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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。t
0
2*pi
Phi
diff
Phi
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”)。