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image - 图像导数和 FFT-Matlab
我有一个 RGB 图像，我试图找出这个图像是聚焦还是失焦。一开始我做了一个 2D FFT，但是当我绘制径向光谱时，在焦点上的图像和失焦的图像之间没有明显的区别。有人告诉我要使用图像的衍生物，但是当我绘制这个新光谱时，结果看起来不像我预期的那样。因为是更大程序的一部分，我这里写的是伪代码，这不是完整的程序
在我做导数之前，径向图从最大值开始，然后以单调的方式下降到最小值。当我绘制导数时，虽然径向图从最大值开始然后到最小值，然后它再次增加，这似乎不正确。有没有人尝试使用这种技术来确定图像是聚焦还是失焦。我还没有找到任何相关的参考资料。
该项目的目的不是校正图像的焦点，而是确定图像是否失焦以及是否使用自动方式拒绝它。
先感谢您。
r - R 黑森矩阵
我需要创建一个函数的 Hessian 矩阵，如下所示：
我也需要二阶导数作为表达式，并且我需要多次评估它们，所以我制作了一个一阶导数列表和一个二阶导数列表。
到目前为止，它有效。
现在的问题是： 如何创建一个包含评估表达式值的矩阵？外面试了，没用。
其他问题： 是否有更优雅的方式来存储二阶导数表达式？例如，是否可以将表达式存储在矩阵中而不是列表中？
第三个问题： 是否有可能得到一个表达式的变量向量？上面我使用了手动输入的 vars <- c("x", "y") ，是否有必要或者是否有类似“get_variables”的方法？
java - 如何应用 Newton-Raphson 方法找到五次函数的根
描述
我开发了一种算法，实现了 Newton-Raphson 方法来找到五次函数的根。我必须反映的结果是303.6。但是，我的实施未能达到标准。
数据
参数
方程
0.024*((g Ds/uj^2)^(1/3)) (Y^(5/3)) + 0.2*(Y^(2/3)) - ((2.85/W)^(2/ 3)) = 0
其中导数为Y：
(0.04*d^(1/3)⋅g(1/3)⋅y^(2/3)) / u(2/3) + 2/15*y^(1/3)
解决根为Y
代码
输出
方程和导数已经过检查和双重检查，但是我仍然没有得到想要的输出
参考
r - 查找拟合非参数模型的梯度函数以在优化器中使用
我有一个模型，y=f(x,z,a)。我想优化该模型（最终受到约束）。当具有梯度函数时，R 中的数值优化器要快得多。但是我已经非参数地拟合了我的模型，因此我不能轻易地分析得到梯度。是否有某种方法可以从拟合模型中获取梯度函数——类似于我想的拟合模型对象，并为其定义了预测方法？
这是一些虚拟代码：
定义变量：
拟合模型：
最小化以获得最小的 y：
我想要的是一个渐变对象，这样我就可以定义
然后运行
...考虑到大量数据以及复杂的模型和目标函数，这会快得多。
我想做的事可能吗？
arrays - 计算向量的导数
我有以下功能（Viviani 的曲线）：
只需检查它是否有效：
如何推导函数Phi（可能多次），它代表 Viviani 在从到的点t处的曲线？我是否定义了适合这种衍生品？我试过了，但它并没有像我需要的那样保持。t02*piPhidiffPhi
如果二阶导数是Phi_d2，我需要得到它的值（例如 in t = 0）。
我怎样才能做到这一点？
python - scipy.misc.derivative 用于多参数函数
使用 SciPy 函数可以直接计算函数在某个点相对于第一个参数的偏导数scipy.misc.derivative。这是一个例子：
但是我将如何foo对第二个参数求函数的导数呢？我能想到的一种方法是生成一个 lambda 函数来重新调整参数，但这很快就会变得很麻烦。
另外，有没有办法针对函数的部分或全部参数生成偏导数数组？
python-2.7 - 在 python 中用 Abs 查找函数的导数
我想y=Abs(0.5-0.5*sqrt(1-4*x))使用 python 计算 0.1 的导数。这是我的代码：
这就是我得到的：
我是 and 的新手sympy，numpy所以我想我使用错误的方法来确定导数。
编辑：我打印了 deriv，这就是我得到的：
阅读此http://docs.sympy.org/dev/modules/functions/elementary.html后，我尝试过fdiff()：
但是在尝试了其他值来计算导数之后，我发现结果是 -1、0 或 1，因为deriv实际上是sign(-0.5*sqrt(-4*x + 1) + 0.5).
我应该怎么办？
numpy 和 sympy 都被导入：
如果我尝试找到不在 Abs 下的函数的导数，则没有问题。
wolfram-mathematica - mathematica / maple中的分数导数？
在 Mathematica 或 Maple 中计算分数导数的任何内置函数？
它使用什么方法进行推导？
非常感谢！
opengl - GLSL textureGrad 是什么以及为什么
所以我阅读了OpenGL信息页面，textureGrad但它并没有真正解释任何事情。因此，您可以明确指定 P 相对于 X 和 Y 的偏导数
- 这实际上是做什么的？
- 当您在没有特定偏导数的情况下进行采样时，OpenGL 如何计算导数？
- 为什么纹理采样使用甚至需要导数？
我的心已经被震撼了。
python - 有没有一种矢量化的方法来计算 sympy 中的梯度？
如何在 sympy 中计算多元函数的（符号）梯度？
显然，我可以分别计算每个变量的导数，但是是否有一个矢量化操作可以做到这一点？
例如
现在对于 i=0..3 我可以这样做：
这会起作用，但我宁愿做类似的事情：
哪个不起作用（“AttributeError：ImmutableMatrix 没有属性 _diff_wrt”）。