...
【24h】

Lazy multivariate higher-order forward-mode AD

机译:惰性多元高阶正模AD

获取原文
获取原文并翻译 | 示例
           

摘要

A method is presented for computing all higher-order partial derivatives of a multivariate function R~n → R. This method works by evaluating the function under a nonstandard interpretation, lifting reals to multivariate power series. Multivariate power series, with potentially an infinite number of terms with nonzero coefficients, are represented using a lazy data structure constructed out of linear terms. A complete implementation of this method in Scheme is presented, along with a straightforward exposition, based on Taylor expansions, of the method's correctness.
机译:提出了一种计算多元函数R〜n→R的所有高阶偏导数的方法。该方法通过在非标准解释下评估函数,将实数提升为多元幂级数来工作。使用由线性项构成的惰性数据结构表示具有非零系数的项的可能具有无限数量项的多元幂级数。介绍了此方法在Scheme中的完整实现,以及基于泰勒展开式的方法正确性的简单说明。

著录项

相似文献

  • 外文文献
  • 中文文献
  • 专利
获取原文

客服邮箱:kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备:11010802029741号 ICP备案号:京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有
  • 客服微信

  • 服务号