Funcdesigner מודול פייתון לעיצוב פונקציה ונגזרים אוטומטיים
הורד עכשיו

Funcdesigner דירוג וסיכום

Funcdesigner תגים

ספריית פייתון פוּנקצִיָה לְעַצֵב מערכת מחשב אלגברה Cas. עיצוב פונקציה

Funcdesigner תיאור

מודול פייתון לעיצוב פונקציה ונגזרים אוטומטיים Funcdesigner הוא מערכת אלגברה המחשב (CAS) עם מורשה unde רישיון BSD וכתב ב python + numpy, זה עושה את זה חוצה פלטפורמה (לינוקס, Windows, Mac OS וכו '). זה משפר את יכולות ראד של שפת פייתון לפיתוח תוכנה מדעית, במיוחד עבור אופטימיזציה מספרית ופתרון מערכות של משוואות לא ליניאריות.קיי של המסגרת היא הבחנה אוטומטית (לא להיות מבולבל עם הבחנה מספרית באמצעות דיפרות סופיות - ואת הבחנה סמלית מסופק על ידי מקסימום, סימפיה וכו '). BTW, כלי מסחרי tomlab / מטורף על עלויות ההבחנה האוטומטית מעל 4000 $. See Funcdesigner Ad UsageExample: מ Funcdesigneigner ייבוא * A, B, C = OOVARS ('א', 'ב', 'C') F1, F2 = חטא ( א) + COS (B) - Log2 (C) + SQRT (B), SUM (C) + C * COSH (ב) / ארקן (א) + 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) Point = {a: 1, B: 2, C: } # עם זאת, כדאי להשתמש במערכים numpy במקום python liststint ( הדפסה (FD (נקודה)) הדפסה (FD (POINT, A)) הדפסה (FD (נקודה, )) הדפסה (FD (נקודה, stationvars = )) פלט צפוי: {a: מערך (), ב: מערך (), ג: מערך (, , )]]]]] {B: מערך ()} {B: מערך (- 23.10565554, -39.41138045, -59.08378522])} * אתה יכול להשתמש במעגל Funcdesigner Codeexample: מ Funcdesignigner ייבוא * A, B, C = OOVARS ('א', 'ב', 'C') F1, F2 = חטא ( א) + COS (B) - Log2 (C) + SQRT (B), SUM (C) + C * COSH (ב) / ארקן (א) + 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 = 15 אני בטווח (m): f = 0.5 * f + 0.4 * f3 * cos (f1 + 2 * f2) point = {a: 1, b: 2, c: } # עם זאת, אתה "D טוב יותר להשתמש במערכים numpy במקום python listsprint (F (point)) הדפסה (FD (נקודה, א))) הדפסה (FD (נקודה, )) הדפסה (FD (נקודה, stationvars )) {a: מערך (), B: מערך (), C: מערך (, , ])} {ב: מערך ( )} {b: מערך () * אם כמה הפונקציות שלך נכתבו על שפות אחרות (C, Fortran, וכו '), או מעבר ליכולות מודעות Funcdesigner בשל כל סיבה אחרת (יש "עבור" / "בעוד לולאות , שגרות לפתרון מערכות של לא לינארית, משוואות דיפרנציאלי MB וכו '), אתה יכול להגדיר את Oofun משלך עם עטיפה סביב הפונקציה, ואת הנגזרים החסרים יהיה מכוסה על ידי ההבדלים סופיים defrivatives Circoration דרך deraperoxator. * Funcdesigner, כמו גם deraproxator היה נכלל מסגרת Openopt כמו מודול python עצמאית. OpenOpt יכול ליייש אופטימיזציה של מודלים funcdesigner ללא צורך לספק 1ST pervatives.example: מ funcdesigniger ייבוא * מ Openopt ייבוא NLPA, B, C = OOVARS ('A', 'ב', 'C') F = * , 2)) ** 2 + B ** 2 + C ** 2STARTPOINT = {A: , B: 2, C: 40} # עם זאת, מוטב שתשתמש במערכים numpy במקום python listsp = Nlp (f, startpoint) p.constraints = , א <9 (c-2) ** 2 <1 b 1.01, (B + C * Log10 (A). () - 1) ** 2) .eq (0)] R = P.Sold ('ralg') הדפסה R.xfexpected פלט: ... OBJFUNVALUE: 717.75631 (ריאלי, מקסימום) = 7.44605E-07) {a: מערך (), B: מערך (), C: מערך ()} דרישות: · פייתון · Numpy.

Funcdesigner תוכנה קשורה