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偏导数算法
怎样用C或C++求一个函数的
导数
或者
偏导
答:
x0处
导数
,F(x0+#) - f(x0) / #;#取足够小就行,看你需要的精度了,比如取个1e-10
温度场对位置的二阶
偏导数
是什么
答:
∂u/∂t -- 温度场u对时间t的一阶
偏导数
;∂²u/∂x² -- 为温度场对空间坐标x的二阶偏导数;x改成y,z,意义类同。实际上它们表示温度场u对空间坐标的二阶变化率。剩下的问题就是应用ansys软件构造有限元模型、选择
算法
、给出材料参数、施加初始条件和...
方向
导数
和变化率的
算法
一样吗
答:
不一样。方向导数的
算法
是,先求切线斜率和法线斜率,得到内法线方向,再求z对x和y的
偏导数
,最后求方向导数。变化率的算法是ROC=(今天的收盘价-N日前的收盘价)/N。所以不一样。方向导数是在函数定义域的内点,对某一方向求导得到的导数。
求
偏导数
,请问我哪里错了?谢谢!
答:
注意这是幂指函数,而你的
算法
是按幂函数的复合函数的求导法计算的,所以出错。把函数改成 z = e^[yln(1+xy)],就可以用你的方法了。
正实数x,y 已知xy(x-y)=4求x+y最小值
答:
最简单
算法
,不用画图,不用求一元二次方程。设f(x)=xy(x-y)-4,g(x)=x+y 再构造复合函数:L(X)=f(x)+λg(x)=xy(x-y)-4+λ(x+y)求
偏导数
Lx=2xy-y^2+λ Ly=x^2-2xy+λ 存在极值,Lx=0,Ly=0 Lx=2xy-y^2+λ=0 Ly=x^2-2xy+λ=0 解得2xy=y^2-λ=x^2+λ ...
求多元函数
偏导
的时候,对于方程和函数有啥区别?
答:
多元
偏导
的时候,对于方程的函数来说的话肯定是有区别的,在数学里面他还是有精细的区别。
三元函数的二阶
偏导
具有哪些实际应用?
答:
这个方程就是一个三元函数的二阶
偏导数
方程。5.计算机科学:在计算机科学中,三元函数的二阶偏导数常常用于图像处理和机器学习等领域。例如,在图像处理中,边缘检测
算法
就需要用到三元函数的二阶偏导数。总的来说,三元函数的二阶偏导数在许多领域都有广泛的应用,它是理解和解决复杂问题的重要工具。
偏导数
怎么看谁是变量谁是常量?
答:
然后把各个
偏导
相乘就可以了。 这里有两个点:一个是激活函数,其实激活函数也没啥,就是为了让每个节点的输出都在 0 到 1 的区间,这样好算账,所以在结果上面再做了一层映射,都是一对一的。 由于激活函数的存在,在求偏导的时候,也要把它算进去,激活函数,一般用 sigmoid,也可以用 Relu 等。激活函数的求导...
梯度(gradient)到底是个什么东西?物理意义和数学意义分别是什么?_百度...
答:
梯度:深度解析其物理与数学内涵 在机器学习的数学框架中,梯度是一个不可或缺的概念,它既是物理世界中斜率的数学延伸,也是优化
算法
的灵魂。我们以二元函数f(x, y)为例,探讨其
偏导数
和梯度的深层含义。首先,梯度是对函数在每个点上变化最快方向的量化。通过Python编程,我们可以计算出函数f(x, y...
一文彻底搞懂BP
算法
:原理推导+数据演示+项目实战(上篇)
答:
由上式我们可以看到,第 层神经元的误差项 是由第 层的误差项乘以第 层的权重,再乘以第 层激活函数的导数(梯度)得到的。这就是误差的反向传播。 现在我们已经计算出了
偏导数
、 和 ,则 和 可分别表示为:下面是基于随机梯度下降更新参数的反向传播
算法
:单纯的公式推导看...
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