我想计算两个数组a和b的数值导数。 如果我这样做了 c = diff(a) / diff(b) 我得到了我想要的，但我失去了边缘(最后一点)，所以c.shape ~= a.shape。如果我这样做了 c = gradient(a, b) 然后是c.shape = a.shape，但我得到了一个完全不同的结果。我读过如何在numpy中计算梯度，我猜它做的是完全不同的
浏览 58提问于2019-09-10得票数 4
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因此，我正在将代码从旧的OpenMDAO转换为新的OpenMDAO。所有的输出和偏梯度都被证实是正确的。起初，这个问题根本不会优化，然后我意识到旧代码中有一些组件没有提供梯度，所以它们会自动地被有限差分。因此，我在这些组件中添加了fd‘’force_fd‘= True，但它仍然没有优化到正确的值。要使我的新代码优化到与旧的OpenMDAO代码相同的值，唯一
浏览 3提问于2016-02-22得票数 0
我尝试在Paraview中得到一个向量场的梯度。但是，使用GradientOfUnstructuredDataSet将生成与PythonCalculator的梯度不同的结果。下面是我为python计算器输入的表达式:gradient(inputs.PointData‘’Txj‘) ?
浏览 99提问于2020-01-23得票数 0
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这是我的矩阵在某个时间点的样子似乎MatLab应该有一个内置的函数来处理这类事情，但我可以找到一个。我也试过我写的代码，但它不准确。最佳，阿比德
浏览 1提问于2012-05-07得票数 1
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我很肯定我已经知道了答案，但是在一个已经提供了所有其他变量的导数的组件中，有什么方法可以对单个变量进行有限差分吗？我唯一能想出的方法是硬编码我自己的有限差分梯度，用于这个组件中的单变量，这样openm刀就可以将结果看作是一个提供的梯度。
浏览 2提问于2015-11-05得票数 0
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我试图计算一些数据的导数，我试着比较有限差分和光谱法输出的输出。但是结果是很不一样的，我不知道确切的原因。考虑下面的示例代码from scipy import fftpack as spx =np.arange(-100,100,1)
plt.plot(np.dif
浏览 4提问于2017-02-13得票数 3
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我在Matlab中优化一个相当混乱的似然函数，在这里我需要在不同的初始点运行大约1,000次的优化算法(fmincon)，其中大约有32个自由参数。不幸的是，我不能同时并行1000次运行的优化算法，同时计算有限差分梯度。我必须选一个。
有没有人知道是否更有效的并行化外循环，并让每个优化运行在自己的核心，或计算有限差分梯度
浏览 6提问于2017-01-20得票数 1
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假设我有一个具有有限元素的数组，那么使用NumPy的实现是否简单地如下：tv = np.sum(np.abs(np.diff(a)))
我主要怀疑的是如何计算所有分区之间的tv上界，如果仅仅是绝对差之和就足以满足有限的浮点数数组的要求。编辑：我的</
浏览 14提问于2021-08-22得票数 0
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我想使用数组及其一阶导数(diff)作为训练的特征。由于diff数组的大小较小，所以我想填充它，以便在堆叠它们并将它们用作功能时不会出现大小问题。a = [1,32,43,54]
np.insert(b,
浏览 0提问于2015-11-30得票数 3
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我想用matlab绘制彩色图像的梯度大小。准确地说，我想要x轴的梯度，y轴上的概率密度的对数。如果有人能帮我的话我会请求。谢谢
浏览 1提问于2010-10-16得票数 0
我想做一个自定义的损失函数来比较两个图像之间的梯度，使用Keras。= B_.tf.image.image_gradients(y_pred) grad_diff= (yt_grad-yp_grad) return (1-alpha)*dotprod+alpha*gerr在这里，dotpr
浏览 0提问于2020-11-30得票数 0
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我试图在特定的点上找到(数值)曲率。我将数据存储在一个数组中，我基本上希望在每个单独的点上找到局部曲率。我搜索了一下，并在MATLAB中找到了三种不同的实现：diff、gradient和del2。如果我的数组名为arr，我尝试了以下实现：curvature = diff(arr,2);
curvature = gradient(gradient这是有意义<
浏览 2提问于2017-12-08得票数 0
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我运行一个约束优化问题，大约有1500个变量，运行时间超过30分钟.
如果我将容忍度降到1，最小化将在大约5分钟内完成，但这似乎不是加快速度的好方法。
浏览 5提问于2016-07-29得票数 14
我有一个用于多个不同指标的代码(例如，风险价值、欧米茄、索尔蒂诺等)。我使用的平均值公式是： 平均值(平均值)： e = numpy.mean(r)
return numpy.mean(diff) / vol(diff) 标准差： return numpy.std(returns) 我想对我的计算中使用的均值(和标准差)进行分类。我已经找到了这一部分，
浏览 31提问于2020-07-11得票数 1
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我使用有限差分在c++中使用特征的稀疏矩阵功能，并在求解器中生成Ax=b中的x。我已经尝试过以下的解决方法，但我从中阅读的文档中得到的时间结果与我所期望的完全不同，该文档为不同的求解者提供了典型的时标。当我运行每一个求解器时，我获得以下信息：-共轭梯度:25秒- LLT: 0.35秒
我想知道是否有人能帮助我理解为什么这两个求解者之间</
浏览 1提问于2014-12-03得票数 3
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我用来加速在GPU上训练神经网络的计算速度。我得到了想要的加速比，但是我有点担心numpy (cpu)和gnumpy (gpu)结果的不同。其他信息：
当我使用梯度检查(用有限差分近似)来验证我为从numpy切换到gnumpy所做的小修改并没有破坏任何东西时
浏览 3提问于2014-01-09得票数 14
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我在Numpy/Scipy中四处寻找包含有限差分函数的模块。然而，我发现的最接近的东西是numpy.gradient()，它有利于二阶精度的一阶有限差分，但如果你想要更高的导数或更精确的方法，那就不多了。因此，我的问题是，是否有人知道任何模块( Numpy/Scipy或第三方模块的<
浏览 0提问于2013-09-24得票数 48
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我正在尝试使用Numpy计算曲率值，在大多数情况下，使用标准数学似乎工作得很好。然而，我似乎遇到了一个问题，我的曲线末端的曲率计算不正确。下面是我想说的一个例子： 曲线： ? 计算出的曲率： ? 正如你所看到的，在曲率图的开始和结束处有两个非常急剧的过渡，尽管曲线本身在曲率上没有任何这样的急剧变化。有人知道为什么会发生这种情况吗？我已经在多条其他曲线上测试了我的代码，并在结束时看到了类
浏览 24提问于2021-10-29得票数 0
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