Funcdesigner. ein Python-Modul für Funktionsdesign und automatische Derivate
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Funcdesigner. Ranking & Zusammenfassung

Funcdesigner. Stichworte

Python-Bibliothek Funktion Entwurf Computer-Algebra-System. Kaser Funktionsdesign

Funcdesigner. Beschreibung

Ein Python-Modul für Funktionsdesign und automatische Derivate Funcdesigner ist ein Computer-Algebra-System (CAS) mit lizenzierter Anlage der BSD-Lizenz und und in Python + NOBY geschrieben und macht es plattformübergreifend (Linux, Windows, Mac OS usw.). Es verbessert die Radfähigkeiten von Python-Sprache zur Entwicklung der wissenschaftlichen Software, insbesondere für numerische Optimierung und Lösung von Systemen nichtlinearer Gleichungen und symbolische Differenzierung von Maxima, Sympy usw.). BTW, Handelswerkzeug Tomlab / MAD FÜR DIE AUTOMATISCHE Differenzierungskosten über 4000 $ a) + cos (b) - 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) Punkt = {A: 1, B: 2, C: } #, Sie sollten jedoch numpy-Arrays anstelle von Python-Listen-Dateien verwenden ( f (Punkt)) drucken (FD (Punkt)) drucken (FD (Punkt, a)) drucken (FD (Punkt, )) drucken (FD (Punkt, FILITYVARS = )) Erwartete Ausgabe: {a: Array (), b: array (), c: Array (, , ])} {b: array ()} {b: array ()} * Sie können "für" Zyklus in Funcdesigner CodeExample verwenden: von Funcdesigner Import * A, B, C = Oovars ('A', 'B', 'C') F1, F2 = SIN ( a) + cos (b) - 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 = 15Für i im Bereich (m): f = 0,5 * f + 0,4 * f3 * cos (f1 + 2 * f2) punkt = {A: 1, b: 2, c: } # 'd Bessere numpy-Arrays anstelle von Python ListsDrucken (F (Punkt)) drucken (FD (Punkt)) drucken (FD (Punkt, a)) drucken (FD (Punkt, )) drucken (FD (Punkt, FILITYVARs) = )) {a: Array (), b: Array (), c: Array (, , ])} {b: Array ( )} {b: array ()} * Wenn einige Ihre Funktionen in anderen Sprachen (C, FORTRAN usw.) geschrieben wurden, oder über Funcdesigner-Anzeigen-Funktionen aufgrund eines anderen Grunds (HAT "für" / "während" Schleifen ") , Routinen zum Lösen von Systemen von nichtlinearen, mb-Differentialgleichungen usw.), können Sie Ihre eigene OFUN mit Wrapper um die Funktion definieren, und die fehlenden Derivate werden von der Differenz der Finite-Unterschiede über den Derivriernachlass über den Unbekämpfern über den der Inhaber verdeckt. * Funcdesigner sowie Der Unbeugelgeräte wurde als unabhängiges Python-Modul von Openopt-Framework ausgeschlossen. OPENOPT kann Funcdesigner-Modelle optimieren, ohne dass erste Derivate vorhanden sind , 2]) ** 2 + B ** 2 + C ** 2Startpoint = {A: , B: 2, C: 40} #, Sie sollten jedoch numpy Arrays anstelle von Python ListSP = verwenden. 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') drucken R.XFEXPECTED OUTPUT: ... OBJFunValue: 717.75631 (Machbar, max Constraints = 7.44605E-07) {A: ARRAY (), B: Array (), C: Array ([1.0613562)} Anforderungen: · Python · NUMPY.

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