functesigner. وحدة بيثون لتصميم الوظيفة والمشتقات التلقائية
التحميل الان

functesigner. الترتيب والملخص

functesigner. العلامات

مكتبة بيثون وظيفة التصميم نظام الجبر الكمبيوتر كاس. تصميم الدالة

functesigner. وصف

وحدة بيثون لتصميم الوظيفة والمشتقات التلقائية FUNCDESIGNER هو نظام جبري للكمبيوتر (CAS) مع UNDE المرخصة رخصة BSD وكتبت في Python + Numpy، والتي تجعل من النظام الأساسي (Linux و Windows و Mac OS إلخ). إنه يعزز قدرات راد لغة بيثون لتطوير البرامج العلمية، وخاصة بالنسبة للتحسين العددي وحل أنظمة المعادلات غير الخطية. سمة سمة سمة الإطار التمايز التلقائي (م) (لا يتم الخلط بينها مع التمايز العددي عن طريق الاختلافات المحدودة الاختلافات تقريبية والتمييز الرمزي الذي توفره Maxima، Sympy ETC). راجع للشغل، أداة تجارية Tomlab / MAD لتكاليف التمايز التلقائي أكثر من 4000 دولار .SE FuncDesigner Ad OutageExample: من Functesigner Import * A، B، C = OOVARS ('A'، 'B'، 'C') F1، F2 = SIN ( أ) + كوس (ب) - log2 (c) + sqrt (b)، sum (c) + 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 + DOT (A + C، B + C) POINT = {A: 1، B: 2، C: } # ومع ذلك، من الأفضل استخدام صفائف Numpy بدلا من قائمة Python ListsPrint ( F (Point)) طباعة (FD (Point)) طباعة (FD (النقطة، A)) طباعة (FD (نقطة، )) طباعة الطباعة (FD (Point، Fixfolvars = )) الناتج المتوقع: {و: مجموعة ()، ب: مجموعة ()، ج: مجموعة (، ، ])} {ب: مجموعة ()} {ب: مجموعة ( أ) + كوس (ب) - log2 (c) + sqrt (b)، sum (c) + 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 = sin (f2) * f3 + 1m = 15for أنا في النطاق (م): f = 0.5 * f + 0.4 * f3 * cos (f1 + 2 * f2) نقطة = {a: 1، b: 2، c: } # ومع ذلك، أنت "D أفضل استخدام صفائف Numpy بدلا من طباعة Python ListsPrint (F (Point)) طباعة (FD (Point)) طباعة (FD (Point، A)) طباعة (FD (Point، )) طباعة الطباعة (FD (Point، Fixfolvars) = )) {a: array ()، ب: صفيف ()، C: صفيف (، ، ])} {ب: مجموعة ( ) {ب: صفيف () ** 2 + B ** 2 + C ** 2startpoint = {A: ، B: 2، C: 40} # ومع ذلك، كنت أفضل استخدام صفائف Numpy بدلا من قائمة Python ListSP = NLP (F، PartportPoint) P.Constrants = [(2 * C + A-10) ** 2 <15 + 01 * b

functesigner. برامج ذات صلة