问题标签 [differentiation]

我已经使用四阶龙格-库塔微分建立了一个钟摆模拟，其中一切都是一步一步完成的：

这很好用，但我不觉得优雅，这就是为什么我决定使用 odeint() 函数重写它：

而这个新版本看起来一点也不像钟摆。谁能告诉我我做错了什么？

我有一个存储在 R 数据框中的表。

我想计算每列的一阶导数。列是测量变量，行是时间。

我可以矢量化这个函数吗？

原则上我想要类似的东西：

问题是，我不知道如何向量化需要A(n) 和 A(n+1)的函数，其中n是数据框中的行（伪代码）。

我制作了一个脚本，它从嵌套列表（温度和变化）中的数据生成图表。

图表如下所示：

只是想知道如何制作图表的差异化版本（EG 随温度变化的速率）？

我尝试使用的绘制导数的示例都处理两个或三个数字，没有这么大和嵌套的数字，因此我很难尝试将它们应用于我的数据集。（生成并输入此脚本的数据始终采用嵌套列表的形式）。

要计算给定函数 Func 在给定点 x 处的导数值，为了获得良好的精度，人们会认为：

现在对于任何x + Number.MIN_VALUE（或x - Number.MIN_VALUE）都在javascript中返回x。

我尝试了不同的值，并1 + 1e-15返回 1.000000000000001。试图获得更高的精度，1 + 1e-16返回1。所以我将不得不使用1e-15Number.MIN_VALUE 而不是5e-324.

在这种情况下，有没有办法在 javascript 中获得更好的精度？

可能重复：
我可以比较两个相同大小的位图以确定它们是否相同的最快方法是什么？

我正在尝试有效地计算两个位图之间的差异并将任何匹配的像素设置为黑色。我试过这个：

但事实证明 GetPixel 和 SetPixel 很慢，所以这并不能很好地工作。有人知道这样做的另一种（更快）方法吗？

我正在使用 jquery animate 函数在我的内容 div 中移动一个块。基本结构如下：

我的js：

当我点击特定的菜单链接时，相应的 div 将移动到中心，而位于中心的 div 将移动到对面。一切正常，但我的块有不同的元素，如 img p li 等，所以我想以不同的速度移动这些元素。可能吗？还是我应该分别为块的每个元素设置动画？我不能为每个元素提供动画，因为它们是从 db 中检索的，所以并不总是显示相同的元素。

活生生的例子：dida.uz

如何在 Mathematica 中创建和执行元组值函数的微分。

更具体地说，我有以下功能，其中R表示实线

我想考虑这些函数的组合 k:R^2 -> R^1 即 k= h(g(f(x,y))) 并且我想找到导数 k_x、k_y、k_xx、k_yy、k_xy

我怎样才能在 Mathematica 中做到这一点？

我正在处理 CDA 文档。我能够根据 CDA 模式验证 XML 文档并找出 xml 是否为 CDA。但如果是 CDA，那么 CDA 文件有两类。

1. 结构化 CDA（人类可读文本）
2. 非结构化 CDA（嵌入式 blob 或引用文档）

将 CDA 区分为结构化或非结构化文档的关键 XML 元素是什么？

对于我的一个项目，我需要使用 OpenCV 处理图像差异。目标是检测区域中的入侵。

为了更清楚一点，这里是输入和输出：

输入：

• 参考图像
• 从大致相同的角度拍摄的第二张图像（可能是误差范围）

输出：

• 检测场景中的新对象。

奖金：

• 识别那些对象。

对我来说，最困难的部分是消除微小的差异（亮度、相机位置边距误差、树木的移动......）

我已经阅读了很多关于 OpenCV 图像处理（减法、腐蚀、阈值、SIFT、SURF...）的内容，并取得了一些不错的结果。

我想要的是您认为最好的步骤列表（人类，汽车......），以及执行每个步骤的算法。

非常感谢您的帮助。

在机器学习回归问题中，为什么要为导函数而不是实际函数计算局部最小值？

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

梯度下降算法用于寻找函数$$的局部最小值

带导数

在这里，为了使用函数 (A) 的梯度下降算法找到局部最小值，他们使用了 (A) 的导数函数，即函数 (B)。