Funcdesigner Een Python-module voor functieontwerp en automatische derivaten
Download nu

Funcdesigner Rangschikking & Samenvatting

Funcdesigner Tags

Python-bibliotheek functie ontwerp Computer algebra-systeem Cas functieontwerp

Funcdesigner Beschrijving

Een Python-module voor functieontwerp en automatische derivaten FuncDesigner is een Computer Algebra System (CAS) met een gelicentieerde Unde de BSD-licentie en en geschreven in Python + Numpy, dat het cross-platform maakt (Linux, Windows, Mac OS etc). Het verbetert RAD-capaciteiten van Python-taal voor het ontwikkelen van wetenschappelijke software, vooral voor numerieke optimalisatie- en oplossende systemen van niet-lineaire vergelijkingen. Toetskenmerk van het raamwerk is automatische differentiatie (ad) (niet te verwarren met numerieke differentiatie via finite-verschillen derivaten en symbolische differentiatie geleverd door Maxima, Sympy enz.). BTW, commercieel gereedschap Tomlab / boos voor automatische differentiatiekosten meer dan 4000 $ .see FuncDesigner ad usageexample: van funcdesigner import * A, B, C = OOVARS ('A', 'B', 'C') F1, F2 = SIN ( a) + COS (B) - log2 (C) + SQRT (B), som (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) PUNT = {A: 1, B: 2, C: } # U kunt echter beter numpe arrays gebruiken in plaats van Python-lijstprint ( f (punt)) Print (FD (PUNT)) Afdrukken (FD (PUNT, A)) Afdrukken (FD (PUNT, )) Afdrukken (FD (PUNT (PUNT, FASTVARS = ))) Verwachte uitvoer: {A: array (), B: array (), C: array (, , ])} {B: array (- 23.10565554, -39.41138045, -59.08378522])} {B: array ()} * U kunt "voor" cyclus gebruiken in FuncDesigner-codeExample: van FuncDesigner Import * A, B, C = OOVARS ('A', 'B', 'C') F1, F2 = SIN ( a) + COS (B) - log2 (C) + SQRT (B), som (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 I in bereik (M): f = 0,5 * F + 0,4 * F3 * COS (F1 + 2 * F2) PUNT = {A: 1, B: 2, C: } # 'D BETER BETEERDE NUMPY PYTHON LUGSPRINT (F (punt)) Print (FD (PUNT)) Afdrukken (FD (PUNT, )) Afdrukken (FD (PUNT, FASTVARS) = )) {A: array (), B: array (), C: array (, , ])} {b: array ( )} {B: array ()} * Als sommige uw functies waren geschreven op andere talen (C, Fortran, enz.), OF DIEN DAN MOGELIJKHEID VAN DE FUNCDESIGNER AD-mogelijkheden (HEEFT "VOOR" / "WANNEER" , Routines voor het oplossen van systemen van niet-lineaire, MB-differentiaalvergelijkingen, enz.), U kunt uw eigen OOFUN met wrapper rond de functie definiëren, en de ontbrekende derivaten zullen worden afgedekt door middel van finite-verschillen Derivaten-benadering via DERAVROXIMATOR. * FuncDesigner evenals Deraproximator werd uitgesloten van OpenOopt Framework als onafhankelijke Python-module. OpenOopt kan FuncDesigner-modellen optimaliseren zonder geen 1e derivaten te bieden.Example: van FuncDesigner Import * van OpenOopt Import NLPA, B, C = OOVARS ('A', 'B', 'C') F = SUM (A * ) ** 2 + B ** 2 + C ** 2STARTPOINT = {A: , B: 2, C: 40} # Je kunt echter beter numpy arrays gebruiken in plaats van Python Listsp = NLP (F, Startpoint) P.Constraints = , A <9 (c-2) ** 2 <1 b 1.01, ((B + C * Log10 (a) .sum () - 1) ** 2) .EQ (0)] R = P.Solve ('RALG') Afdrukken R.XFEXPECTED OUTPUT: ... OBJFUNVALUE: 717.75631 (Haalbaar, Max-constraint = 7.44605E-07) {A: array (), B: array (), C: array ()} Vereisten: · Python · Numpy

Funcdesigner Gerelateerde software