求导

使用Matlab求解函数导数。

利用MATLAB 求解由参数方程定义的函数的导数。

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MDIFF 函数通过数值微分计算向量 Y 相对于 X 的高阶导数，并将其存储在 DERIVATIVES 矩阵中。DERIVATIVES 的第一行包含一阶导数，后续行依次包含更高阶导数。当 m 为 1 时，MDIFF 会返回 Y 相对于 X 的梯度向量。由于数值微分过程可能引入噪声，可通过滤波或使用更稳定的微分算法加以改善。

Matlab求导代码，现在使用Mathematica软件包进行优化处理。

常数导数为0 一次函数导数为1 ax次方函数导数为a*ax ln(x)导数为1/x e^x导数为e^x

使用矩阵求导方法实现逻辑回归算法，这是 Coursera 机器学习课程的第 2 次课后作业。

Matlab提供的求导命令和求导法则，能有效计算矩阵的导数。

Mado Editor 用户手册 作者: Wanqi Li (万奇)邮箱: wanqi@outlook.com最后更新: 2017年7月23日 Mado Editor 是 Mado AD 编译器的 Web界面。该存储库包含 Mado Editor 的源代码。未来，随着核心功能的稳定，Mado 的源代码将作为独立存储库发布。您可以通过在 GitHub 上打开问题报告错误，或通过电子邮件直接联系万奇李（万奇）。 本用户手册假定您对 自动微分 有基本了解。更多信息可参考以下书籍：- Coleman, T.F., & Xu, W. (2016). 使用ADMAT及其应用程序在MATLAB中进行自动微分。工业和应用数学协会。- Griewank, A., & Walther, A. (2008). 评估导数：算法差异的原理和技术。工业和应用数学协会。 核心功能 Mado Editor 当前提供以下核心功能：- 前向活动分析- 逆向活动分析- 代码线性化- 一阶转发模式

这份Matlab求导代码通过PyTorch的线性不变嵌入实现，便捷地学习该方法。该存储库的代码不用于生成论文结果。安装要求详见requirements.txt文件。根据您的计算机设置，安装PyTorch可能需要额外步骤。您可以通过以下脚本下载数据和预训练模型：python .\data\download_data.py 和 python .\models\pretrained\download_pretrained.py。要训练基本模型和描述符模型，请执行以下命令：python .\code\train_basis.py 和 python .\code\train_desc.py。要在带噪音的FAUST数据集上评估模型，请运行：python .\code\test_faust.py。Matlab脚本的路径为：.\evaluation.m。这些实现的结果包括模型名称和选择。