gradma_JPH {lazy.symbolic}R Documentation

関数の解析的な一階導関数の数値値を計算

Description

英語のヘルプファイルは: gradma

Arguments

expr

微分対象となる関数

...

name=value の形式での数値の割り当て

values

数値の割り当てを文字列で与える
微分変数は ... または values の最初の引数でなければならない。

dexpr

解析的に得られた expr の X に関する一階導関数

sym

=1 の場合は X が対称行列であることを指定

ntogoback

行列が定義されている環境までの階層数

print

=1 の場合は結果を表示

debug

=1 の場合は中間結果を表示

Examples

## Not run: 
# 微分対象となる関数
func1="tr(A%*%X)"

# 変数の数値値
Xn=demomat(3,2)
An=demomat(2,3)

Gradmn1 <- gradmn( func1, X=Xn, A=An, print=1, debug=0 )
Gradma1 <- gradma( func1, X=Xn, A=An, print=1, debug=0 )
printm(Gradmn1,Gradma1, fmt="9.5")
printm(max(abs(Gradmn1-Gradma1)))

# X が対称行列の場合
Xn=demomat(3,3, shape="sym")
An=demomat(3,3)
Gradmn1s <- gradmn( func1, X=Xn, A=An, sym=1, print=1, debug=0 )
Gradma1s <- gradma( func1, X=Xn, A=An, sym=1, print=1, debug=0 )
printm(Gradmn1s,Gradma1s, fmt="9.5")
printm(max(abs(Gradmn1s-Gradma1s)))


# 微分対象となる関数
func5="tr(A%*%t(X)%*%B%*%X%*%C)"

# X に関する解析的導関数
dexpr5="B%*%X%*%C%*%A+t(B)%*%X%*%t(A)%*%t(C)"

# 変数の数値値
set.seed(1701)
Xn=matrix(rnorm(3*2),3,2)
An=matrix(rnorm(3*2),3,2)
Bn=matrix(rnorm(3*3),3,3)
Cn=matrix(rnorm(3*2),2,3)

Gradmn5 <- gradmn( func5, X=Xn, A=An, B=Bn, C=Cn, print=1, debug=0 )
Gradma5 <- gradma( func5, dexpr=dexpr5, X=Xn, A=An, B=Bn, C=Cn
                   , print=1, debug=0 )
printm(Gradmn5,Gradma5, fmt="9.5")
printm(max(abs(Gradmn5-Gradma5)))

# X が対称行列の場合
# 変数の数値値
set.seed(1701)
Xn=matrix(rnorm(3*3),3,3)
Xn=Xn+t(Xn)
An=matrix(rnorm(3*3),3,3)
Bn=matrix(rnorm(3*3),3,3)
Cn=matrix(rnorm(3*3),3,3)

Gradmn5s <- gradmn( func5, X=Xn, A=An, B=Bn, C=Cn, sym=1, print=1, debug=0 )
Gradma5s <- gradma( func5, dexpr=dexpr5, X=Xn, A=An, B=Bn, C=Cn, sym=1
                   , print=1, debug=0 )
printm(Gradmn5s,Gradma5s, fmt="9.5")
printm(max(abs(Gradmn5s-Gradma5s)))

## End(Not run)



[Package lazy.symbolic version 1.0.0.20250830 ]