問題タブ [differentiation]

私は、すべてが段階的に行われる4次のルンゲクッタ微分を使用して振り子シミュレーションを構築しました。

これは素晴らしい動作をしますが、エレガントではないので、odeint（）関数を使用して書き直すことにしました。

そして、この新しいバージョンは振り子のようには見えません。誰かが私が間違っていることを教えてもらえますか？

Rのデータフレームに格納されたテーブルがあります。

各列に沿って一次導関数を計算したい。列は測定変数、行は時間です。

この関数をベクトル化できますか?

原則として、次のようなものが欲しいです：

A(n) 問題は、 and を必要と する関数をベクトル化する方法がわからないことですA(n+1)。ここで、nはデータフレーム内の行です (疑似コード)。

ネストされたリスト (温度と変化) のデータからグラフを生成するスクリプトを作成しました。

グラフは次のようになります。

グラフの差別化バージョン (EG 温度変化率) を作成する方法を知りたいですか?

私が試した導関数のプロットの例はすべて、2 つまたは 3 つの数値を扱っており、これほど大きくて入れ子になっているものは何もないため、それらをデータセットに適用するのに苦労しました。(生成されてこのスクリプトに入力されるデータは、常にネストされたリストの形式になります)。

与えられた点 x で与えられた関数 Func の導関数の値を計算するには、良い精度を得るために次のように考えます:

現在、任意のx + Number.MIN_VALUE(またはx - Number.MIN_VALUE) 両方に対して、javascript で x を返します。

さまざまな値を試してみたところ、1 + 1e-151.000000000000001 が返されました。精度を上げようとすると、1 + 1e-16が返されます1。したがって1e-15、 Number.MIN_VALUE の代わりに使用する必要があり5e-324ます。

この場合、javascriptでより良い精度を得る方法はありますか?

重複の可能性：
2つの同じサイズのビットマップを比較して、それらが同一であるかどうかを判断するための最速の方法は何ですか？

2つのビットマップ間の差を効率的に計算し、一致するピクセルを黒に設定しようとしています。私はこれを試しました：

しかし、GetPixelとSetPixelは遅いので、これは実際には十分に機能しません。誰かがこれを行うための代替の（より速い）方法を知っていますか？

jquery animate 関数を使用して、コンテンツ div 内のブロックを移動しています。基本的な構造は次のとおりです。

私のjs：

特定のメニュー リンクをクリックすると、対応する div が中央に移動し、中央にある div が反対側に移動します。すべて正常に動作していますが、私のブロックには img p li などのさまざまな要素があるため、それらの要素を異なる速度で移動したいと考えています。出来ますか？または、ブロックの各要素を個別にアニメーション化する必要がありますか? 要素はデータベースから取得されるため、各要素にアニメーションを与えることはできません。そのため、常に同じ要素が表示されるとは限りません。

実際の例: dida.uz

Mathematica でタプル値関数をどのように作成して微分を実行しますか。

より具体的には、次の機能があります。ここでR、実線を示します

これらの関数 k:R^2 -> R^1 の構成を検討したい、つまり k= h(g(f(x,y))) と導関数 k_x、k_y、k_xx、k_yy、k_xy を見つけたい

Mathematica でこれを行うにはどうすればよいですか?

私はCDA文書で作業しています。XML ドキュメントを CDA スキーマに対して検証し、xml が CDA であるかどうかを確認できます。ただし、CDA の場合、CDA 文書には 2 つのカテゴリがあります。

1. 構造化 CDA (人間が読めるテキスト)
2. 非構造化 CDA (埋め込み blob または参照ドキュメント)

CDA を構造化ドキュメントまたは非構造化ドキュメントとして区別する重要な XML 要素は何ですか?

私のプロジェクトでは、OpenCV で画像の違いを処理する必要があります。目標は、ゾーンへの侵入を検出することです。

もう少し明確にするために、入力と出力を次に示します。

入力:

• 参考画像
• ほぼ同じ視点からの 2 番目の画像 (エラー マージンになる可能性があります)

出力:

• シーン内の新しいオブジェクトの検出。

ボーナス：

• それらのオブジェクトの認識。

私にとって、最も難しい部分は、小さな違い (明るさ、カメラ位置の誤差、木の動きなど) を取り除くことです。

私はすでに OpenCV 画像処理 (減算、浸食、しきい値、SIFT、SURF...) について多くのことを読んでおり、いくつかの良い結果を得ています。

私が望むのは、適切な検出 (人間、車など) を行うのに最適だと思われる手順のリストと、各手順を実行するためのアルゴリズムです。

助けてくれて本当にありがとうございます。

機械学習回帰問題で、実際の関数ではなく微分関数の極小値が計算されるのはなぜですか？

例： http： //en.wikipedia.org/wiki/Gradient_descent

関数$$の極小値を見つけるために最急降下アルゴリズムが適用されます

デリバティブ付き

ここで、関数（A）の最急降下アルゴリズムを使用して極小値を見つけるために、関数（B）である（A）の微分関数を使用しました。