用Python求函数f(x)=3x12+5ex2 的梯度
时间: 2023-11-27 18:49:43 浏览: 43
首先,我们需要求出函数f(x)对x的偏导数,然后将其组合成梯度向量。
偏导数公式如下:
∂f(x)/∂x = 36x11 + 10ex
因此,梯度向量为:
grad(f(x)) = [∂f(x)/∂x] = [36x11 + 10ex]
如果要在Python中计算梯度,可以使用SymPy库来进行符号计算。代码如下:
```python
import sympy as sym
# 定义变量和函数
x = sym.Symbol('x')
f = 3 * x ** 12 + 5 * sym.exp(x ** 2)
# 计算梯度
grad = sym.Matrix([sym.diff(f, x)])
print(grad)
```
运行结果如下:
```
Matrix([[36*x**11 + 10*x*exp(x**2)]])
```
因此,函数f(x)=3x12+5ex2 的梯度为[36x11 + 10ex]。
相关问题
解释代码:function [ res ] = MyPPP( x1,x2,w,e ) % x1和x2是两个类别的样本矩阵,每一行表示一个样本 % w是初始权向童 % e是步长因子 [m1,n1]=size(x1); [m2, n2]=size(x2); ex1=ones(m1,n1+1); ex2=ones (m2,n2+1); ex1(:,1:n1)=x1; ex2(: ,1:n2)=x2; ex2=-ex2; error=0; while error==0 error=1; for i=1:m1 g=ex1(i,:).*w; s=sum(g); if s<=0 w=w+e*ex1(i,:); error=0; end end for i=1:m2 g=ex2(i,:).*w; s=sum(g); if s<=0 w=w+e*ex2(i,:); error=0; end end end res=w; end
这段代码实现了一个简单的感知器分类器算法。函数名为MyPPP,接受四个输入参数:x1和x2是两个类别的样本矩阵,每一行表示一个样本;w是初始权向量;e是步长因子。输出结果为分类器的权向量。
该算法的核心思想是,通过不断调整权向量,使得分类器能够正确地将两个类别的样本分开。具体实现过程如下:
1. 将样本矩阵扩展一列,用于表示偏置项。将x1和x2合并成一个矩阵,并将x2取相反数,得到一个新的矩阵ex。
2. 进入循环,每次循环遍历一次所有样本。对于每个样本,计算其与权向量的点积,如果点积小于等于0,则表示该样本被错误分类。此时,更新权向量,使其朝着正确的方向移动。移动的大小由步长因子e决定。
3. 如果在一次循环中,没有样本被错误分类,则表示分类器已经收敛,退出循环。
4. 返回最终权向量。
需要注意的是,该算法只适用于线性可分的数据集。对于非线性数据集,需要使用更加复杂的分类器算法。
戴尔+9020mt+ex2+mt+主板8针电源接口定义
戴尔 9020MT EX2 MT 的主板8针电源接口定义如下:
1. 黄色线(12V):提供主板和其他组件所需的12V电源。
2. 黑色线(地线):接地线,用于提供电路的接地。
3. 黑色线(地线):与第二个地线相连,用于提供电路的接地。
4. 黑色线(地线):与第三个地线相连,用于提供电路的接地。
5. 黑色线(地线):与第四个地线相连,用于提供电路的接地。
6. 黄色线(12V):提供主板和其他组件所需的12V电源。
7. 黑色线(地线):与第六个地线相连,用于提供电路的接地。
8. 黑色线(地线):与第七个地线相连,用于提供电路的接地。
请注意,在接线之前,请确保关闭电源并断开主机电源。此外,如果您不确定操作,请咨询专业人士或参考主板手册。