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我正在尝试求一个标量函数相对于一个矩阵的雅可比矩阵。2,1)grad_g = g.jacobian(w) 这将返回一个不正确的[0,0]雅可比向量我在这里尝试了一个非符号实现： w1, w2 = sym.symbols('w_1, w_2')g = sym.Matrix([sym.log(sym.Matrix
浏览 34提问于2020-04-20得票数 0
在这个问题中，在符号形式上，借助于simpi，生成一个方程组，方程的数目取决于一定的参数n，然后计算雅可比，也算出符号形式，然后把雅可比中的变量的值向量替换成这个符号雅可比。由符号Jacobian对数值Jacobian的计算如下：
matrix_jacobian_analitic_view=matrix_jacobian.subs(value_vector_var) .从这个计时器中，我看到计算中最大的时间花在计算数
浏览 6提问于2022-06-01得票数 0
在不使用符号计算软件的情况下，如何通过C++或其他类似的编程语言计算一般非线性多项式系统的Jacobian？nonlinear system cases
如果我不得不用有限差分法来获得近似雅可比如何定量地确定近似雅可比对最终解的精度的影响？
浏览 4修改于2016-01-18得票数 0
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在极小化问题上的约束和它们的雅可比之间有相当多的共享计算，到了几乎免费得到雅可比的程度。有什么方法来分享计算吗？
浏览 1修改于2017-03-17得票数 4
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我已经成功地在drake中创建了MPB (类型为double)，并设法用方法计算了指定点的数值雅可比。
但现在我对雅可比在同一时刻的导数感兴趣。自动区分似乎是一个合适的工具。那么，有没有可能计算雅可比的导数值呢？
浏览 44提问于2019-07-23得票数 1
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我试图计算TensorFlow神经网络的输出相对于它的输入的雅可比。这很容易用tf.GradientTape.jacobian方法实现。对于一个非平凡的雅可比计算(例如，对于具有非线性激活函数的深卷积神经网络)，重复重新运行GradientTape计算和评估jacobian方法是非常昂贵的。我从中得知，梯度(因此也是雅可比)是通过自动微分计算的。我不得不想象网络的分析梯度(由自动微分计算)的内部存储，它是在给定的输入时评估的。我的问题是:假设TensorFlow构建和存储(至少部分)计算
浏览 5提问于2020-02-03得票数 2
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我正在为一个自由浮动基座的机器人寻找末端执行器空间速度雅可比。由于基座是自由浮动的，雅可比应该包含一个基本部件和一个机械手注释(参见)。V_ee =末端执行器空间速度J_m =机械手雅可比部件V_ee = J_b，J_m v
到目前为止，我一直在使用SPART工具箱在Matlab ()中完成这个任务这是不可能的，因为操纵者雅可比是正确的，而基础框架也是正确的(在中只有一个框架
浏览 3提问于2022-01-02得票数 3
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我正在尝试用MATLAB的bvp4c来调试我的“奇异雅可比”问题。我的问题是:哪些雅可比人正在被评估？我们有常微分方程y‘= f(x，y)的非线性系统。bvp4c会评估这些雅可比人吗？如果是这样，那么如果任何g不包含ya或yb，那么它们将始终是单数。有没有人能给我一些解释奇异雅可比误差的理论？谢谢。
浏览 16提问于2020-02-14得票数 0
我一直在努力理解雅可比行列式。我希望有人能给我一个指针。其中一个网站是： (否则，我觉得它相当不错)。我花了很多时间来加深对雅可比行列式的理解。我理解雅可比行列式是一个标度因子，用来将uv轴上的面积测量转换成xy维。有了以上
浏览 4提问于2016-12-04得票数 0
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首先，odeint如何使用手动输入的雅可比矩阵( Dfunc参数)，为什么它会使大型ODE系统的速度如此之快？其次，更确切地说，对于我的具体问题，如果雅可比函数略有错误，odeint会产生不正确的解，还是只会减慢它的速度？通过肉眼(模拟结果的动画)我看不出有什么不同；我希望这是因为雅可比是正确的，但我不能完全确定。
浏览 31修改于2020-03-11得票数 1
本源在幻灯片38上的接收平面深度偏差，我可以找到一个矩阵(屏幕空间uv导数雅可比)，用于转换屏幕空间深度导数从屏幕空间到纹理空间。但为什么这样做呢？从纹理空间到屏幕空间的幻灯片转换中显示的基本雅可比( Jacobian )是从纹理空间到屏幕空间的转换，还是必须反置(我认为前者是正确的，它可以是倒的？)
浏览 0提问于2022-01-31得票数 1
我想使用 answer中给出的sympy计算雅可比的代码。v_list和f_list；f_list=['f1','f2','f3']
有没有办法写一段python代码，自动将v_list和f_list从我给出的第一个形状转换成适合那个雅可比函数中
浏览 2修改于2019-07-07得票数 0
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由于大量的维度和非线性性质，我相信将我的系统的雅可比提供给MatCont算法将极大地提高速度。然而，我不能让它认识到它有一个雅可比可以使用！foundnpoints curve = 300
因为我告诉它在每次调用雅可比函数时输出如何使用雅可比矩阵？
浏览 2修改于2016-01-19得票数 0
我目前正在尝试使用方程的"rigid_body_tree.cc“文件计算库卡手臂的雅可比矩阵: Tau = J^T*F，其中Tau是库卡手臂的7个关节力矩，F是笛卡尔作用力和末端执行器处的扭矩，J^T是换位的雅可比矩阵该函数首先计算几何雅可比矩阵，输出6x7矩阵(kuka有7个关节)J.template block<kSpaceDimension, 1><kSpaceDimension, 1>(row_start, *it).
浏览 22提问于2019-11-20得票数 0
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我正在尝试理解如何在MATLAB的ode求解器的ode设置中指定雅可比模式。y, x, 0][ 1/x, 1/y, 1/z]
我想生成雅可比模式来加速计算
浏览 9修改于2021-02-21得票数 0
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我的输入大小是400,000，输出相似，这意味着雅可比是400,000^2，这是一个杀手.更新
我想我已经想出了一种在任何给定点上有效计算雅可比的方法。jac也可以是一个可调用的返回雅可比的乐趣。在这种情况下，它必须接受相同的参数作为乐趣。
浏览 3修改于2014-12-24得票数 1
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我的问题是，如何最有效、最简洁地用drake来表达这一点，因为我目前的方法象征性地描述了这个系统，并且由于Riccati差分方程的递归性质，导致了极长的符号方程(这只会随着时间的增加而增加)，以及这种符号方法是否合适，u的MathematicalProgram
使用接受决策变量并返回
浏览 6提问于2020-07-12得票数 2
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在Scala中有没有一种方法/库来计算雅可比，类似于R中numDeriv包中的雅可比函数？我正在使用Breeze，但我无法在其中找到任何与Jacobian相关的内容。
浏览 5修改于2017-04-22得票数 0
为了计算大小为N的输出层和大小为M的输入的导数，我们需要大小为M x N的雅可比矩阵。为了使用链式规则计算从损失到输入的完整梯度，我们需要在内存中存储大量这样的雅可比。我假设tensorflow不会为图的每一步计算完整的雅可比矩阵，但会做一些更有效的事情。它是怎么做到的呢？
谢谢
浏览 0提问于2018-05-21得票数 2
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我正在尝试确定是否有一种方法可以使用稀疏矩阵格式(特别是压缩行格式)并行化Jacobi方法。!$OMP并行执行x(:) = 0 do i=1, n do j = IA(i), IA(i+1) - 1 d=A(j)
浏览 0修改于2017-02-17得票数 0
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