使用Numpy或其他库对lambda sin函数进行求导

pbpqsu0x 于 2022-11-29 发布在其他

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所以我有一个牛顿优化问题，我必须找到f'的值（x）和f“（x）其中x = 2.5且f = 2 * sin（x）─（（x）**2/10）进行计算，但我尝试使用sympy和np.diff进行一阶和二阶导数，但没有线索，导致它不断出错，所以我返回使用手动导数，有任何线索如何派生函数f的帮助下，其他库，这里的代码

def Newton(x0):
  x = x0
  f = lambda x : 2 * np.sin (x) - ((x)**2/10)
  f_x0 = f(x0)
  #First Derivative
  f1 = lambda x : 2 * np.cos (x) - ((x)/5)
  f_x1 = f1(x0)
  #Second Derivative
  f2 = lambda x : -2 * np.sin (x) - (1/5)
  f_x2 = f2(x0)

  x1 = x0 - (f_x1/f_x2)
  x0 = x1

  return x,f_x0,f_x1,f_x2,x0

无需人工求一阶导数和二阶导数。

numpy

来源：https://stackoverflow.com/questions/74568086/derivative-using-numpy-or-other-library-for-lambda-sin-function

1条答案

按热度按时间

gev0vcfq1#

在您的情况下，可以使用scipy库计算导数，如下所示：

from scipy.misc import derivative

def f(x):
    return 2 * sin(x) - ((x)**2/10)

print("First derivative:" , derivative(f, 2.5, dx=1e-9))
print("Second derivative", derivative(f, 2.5, n=2, dx=0.02))

这里计算函数在x = 2.5处的一阶和二阶导数。
同样的方法也可以用sympy库来完成，有些人可能会发现这比上面的方法更容易。

from sympy import *

x = Symbol('x')
y = 2 * sin(x) - ((x)**2/10) #function
yprime = y.diff(x) #first derivative function
ydoubleprime = y.diff(x,2) #second derivative function

f_first_derivative = lambdify(x, yprime)
f_second_derivative = lambdify(x, ydoubleprime)

print("First derivative:" , f_first_derivative(2.5))
print("Second derivative",f_second_derivative(2.5))

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