快速、透明的一阶和二阶自动微分
项目描述
概述
ad包允许您轻松和透明地进行一阶和二阶自动微分。使用admath子模块可以直接评估涉及三角、对数、双曲等函数的复杂数学。
支持所有基本数字类型（int，float，complex等）。该包的设计使得底层数字类型在执行任何计算时将相互交互，就像它们正常交互一样。因此，这个包更像是一个“包装器”，简单地帮助跟踪导数，同时保持数字计算的原有功能。
来自维基百科关于自动微分（AD）的条目
“AD利用了每个计算机程序，无论多么复杂，都执行一系列基本算术运算（加法、减法、乘法、除法等）和基本函数（exp、log、sin、cos等）的事实。通过反复应用链式法则来计算这些运算的导数，可以自动计算任意阶导数，且精度与工作精度相匹配。”
有关详细信息和方法示例，请参阅包文档。
主要功能
使用导数进行透明计算：无需或仅需少量修改现有代码，包括在使用Numpy模块时。
几乎支持所有数学运算，包括标准math模块（sin、cos、exp、erf等）和cmath模块（phase、polar等）中的函数，以及额外的便利三角、双曲和对数函数（csc、acoth、ln等）。比较运算符遵循与底层数字类型相同的规则。
自动梯度函数和Hessian函数生成器，用于使用scipy.optimize程序和gh(your_func_here)进行优化研究。
ad.linalg子模块中的兼容线性代数程序类似于NumPy的linalg子模块中的程序，不依赖于LAPACK。目前包括以下内容：
分解
chol：Cholesky分解
lu：LU分解
qr：QR分解
解方程和矩阵求逆
solve：线性方程组的通用求解器
lstsq：线性方程组的拟最小二乘求解器
inv：求矩阵的（乘法）逆
安装
您有几种简单方便的选项来安装ad包（可能需要管理员权限）
下载下面的包文件，解压缩到任何目录，然后从命令行运行python setup.py install。
只需将解压缩的ad-XYZ目录复制到任何python可以找到的位置，并将其重命名为ad。
如果已安装setuptools，请从命令行运行easy_install --upgrade ad。
如果已安装pip，请从命令行运行pip install --upgrade ad。
在GitHub上下载bleeding-edge版本
联系方式
请将功能请求、错误报告或反馈发送至Abraham Lee。
致谢
作者感谢
Eric O. LEBIGOT (EOL)，该包的作者，提供了代码洞察和灵感
Stephen Marks，Pomona学院的教授，就scipy.optimize中的优化程序接口提供了有用的反馈。
Wendell Smith，更新了测试功能以及许多其他有用的功能更新
Jonathan Terhorst，捕捉到导致对数函数（底数不等于e）的导数给出错误答案的错误
GitHub用户fhgd捕捉到admath.atan2中的误计算
