Что нового
  • Что бы вступить в ряды "Принятый кодер" Вам нужно:
    Написать 10 полезных сообщений или тем и Получить 10 симпатий.
    Для того кто не хочет терять время,может пожертвовать средства для поддержки сервеса, и вступить в ряды VIP на месяц, дополнительная информация в лс.

  • Пользаватели которые будут спамить, уходят в бан без предупреждения. Спам сообщения определяется администрацией и модератором.

  • Гость, Что бы Вы хотели увидеть на нашем Форуме? Изложить свои идеи и пожелания по улучшению форума Вы можете поделиться с нами здесь. ----> Перейдите сюда
  • Все пользователи не прошедшие проверку электронной почты будут заблокированы. Все вопросы с разблокировкой обращайтесь по адресу электронной почте : info@guardianelinks.com . Не пришло сообщение о проверке или о сбросе также сообщите нам.

Improvements For Symbolic Expressions Simplification In Tms Analytics & Physics Developing...

Sascha

Заместитель Администратора
Команда форума
Администратор
Регистрация
9 Май 2015
Сообщения
1,071
Баллы
155
Возраст
51
One of the unique features of the Analytics library is symbolic derivatives calculation. The derivative can be calculated just with several lines of Delphi code, for an example:


var
f, df: string;
t: TTranslator;
begin
t:= TTranslator.Create;
f:= 'x^2*e^(x/3)';
df:= t.Derivative(f, 'x');
//...
end;


The Analytics library guarantees that the result derivative expression is syntactically and mathematically correct and satisfies the derivative rules. From the first version, the derivative algorithm automatically simplifies the result derivative expression. Nevertheless, the library is not a Computer Algebra system, so it cannot simplify all the result expressions to the optimal representation.

New version 2.3 introduces new simplification algorithms for providing more readable and short symbolic derivatives. New simplification algorithms include: constants reducing in sum and product expressions; reducing nested sum or product expressions to one; reducing negation pairs in product expressions and others.

There are some examples of functions and their derivative expressions, evaluated with the old version of the library and with the 2.3 version:



f(x) : x^2*e^(x/3)
df/dx (old): (2*x)*e^(x/3)+(e^(x/3)*(1/3))*x^2
df/dx (2.3): 2*x*e^(x/3)+e^(x/3)/3*x^2

f(x) : 2*x^3+A/4*x^2-x/3
df/dx (old): (3*x^2)*2+((2*x)*A)/4-1/3
df/dx (2.3): 6*x^2+1/2*x*A-1/3

f(x) : (A/2)*arctan(x^2)
df/dx (old): ((1/(1+(x^2)^2))*(2*x))*(A/2)
df/dx (2.3): x*A/(1+x^4)

f(x) : P{n-1 m+2}(x)
df/dx (old): ((((n-1)+1)-(m+2))*P{(n-1)+1 m+2}(x) -(((n-1)+1)*x)*P{n-1 m+2}(x))/(x^2-1)
df/dx (2.3): ((n-m-2)*P{n m+2}(x)-n*x*P{n-1 m+2}(x))/(x^2-1)



As can be seen from the examples, new version gives shorter and more readable symbolic expressions for different function cases. The simplified representation of the formulae also reduces the calculation time. The new library version is already available

Пожалуйста Авторизируйтесь или Зарегистрируйтесь для просмотра скрытого текста.




Пожалуйста Авторизируйтесь или Зарегистрируйтесь для просмотра скрытого текста.

 
Вверх