PID控制器实现前言本文讨论有关模糊PID相关的问题

工程湛湛·2023-01-24 11:58

机器学习之模型评估

机器学习之模型评估1.模型评估2.交叉验证2.1回归问题的验证2.2分类问题的验证2.3精确率和召回率2.4F值3.正则化3.1过拟化3.2正则化的方法3.3正则化的效果3.4分类的正则化3.5包含正则化项的表达式的微分

长路漫漫，道阻且长·2023-01-24 10:01

【课后习题】高等数学第七版下第九章多元函数微分法及其应用第七节方向导数与梯度

习题9-71.求函数z=x2+y2z=x^2+y^2z=x2+y2在点(1,2)(1,2)(1,2)处沿从点(1,2)(1,2)(1,2)到点(2,2+3)(2,2+\sqrt{3})(2,2+3)的方向的方向导数.2.求函数z=ln⁡(x+y)z=\ln(x+y)z=ln(x+y)在抛物线y2=4xy^2=4xy2=4x上点(1,2)(1,2)(1,2)处,沿着这抛物线在该点处偏向xxx轴正向的

Ding Jiaxiong·2023-01-23 14:36

【课后习题】高等数学第七版下第九章多元函数微分法及其应用第十节最小二乘法

*习题9-101.某种合金的含铅量百分比(%)为ppp,其熔解温度(∘C)\left.{}^{\circ}\mathrm{C}\right)∘C)为θ\thetaθ,由实验测得ppp与θ\thetaθ的数据如下表：p/%36.946.763.777.884.087.5θ\thetaθ/℃181197235270283292试用最小二乘法建立θ\thetaθ与ppp之间的经验公式θ=ap+b\the

Ding Jiaxiong·2023-01-23 14:06

二维曲线去噪点 c++_笔记：初等微几（曲线论、曲面论、第一、二基本型）

证明的方法是直接利用“常微分方程存在性、唯一性定理”。曲面的数学定义以及第一、第二基本形式我们知道，2维曲面的标准数学定义是指一个

weixin_39531834·2023-01-23 10:28

曲率滤波的理论基础和应用

前言大概是两个月之前开始学习曲率滤波，从一个完全一无所知的状态开始学习的，包括微分几何等相关基础知识也是未曾学习过的，从初学者的角度学习曲率滤波。

柚有所思·2023-01-23 10:27

理解微分方程和线性代数的联系

之前学线性代数的时候碰到过微分的情况，但那个时候还没详细解释微分方程和矩阵之间的关系，这次又碰到了，遗憾的是也没有说，于是查了写资料，特此说明。

yxriyin·2023-01-23 07:00

技术干货| MindSpore新一代自主研发分子模拟库：Mind-Sponge

基于MindSpore自动并行、图算融合等特性，SPONGE可高效地完成传统分子模拟过程，利用MindSpore自动微分的特性，可以将神经网络等AI方法与传统分子模拟进行结合。

昇思MindSpore·2023-01-22 11:18

我在嵌入式控制上对PID算法的理解

———始———理论上连续系统的PID公式为式中，Kp——比例增益；Tt——积分时间常数；TD——微分时间常数；u(t)——PID控制器的输出信号；e(t)——给定值与测量值之差。式子

水因物定型·2023-01-22 07:56

python人工智能数据算法（下）

文章目录差分法逼近微分背景引入差分法简介差分的不同形式及其代码实现蒙特卡罗方法背景引入蒙特卡罗方法原理蒙特卡罗方法应用计算圆周率计算定积分梯度下降算法算法简介方向导数与梯度梯度下降基于梯度下降算法的线性回归算法总结差分法逼近微分背景引入几乎所有的机器学习算法在训练或者预测式都是求解最优化问题

心随而动·2023-01-21 17:12

第五章误差反向传播法——计算图&链式法则&反向传播&简单层的实现&激活函数层的实现&Affine/Softmax层的实现&误差反向传播法的实现

*数值微分虽然简单，也容易实现，但缺点是计算上比较浪费时间1.计算图*正向传播是从计算图出发点到结束点的传播*反向传播传递“局部导数”，将导数的值写在箭头的下方*计算图的优点是，可以通过正向传播和反向传播高效的计算各个变量的导数值

桃桃tao·2023-01-21 14:19

「SymPy」符号运算(1) 简介/符号/变量/函数/表达式/等式/不等式/运算符

SymPy`假设与限制8运算符/函数常用运算符/函数数学常数三角函数复杂函数指数运算1简介SymPy是开源免费的python库，具有强大的符号运算和数值计算功能，覆盖方程求根、线性代数、微积分、常/偏微分方程求解等科学计算内容

行吟客·2023-01-21 10:10

C++ 偏微分数值计算库_SymPy 符号计算基本教程

SymPy是一个由Python语言编写的符号计算库。我将在本文中简要地介绍如何利用SymPy进行符号计算。在介绍SymPy之前，我们首先要明确何谓符号计算？计算机代数系统又是什么？什么是符号计算？处理数学对象的计算称为符号计算。在符号计算中，数学对象是精确表示的，而不是近似的，未计算的数学表达式会以符号形式保留。与符号计算相对应的是数值计算，下面将以两个例子来展示二者之间的区别。数值计算示例下面是

weixin_39986741·2023-01-21 10:38

python解决经典数学问题-使用Python的SymPy库解决数学运算问题的方法

本文使用Python语言的NumPy库，解决数学运算问题中的线性方程组问题、积分问题、微分问题及矩阵化简问题，结果准确快捷，具有一定的借鉴意义。1.Sympy库简介SymPy一个用于符

weixin_39969143·2023-01-21 10:38

「SymPy」符号运算(4) 微积分与有限差分

目录导言积分不定积分定积分多重积分求导一阶导数高阶导数偏导数有限差分常微分差分差分系数高阶差分偏微分差分导言在前几篇中，我们学习了SymPy的基本语法、方程求解等基础知识传送链接：「SymPy」符号运算

行吟客·2023-01-21 10:24

三角形和矩形傅里叶变换_第3章傅立叶变换.doc

第3章傅立叶变换第三章连续信号与系统的频域分析1、求图(a)中所示梯形信号的傅里叶变换图(a)图(b)图(1)梯形信号的微分求解解：求信号的频谱有多种解法，可按定义、微分性质等求解，下面列出几种解法。

雅痞小熊猫·2023-01-20 20:01

Hugging Face 的 Transformers 库快速入门（三）必要的 Pytorch 知识

文章目录前言Pytorch基础张量张量计算自动微分调整张量形状广播机制索引与切片降维与升维加载数据DatasetDataLoaders数据加载顺序和`Sampler`类批处理函数`collate_fn`

liu_chengwei·2023-01-20 14:16

【trajectory optimization】3-practical considerations

orthogonal正交quadraticfunction二次函数cubicpolynomial三次多项式quinticpolynomial五次多项式spline样条曲线integral积分differential微分

HI_Forrest·2023-01-20 14:10

pytorch 张量基础

张量也针对自动微分进行了优化（我们将在稍后的Autograd部分中看到更多相关内容

xuejianxinokok·2023-01-20 10:34

数字图像处理-空间域处理-空间滤波-锐化空间滤波器

因均值处理与积分类似，在逻辑上，我们可以得出锐化处理可由空间微分来实现。微分算子的响应强度与图像的突变程度成正比，这样，图像微分增强边缘和其他突变，而削弱灰度变化缓慢的区域。

weixin_30478923·2023-01-19 17:03

python图像锐化滤波_数字图像处理-空间域处理-空间滤波-锐化空间滤波器

因均值处理与积分类似，在逻辑上，我们可以得出锐化处理可由空间微分来实现。微分算子的响应强度与图像的突变程度成正比，这样，图像微分增强边缘和其他突变，而削弱灰度变化缓慢的区域。

weixin_39904522·2023-01-19 17:33

【机器人学】基于PoE模型的串联机械臂UR5的正运动学、微分运动学和逆运动学

文章目录基本概念正运动学源码一阶运动学基本概念PoE(ProductofExponential)指数积公式。PoE和DH的作用都是一样的。实际使用过程中，绝大多数在售的机器人还都是使用DH模型进行建模的，所以为了验证正确性，在选取螺旋轴的时候最好还是和DH模型方向对正。PoE模型的优势：更好的应用于并联机器人结构、不需要对中间关节进行建模，虽然描述量有4n(DH)变为了6n。为了规范在使用PoE进

vrijheid·2023-01-19 17:30

matlab 数值计算课二阶微分方程-龙格库塔方法 & ODE45

详见mathworks龙格库塔方法写成矩阵（状态方程）的形式更简洁一点（其实这两种方法结果是一样的，如果C是[1,0,0]的话，就很明显了）例如：求系统在0-5s内的单位阶跃相应，已知传递函数：状态方程：clear%状态方程A=[0,1-100,-10];B=[0;1];C=[100,0];%初值x=[0;0];y=0;t0=0;tf=5;h=0.05;%步长t=t0;%从t0开始迭代，储存时间N

不知语冰·2023-01-19 15:36

（1）预备知识

目录1.1基础知识1.1.1入门1.1.2运算1.1.3广播机制1.1.4索引和切片1.1.5转换为其他python对象1.2数据预处理1.3线性代数1.4微分1.5自动求导1.6概率1.1.1入门importtorch

pku_mzj·2023-01-19 08:14

map理解

10中，对每个不同的recall微分计算。（b）

ydestspring·2023-01-19 01:09

python 常微分方程画向量场_千里积于跬步——流，向量场，和微分方程[转载]...

在很多不同的科学领域里面，对于运动或者变化的描述和建模，都具有非常根本性的地位——我个人认为，在计算机视觉里面，这也是非常重要的。什么是“流”？在我接触过的各种数学体系中，对于运动和变化的描述，我感觉最为适合的有两种不同的perspective：流和变换群。前者以被作用的对象为中心，运动就是这个东西随时间变化的函数；后者以变换本身为中心，研究的是各种变换所组成的空间的代数和拓扑结构。我想，相对来说

小小黑飞飞·2023-01-19 00:00

图像锐化的空域滤波器

对于一个一次元函数，其一阶微分为这样的微分被称为向前一次微分，这样的微分会产生一个采样点(针对图像来说，偏移一

tianrolin·2023-01-18 20:57

数字图像处理- 3.6 锐化空间滤波器

总的来说，微分算子的响应强度与图像在该店(应用了算子)的突变程度有关。这样一来，图像微分增强了边缘和其他突变(如噪声)并削弱了灰度变化缓慢的区域。为了说明简单，主要集中讨论一阶微分的性质。

wangchuang2017·2023-01-18 20:57

数字图像处理学习笔记4：图像增强之空间滤波2（一阶微分锐化滤波（梯度），二阶微分锐化（拉普拉斯），非锐化掩蔽）

文章目录前言一、一阶微分和二阶微分的定义二、一阶微分锐化滤波：梯度1.梯度2.sobel算子及MATLAB代码二、二阶微分锐化滤波：拉普拉斯算子1.拉普拉斯算子2.拉普拉斯算子MATLAB代码三、非锐化掩蔽和高提升滤波

‭刘燚·2023-01-18 20:26

数字图像处理中一元函数f(x)的二阶导数=f(x+1)+f(x-1)-2f(x)的由来

在《为什么说数字图像的一阶微分为f(x+1)-f(x)?》介绍了数字图像处理中一元函数的一阶导数的由来。

LaoYuanPython·2023-01-18 20:24

为什么说数字图像的一阶微分为f(x+1)-f(x)?

在冈萨雷斯《数字图像处理》第三章有如下介绍：怎么来理解呢？老猿按照自己的理解来解析一下：在《人工智能数学基础–导数1：基础概念及运算》中介绍：“导数（Derivative），也叫导函数值。又名微商，是微积分中的重要基础概念。当函数y=f（x）的自变量x在一点x0上产生一个增量Δx时，函数输出值的增量Δy与自变量增量Δx的比值在Δx趋于0时的极限a如果存在，a即为在x0处的导数，记作f’(x0)”，

LaoYuanPython·2023-01-18 20:23

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