學習筆記，僅供參考，有錯必糾

參考自：《R的極客理想》-- 張丹

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文章目錄

• • R開發(fā)
  • • 導數(shù)計算
    • • 一階導
      • 二階導
      • 偏導數(shù)

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R開發(fā)

導數(shù)計算

一階導

通過R語言可以使用deriv函數(shù)直接進行導數(shù)的計算，比如要計算$y=x^3$的導數(shù)，根據導數(shù)計算公式，用于手動計算的變形結果為$y^{\prime }=3x^2$，當$x=1$時，$y^{\prime }=3$，當$x=2$時，$y^{\prime }=12$。

R>dx <- deriv(y ~ myx^3, "myx") R>dx expression({.value <- myx^3.grad <- array(0, c(length(.value), 1L), list(NULL, c("myx"))).grad[, "myx"] <- 3 * myx^2attr(.value, "gradient") <- .grad.value }) R>#查看dx的變量類型 R>mode(dx) [1] "expression" R>#給自變量myX賦值 R>myx <- 1:2 R>#原函數(shù)以及求導結果 R>eval(dx) [1] 1 8 attr(,"gradient")myx [1,] 3 [2,] 12

二階導

#二階導 dx <- deriv3(y ~ a*x^3 + b*x^2 + c, "x", func = function(x, a = 2, b = 1, c = 3) {}) #通過func參數(shù),指定常數(shù)值dx(2) #輸出 [1] 23 attr(,"gradient")x [1,] 28 attr(,"hessian") , , xx [1,] 26

偏導數(shù)

對$f(x,y)=2x^2+y+3x{y}^2$中的x和y分別求偏導數(shù)：

R>fxy <- expression(2*x^2 + y + 3*x*y^2) R>dxy <- deriv(fxy, c("x", "y"), func = TRUE) R>dxy function (x, y) {.expr4 <- 3 * x.expr5 <- y^2.value <- 2 * x^2 + y + .expr4 * .expr5.grad <- array(0, c(length(.value), 2L), list(NULL, c("x", "y"))).grad[, "x"] <- 2 * (2 * x) + 3 * .expr5.grad[, "y"] <- 1 + .expr4 * (2 * y)attr(.value, "gradient") <- .grad.value } R>dxy(1, 1) #f(1,1)為6, x的偏導數(shù)為7, y的偏導數(shù)為7 [1] 6 attr(,"gradient")x y [1,] 7 7

總結

以上是生活随笔為你收集整理的R开发(part5)--导数计算的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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