Как взять производную: Как найти производную функции, примеры решения

Урок 4.Вычисление производных 4.1 Вычисление производных явно заданных функций

Для вычисления производной в Maple предусмотрена процедура diff(), параметрами которой являются: а) функция, от которой берут производную,

 б) переменная, по которой эту производную следует брать. Результатом выполнения процедуры является выражение, задающее искомую производную. Кроме того, существует неактивная форма процедуры вычисления производной – Diff (). В отличие от активной формы (той, что начинается со строчной буквы), неактивная используется не для непосредственного вычисления производной, а для символьной записи самой операции.

В дальнейшем выражение для производной может быть вычислено с помощью процедуры value(), если результат выполнения процедуры Diff () указать в качестве ее параметра.

Совет
Команда value() используется для вычисления значения не только упомянутой процедурыDiff ()

, но и других процедур в неактивной форме.

Кроме того, для вычисления производных в Maple может использоваться оператор D. Однако в отличие от процедуры diff(), которая вычисляет производную от символьного выражения, оператор D используется для вычисления производной от оператора. Например, производную от синуса можно вычислить следующим образом.

С помощью оператора D это делается несколько иначе.

Допустим и такой синтаксис вызова оператора D.

 В последнем случае в первых скобках после оператора D указывается оператор (функция), на который действует D, а в следующих скобках – аргумент для полученного в результате оператора (в данном случае оператора D(sin)=cos).

На заметку
С точки зрения Maple функция и оператор – практически одно и то же. Под функцией будем, ради удобства, понимать результат действия оператора на аргумент. Иногда, если это не приводит к недоразумениям, функцией будем также называть и соответствующий оператор

.

Далее имеет смысл остановиться более детально на решении конкретных задач.

 

В последнем случае в первых скобках после оператора D указывается оператор (функция), на который действует D, а в следующих скобках – аргумент для полученного в результате оператора (в данном случае оператора D(sin)=cos).

На заметку
С точки зрения Maple функция и оператор – практически одно и то же. Под функцией будем, ради удобства, понимать результат действия оператора на аргумент. Иногда, если это не приводит к недоразумениям, функцией будем также называть и соответствующий оператор
.

Далее имеет смысл остановиться более детально на решении конкретных задач.

 

Задача 4.1

Найти производную функции  .y:=x->(x*sin(a)+cos(a))*(x*cos(a)-sin(a))

В первую очередь определим саму функцию, от которой следует брать производную. Сделать это можно следующим образом.

Здесь у – функция (ее название), которой в качестве значения присваивается оператор. Оператор задается так: сначала указывается аргумент (или несколько аргументов), потом отображается стрелка (), а после стрелки задается математическое выражение, определяющее действие оператора на аргумент. После того как функция задана, ее можно дифференцировать.

Если воспользоваться оператором D, то получим несколько иной результат.

Другими словами, результат такой операции – оператор. Приведенная выше запись значит, что аргументу х в результате действия на него оператора D(y)

 в соответствие ставится выражение, которое указано после стрелки.

Очень часто выражения, выводимые Maple в качестве результата выполнения той или иной операции, громоздки. Поэтому их приходится упрощать. В этом случае полезнапроцедураsimplify(). В качестве ее аргумента указывается выражение, которое следует упрощать. В данном случае это переменная среды %. Переменная возвращает в качестве своего значения результат выполнения последней команды, причем не обязательно в текущем рабочем листе (в рассматриваемом случае переменная возвращает вычисленное выше выражение для производной). с.

При дифференцировании в качестве первого аргумента процедуры diff () указывается выражение у (зависящее от х, но хочется еще раз подчеркнуть, это не функциональная зависимость) 

>diff(y,x);

В отличие от предыдущей задачи, зависимость выражения у от х явно не указывается (здесь как раз и проявляется то, что зависимость не является функциональной). В предыдущей задаче переменная у объявлялась как оператор, поэтому при ее вызове необходимо было указать, на какой аргумент она действует. В данном же случае у – это просто название выражения.

Однако самый незатейливый способ вычисления производной представлен ниже.

 

В качестве первого параметра в ней использована уже упоминавшаяся переменная среды (%), а вторым параметром указана опция trig. Это инструкция для вычислительного ядра Maple использовать встроенные алгоритмы преобразования тригонометрических выражений: в частности, произведения тригонометрических функций заменяются, где это возможно, тригонометрическими функциями от суммы (разности) аргументов.

(1/х).

В качестве параметра процедуры diff () можно сразу указать дифференцируемое выражение.

Поскольку очевидно, что в полученном после дифференцирования выражении имеется возможность вынести за скобки общий множитель, воспользуемся следующей командой.

Переменная среды %, указанная в качестве первого параметра процедуры collect(), определяет выражение, которое нужно преобразовать, а второй параметр указывает на то, что в выражении слагаемые следует группировать по степеням 1/х.

На заметку
Если при вызове процедуры collect() вторым параметром указать не 1/х, а х, результат не изменится. Причина в том, что 1/х – это х в степени -1
.

Вычислительное ядро Maple достаточно эффективно работает не только с непрерывными функциями, но и с такими, которые имеют точки (или области) разрывов.

Задача 4.4

Найти производную функции  .

Определяем функцию у(х) следующим образом.


При этом целая часть числа х возвращается функцией Maple floor().

На заметку
ВMaple есть функция trune(), действие которой во многом аналогично действию функции floor(). Однако функция trunc() выделяет целую часть аргумента «в направлении О», в то время как функция floor () выделяет ближайшее целое число, не превышающее данное, указанное как аргумент. Для положительных чисел действия обеих функций эквивалентны, а для отрицательных чисел результаты отличаются на единицу
.

Дальше процедура вычисления производной уже знакома.

Последнее выражение содержит функцию 

floor(), у которой указано два аргумента. В этом случае первый аргумент определяет порядок производной, второй – непосредственно аргумент. Другими словами, floor(1,x) – это первая производная от функции floor(x), которая во всех точках равна нулю, кроме целочисленных значений аргумента – в этих точках производная не определена (поскольку floor(х) в этих точках имеет неустранимый разрыв).

Полученное выражение, при желании, можно упростить.

Чтобы представить себе, что же это за функция, построим ее график.

В качестве первого аргумента процедуры plot(), используемой для отображения двухмерных графиков, указывается выражение, график которого следует построить. В данном случае это выражение определяется значением переменной среды %. Второй аргумент является равенством, где указывается переменная, относительно которой следует строить график (левая часть равенства), а после знака равенства – диапазон ее изменения.

На заметку
Если диапазон изменения не указать, то по умолчанию график строится на интервале -10..10
.

Следующие параметры являются необязательными. В приведенном примере это заголовок (опция title) и шрифт для этого заголовка (опция title-font). Значения этих опций указываются после знака равенства: заголовок (его значение) заключается в двойные кавычки, а шрифт – это список (в квадратных скобках через запятую указываются тип шрифта, его стиль и размер). Подробнее об опциях процедуры plot() можно узнать из приложения в конце книги. Там же имеется и информация о возможных значениях этих опций.

На заметку
Списком в Maple называется последовательность разделенных через запятую элементов (самого разного характера), заключенная в квадратные скобки. В списке имеет значение порядок следования элементов – при изменении очередности элементов по определению полагают, что список изменился. Последовательность Maple – это группа (в обычном, не математическом значении этого слова) выражений, разделенных запятыми. Пример последовательности: x,sin(t),5.3*6. Пример списка: [x,sin(t),5.3*6].
Если последовательность заключить в фигурные скобки, получится множество. От списка множество отличается тем, что не имеет значения ни порядок следования, ни количество совпадающих элементов
.

Внимание!
Некоторые параметры графиков можно изменять уже после их отображения в области вывода непосредственно с помощью кнопок контекстной панели двухмерной графики u команд раскрывающегося меню.

Описание контекстной панели для двухмерных и трехмерных графиков приведено в главе 1, а описание опций можно найти в приложении.
Следует также иметь в виду, что внешний вид графиков, которые пользователь увидит на экране, если введет предложенные команды, может не соответствовать тому, что показано в книге. В этом случае желаемого результата можно добиться с помощью уже упомянутой контекстной панели или раскрывающегося меню. Как будет показано далее, внешний вид графиков можно задавать непосредственно с помощью опций процедурыplot(). Однако на данном этапе это не является первостепенной задачей
.

pyqtgraph — Как получить производную от сигнала в Python?

Задавать вопрос

спросил

Изменено 3 года, 9 месяцев назад

Просмотрено 12 тысяч раз

Я новичок в языке Python и программировании.

Я пытаюсь получить и отличить живой сигнал от платы Arduino UNO, используя последовательный порт USB. Пока я получаю данные без проблем, но я не могу получить информацию о том, как их различать.

Не могли бы вы, ребята, помочь мне с этим или указать мне, где я могу получить некоторую информацию об этом.

Буду очень признателен за помощь.

Вот мой код

Обс.: Я начинаю 😀

 # -*- кодировка: utf-8 -*-
очередь импорта из коллекций
серийный номер импорта
импортировать pyqtgraph как pg
из pyqtgraph.Qt импортировать QtCore, QtGui
импортировать numpy как np
arduinoData = serial.Serial('COM4', 4800)
выиграть = pg.GraphicsWindow()
win.setWindowTitle('пример pyqtgraph: прокрутка графиков')
# В этих примерах размер массива фиксирован.
p1 = win.addPlot()
p2 = win.addPlot()
данные1= [0,0]
вектор = очередь ()
для я в диапазоне (300):
    строка = arduinoData.readline()
    строкаx = строка.split(',')
    время = с плавающей запятой (строкаx [0])
    расстояние = число с плавающей запятой (строка x [1])
    вектор=(время, расстояние)
    vectorx = np. массив (вектор)
    data1=np.vstack((data1,vectorx))
кривая1 = p1.plot(data1)
кривая2 = p2.plot(данные1)
ptr1 = 0
защита update1():
    глобальные данные1, кривая1, точка1
    данные1[:-1] = данные1[1:]
    строка = arduinoData.readline()
    строкаx = строка.split(',')
    время = с плавающей запятой (строкаx [0])
    расстояние = число с плавающей запятой (строка x [1])
    вектор=(время, расстояние)
    vectorx=np.array(вектор)
    данные1[-1]=векторx
    # печать (данные1)
    кривая1.setData(данные1)
    ptr1 += 1
    кривая2.setData(данные1)
    кривая2.setPos(ptr1, 0)
# обновить все графики
обновление защиты():
    обновление1()
таймер = pg.QtCore.QTimer()
timer.timeout.connect (обновление)
таймер.старт(50)
## Запустить цикл событий Qt, если он не работает в интерактивном режиме или не использует pyside.
если __name__ == '__main__':
    импорт системы
    если (sys.flags.interactive != 1) или нет hasattr(QtCore, 'PYQT_VERSION'):
        QtGui.QApplication.экземпляр().exec_()
 
  • питон
  • pyqtgraph
  • дифференциация

3

«Для различения сигнала» — это выражение, которое редко используется в английском языке (хотя согласно Google оно кажется правильным). Вот почему у вас с @zvone возникло недопонимание. Вероятно, лучше сказать, что вы хотите «взять производную» сигнала.

Во всяком случае, функция numpy.gradient может это сделать.

2

Я нашел хорошее шоу и рассказал, выполнив поиск «как отличить форму волны в питоне»

https://plot.ly/python/numerical-дифференциация/

 import numpy as np
импортировать matplotlib.pyplot как plt
рис = plt.figure()
img = fig.add_subplot (1, 1, 1)
х = np.linspace (0, 2 * np.pi, 100)
у = np.sin (х)
dy = np.zeros (y.shape, np.float)
dy[0:-1] = np.diff(y)/np.diff(x)
dy[-1] = (y[-1] - y[-2])/(x[-1] - x[-2])
img.plot(x,y, label='$f(x) = sin(x)$')
img.plot(x,dy, label='$f\'(x) = cos(x)$')
изображение.легенда()
plt.show()
 

Зарегистрируйтесь или войдите в систему

Зарегистрируйтесь с помощью Google

Зарегистрироваться через Facebook

Зарегистрируйтесь, используя электронную почту и пароль

Опубликовать как гость

Электронная почта

Обязательно, но не отображается

Опубликовать как гость

Электронная почта

Требуется, но не отображается

Производное изображение · Крис Маккормик

Взятие производной изображения — это концепция, которую я видел как при обнаружении границ, так и при вычислении оптического потока. Меня это чертовски смутило, потому что обычно я думаю о производных с точки зрения получения производной от непрерывной функции. Однако с изображением у вас есть двумерная матрица кажущихся случайными значений, так что может означать получение производной?

Когда вы берете производную изображения, вы на самом деле берете то, что называется дискретной производной, и это скорее аппроксимация производной. Одним из простых примеров является то, что вы можете взять производную в направлении x в пикселе x1, взяв разницу между значениями пикселей слева и справа от вашего пикселя (x0 и x2).

Я думаю, проще всего увидеть, как производная изображения полезна для определения границ. Производная функции говорит вам о скорости изменения, а край представляет собой высокую скорость изменения.

Источники

Есть ряд источников, которые я использовал для изучения этой темы.

Университет Центральной Флориды (UCF) Лекция на YouTube

Университет Невады, Рино (UNR) Слайды лекций

Википедия

Примечания

Видеолекция доктора Шаха начинается с краткого повторения определения производной в исчислении. В исчислении у нас есть непрерывные функции, но с изображениями у нас есть дискретные данные.

Первое уравнение ниже показывает расчетное определение производной. Для данных изображения наименьшая возможная дельта x равна 1, поэтому мы используем второе и третье уравнения для аппроксимации производной.

Взятие разницы между х и х-1 — это только одна возможность, и она называется «обратной разностью». Другие варианты:

На самом деле изображение имеет три переменные: координату x, координату y и интенсивность. Таким образом, производная изображения имеет два измерения. Мы можем взять производную по оси x и по оси y, и вместе они составят «вектор градиента»:

[на 13:31 в видео]

Возвращаясь к обнаружению края, направление градиента дает вам нормаль к краю (оно перпендикулярно краю), а величина градиента дает вам силу края.

Чтобы вычислить производную по x для заданного пикселя, на практике это звучит так, чтобы уменьшить влияние шума, мы:

** **

[15:07]

Примените маску, умножив каждый компонент матрицы на соответствующее значение пикселя (интересующий пиксель находится в центре матрицы) и просуммируйте их все.

Опять же, мы могли бы просто использовать среднюю строку для fx и среднюю колонку для fy, но мы включили окружающие пиксели, чтобы уменьшить влияние шума.

Мы не можем применить маску к граничным пикселям, поэтому мы этого не делаем, производная в этих пикселях установлена ​​на 0. [16:42]

Он не упоминает об этом, пока позже не расскажет о детекторах границ, но производная маска, которую он использует здесь, называется оператором Превитта, и вы можете прочитать больше о ней в Википедии: http://en. wikipedia.org/wiki /Прюитт_оператор. Я предполагаю, что оператор Превитта опускает 1/3 ради вычислительной эффективности.

В обеих лекциях приведено следующее изображение в качестве примера производной по x и y.

Обратите внимание, как на изображении df/dx более очевидна вертикальная граница между ее лицом и волосами, или, аналогично, вертикальная граница между ее волосами и стеной. Изображение df/dy, с другой стороны, подчеркивает горизонтальные края, такие как сторона/верхняя часть ее руки, край ее глаз и ее брови.

Значение оттенков серого в этих изображениях на некоторое время сбило меня с толку. Причина, по которой изображения в основном серые, заключается в том, что значение производной на самом деле находится в диапазоне от -255 до 255, но для его визуализации мы должны масштабировать это в диапазоне от 0 до 255. Таким образом, где бы производная ни была равна нулю (нет края), она задана значение 128 (нейтральный серый).

Также обратите внимание, что на изображении df/dx горизонтальный переход от светлого к темному (например, сторона ее лица) окрашен в белый цвет, а переход от темного к светлому (например, на ее руке) окрашен в черный цвет.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *