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.

Introducing Functional Derivatives Is Easy

Sascha

Заместитель Администратора
Команда форума
Администратор
Регистрация
9 Май 2015
Сообщения
1,071
Баллы
155
Возраст
51
The unique feature of

Пожалуйста Авторизируйтесь или Зарегистрируйтесь для просмотра скрытого текста.

is symbolic derivatives calculation. The library provides the simplest way to get a symbolic derivative expression for almost any complicated expression. There are predefined derivative for all standard functions: trigonometric, hyperbolic, logarithmic and exponential, inverse trigonometric and hyperbolic, and other.

Another fine thing is that any developer can easily define derivative for any other function. Let us consider how to define derivative for special Gamma function (

Пожалуйста Авторизируйтесь или Зарегистрируйтесь для просмотра скрытого текста.

). Its derivative is defined via another special function – Digamma (Polygamma function of order 0,

Пожалуйста Авторизируйтесь или Зарегистрируйтесь для просмотра скрытого текста.

). Hereafter the Gamma function denoted as ‘G’ and the Digamma (and Polygamma) as ‘Y’. Then, the derivative formula is: d(G(x))/dx = G(x)*Y(x).

To introduce new functional derivative new class must be implemented. In our case, the class is inherited from ‘TSimpleFunctionalDerivative’ because the function has one argument only. Here is the code of the realized class:


TGammaDerivative = class sealed(TSimpleFunctionalDerivative)
protected
function GetFunctionName(): string; override;
function BaseDerivative(argument: TBaseExpression): TBaseExpression; override;
public
class function IsRealized: boolean; override;
end;

function TGammaDerivative.GetFunctionName: string;
begin
result:= 'G';
end;

class function TGammaDerivative.IsRealized: boolean;
begin
result:= true;
end;

function TGammaDerivative.BaseDerivative(argument: TBaseExpression): TBaseExpression;
var
ge: TBaseExpression;
dge: TBaseExpression;
begin
ge:= TFunctionExpression.CreateSimple('G', argument);
dge:= TFunctionExpression.CreateSimple('Y', argument);

result:= TProductExpression.MakeProduct(ge, dge);
end;

As can be seen from the code, there are only three methods to override. The GetFunctionName method defines that the derivative is for function with name ‘G’. The IsRealized functions returns ‘true’, that means the class is totally realized and can be used by the Analytics system. And the last method defines the derivation algorithm itself. Namely, it creates the Gamma and Digamma functions with the same argument and, according to the derivative formula above, their product.

Now we can calculate derivatives for expressions with the Gamma function. For the simplest case with input string ‘G(x)’ we get the expected output string ‘G(x)*Y(x)’. No surprise here, because we just wrote the code, which produces the output.

But the amazing thing is when we trying to calculate the derivative expression for the Gamma function with a composite argument. As example, for the input string ‘G(x^2+1)’ it produces the output string ‘(G(x^2+1)*Y(x^2+1))*(2*x)’ which is totally correct for this case. And the output is correct for all the expressions with the Gamma function. It is because the Analytics library cares about other things, like implementing the ‘chain rule’ for derivation process.

The source code of the example project is available

Пожалуйста Авторизируйтесь или Зарегистрируйтесь для просмотра скрытого текста.

.


Пожалуйста Авторизируйтесь или Зарегистрируйтесь для просмотра скрытого текста.

 
Вверх