Numerical farklılığı, ayrı veri noktalarına dayanan bir işlev alanını tahmin etmek için kullanılan bir tekniktir.Bir analitik türet elde etmek zor olduğunda veya deneysel verilerle çalışırken. SciPy, sayısal farklılığı verimli ve doğru bir şekilde gerçekleştirmek için çeşitli işlevleri sağlar.

SciPy'nin Türvatif Fonksiyonlarını Kullanın

SciPy, belirli bir noktada bir fonksiyonunun türlerini hesaplar ve fark boyutunun ve farkın siparişinin özelleştirmesini sağlar.

1.) kullanmak için, ilgi noktasını ayırt etmek ve belirtmek istediğiniz işlevi tanımlamak. Doğru ve hesaplama maliyeti dengelemek için adım boyutunu ayarlayın.

Numerical Farklılaştırma için en iyi uygulamalar

Uygun bir adım boyutunu seçmek önemlidir. Çok küçük bir adım sayısal hatalarına yol açabilirken, büyük bir adım doğruluk azaltır. Deneyin uygun bir denge bulmak için farklı bir adım boyutu.

Mümkün olduğunda daha yüksek sipariş farkı formüllerini kullanın, daha doğru sonuçlar vermeye eğilimli olduğu gibi. SciPy'sULLD:2) işlevi, farkın yaklaşık olarak siparişini ayarlamaya olanak sağlar.

Ek ipuçları

  • Mümkün olduğunda bilinen türevlerle geçerli sonuçlar.
  • Ayrılma veya keskin değişiklikler olan işlevleri dikkatli olun.
  • Verimlilik geliştirmek için birden çok puan için vektörize işlemleri kullanın.