נגזרות נומריות הן חיוניות בהנדסה לניתוח פונקציות כאשר נגזרות אנליטיות קשה להשיג.ספריות פייתון כגון NumPy ו-SysPy מספקים כלים כדי למקם את הנגזרות האלה ביעילות. מאמר זה מסביר כיצד להשתמש בספריות אלה עבור הבחנה נומרית.

שימוש ב- NumPy for Numerical Derivatives

NumPy מציע שיטות בסיסיות לניידות משוערות באמצעות הבדלים סופיים.הגישה הנפוצה ביותר היא להשתמש במכסה ההבדל להעריך את הנגזרה בשלב מסוים.

לדוגמה, כדי למקם את נגזרת הפונקציה:0f(x) ; 1FIRLT בשלב מסוים (FLT:2x003FLT) 3, אתה יכול להשתמש:

הפונקציה FLT:0 קובעת את ⁇ של מערך, אשר ניתן להשתמש בו עבור נגזרות מספריות על פני מגוון של נקודות.

קוד דוגמה:

(ב) 1

שימוש ב-SyPy לעוד Derivatives

SciPy מספק את הפונקציה FPLT:2 â € ¢ חישוב נגזרות בנקודות ספציפיות עם דיוק גבוה יותר.זה משתמש הבדלים סופיים בפנים אבל מציע אפשרויות עבור סדר גודל צעד.

קוד דוגמה:

(ב) .

יישומים בהנדסה

נגזרות נומריות משמשות במשימות הנדסיות שונות, כולל ניתוח רגישות, אופטימיזציה ופתרון משוואות שונות. חישובים נגזרים מדויקים מאפשרים מודלים טובים יותר וסימולציה של מערכות פיזיות.

בחירת השיטה המתאימה תלויה הדיוק הנדרש ובמשאבים חישוביים. NumPy מתאים להערכות מהירות על פני מערך, בעוד SciPy מציע חישובים מדויקים יותר בנקודות ספציפיות.