Описание тега automatic-differentiation

Также известен как алгоритмическое дифференцирование, сокращенно AD. Методы, в которых процедура вычисления числовой функции преобразуется в процедуру, которая дополнительно оценивает производные по направлениям, градиенты, производные более высокого порядка.

Также известен как алгоритмическое дифференцирование, сокращенно AD. Методы, в которых процедура вычисления числовой функции преобразуется в процедуру, которая дополнительно оценивает производные по направлениям, градиенты, производные более высокого порядка.

Методы включают оператора

  • перегрузка для двойных номеров,
  • перегрузка оператора для извлечения последовательности операций в виде ленты,
  • анализ и преобразование кода.

Для функции с входом размерности n и выходом размерности n, требующей L элементарных операций для ее оценки, одна производная по направлению или один градиент могут быть вычислены с 3*L операциями.

Точность производной автоматически почти такая же, как точность оценки функции.

Другой метод дифференциации:

  • символическое дифференцирование, при котором сначала получается расширенное выражение для производных, которое может быть большим в зависимости от реализации, и
  • численное дифференцирование с помощью разделенных разностей, которое обеспечивает меньшую точность при сопоставимых усилиях или сопоставимую точность при более высоких усилиях.

См. Википедию и http://www.autodiff.org/