derivative

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我目前每个不均匀间隔的粒子具有数百万的体积，并且每个粒子都有一个属性（对于那些好奇的人来说是潜在的），我想要计算局部力（加速度）为。 np.gradient只适用于均匀间隔的数据，我看这里：Second order gradient in numpy插值是必要的，但我无法在Numpy中找到3D样条实现。一些代码，会产生代表性数据：（我的问题是非常相似的Function to compute 3D

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如何正确推导二次成本函数

给定二次成本函数f(a) = 1/2 (a-y)^2，我知道该函数相对于a的导数为a - y。但我不知道如何去那里... 你可以提供一个链接，这很容易解释吗？

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np.gradient - 正确使用？

我正在尝试使用np.gradient来计算一个衍生物，但是我得到了奇怪的结果，并且想要检查我是否正确使用它来消除这个可能的错误。 A在一系列等距（但不是统一）x值数据点上具有函数y（x）。我计算的衍生物 deriv = np.gradient(y, dx) 这是正确的应用程序？一些非常狂野的价值观蔓延到我的结果中，只有在我正在开发的模型中迭代该函数时才会恶化。

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时间和海拔的速度和加速度

我试图计算和绘制给定数据点的速度和加速度。最初我给了13分的时间和高度。 time = [0:12]; altitude = [0,107.37,210.00,307.63,400.00,484.60,550.00,583.97,580.00,... 549.53,570.00,699.18,850]; 这些不得不则是立方体安装，使用下面的代码 newTime = linspac

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odeint（）中的Sympy表达式给出了派生错误

我试图自动化几个进程，比如使用Sympy从拉格朗日生成ODE并使用Numpy和Scipy对它们进行数值整合。最后的完整代码。与solve()产生的常微分方程的结果我得到一个字典，Sympy表达式如下所示： {Derivative(lambda1(t), t): (y(t) + 1)/(x(t)*y(t)), Derivative(z(t), t): x(t), Derivative(x(t)

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在Python中使用DFT查找一阶导数

我想使用离散傅立叶变换在区间[0, 2/pi]上找到exp(sin(x))的一阶导数。其基本思想是首先在给定的时间间隔内对exp(sin(x))进行DFT评估，给出v_k，然后计算ikv_k的逆DFT，给出所需的答案。实际上，由于编程语言中傅立叶变换的实现，您可能需要在某处重新排序输出和/或在不同因素的影响下进行乘法。我首先在Mathematica中做了这个，它有一个选项FourierParam

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中的R

获取衍生物我试图采取一个表达式的衍生物： x = read.csv("export.csv", header=F)$V1 f = expression(-7645/2* log(pi) - 1/2 * sum(log(w+a*x[1:7644]^2)) + (x[2:7645]^2/(w + a*x[1:7644]^2)),'a') D(f,'a') x被简单地整数向量，a和w分别是我试图

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Matlab - 二阶导数

我正在研究速度，加速度等方面的一些问题，包括曲线拟合，插值等，从给定的数据点。我需要找到二阶导数，加速度，给定时间和距离点。我现在使用下面的代码找到了速度，做了100点的三次拟合之后。 time = [0:12]; altitude = [0,107.37,210.00,307.63,400.00,484.60,550.00,583.97,580.00,549.53,... 570.00,69

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Sympy到numpy会导致AttributeError：'Symbol'对象没有属性'cos'

我想使用sympy做偏导数，我想将它转换为一个函数，以便我可以替换值并估计一些导数t_1，t_2的值。我使用的代码如下： import sympy as sp import numpy as np from sympy import init_printing init_printing() t_1,t_2,X_1,X_2,Y_1,Y_2,X_c1,X_c2,Y_c1,Y_c2,a_1,a

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matlab中的一阶导数

我想用matlab计算函数的一阶导数。但是，我不知道函数的公式，我只能访问它的输入和输出。例如： f([1 2 3 4 5]) = [1 4 9 16 25]; %Square function for the example 我不满意的输出： diff([1 2 3 4 5]) %Which is [3 5 7 9] 我看到的这个论坛，我不是唯一一个尝试计算函数的一阶导数MATLAB。