Нейронный сети. Эволюция
Шрифт:
Продолжим с решения третьего примера, когда изменение скорости автомобиля проходило не линейно:
s = t^2
Приращение функции и производная:
s(t) = t^2
s = s(t+t) – s(t) = (t+t) ^2 – t^2 = t^2 + 2tt + t^2 – t^2 = t(2t+t)
Вот мы и решили наш третий пример! Нашли формулу точного изменения скорость от времени. Вычислим производную, в всё той же точки t = 3.
s(t) = t^2
s'(t) = 2*3 = 6
Точный
Попробуем усложнить пример. Предположим, что скорость движения автомобиля описывается кубической функцией времени:
s(t) = t^3
Приращение и производная:
s(t) = t^3
s = s(t+t) – s(t) = t^3 + 3 t^2t+ 3t t^2 + t^3 – t^3 = t(3 t^2 + 3tt + t^2)
Из двух последних примеров (с производными функций s(t) = t^2 и s(t) = t^3) следует, что показатель степени числа, становится его произведением, а степень уменьшается на единицу:
s(t) = t
А чему равна производная от аргумента функции? Давайте узнаем…
s(t) = t
Приращение:
s = s(t+t) – s(t) = t + t – t = t
Производная:
Получается, что производная от переменной:
t' = 0
Правила дифференцирования и дифференцирование сложных функций
Дифференцирование суммы
(u+v)' = u' + v', где u и v – функции.
Пусть f(x) = u(x) + v(x). Тогда:
f = f(x+x) – f(x) = u(x+x) + v(x+x) – u(x) – v(x) = u(x) + u + v(x) + v – u(x) – v(x) = u + v
Тогда имеем:
Дроби u/х и v/х при х->0 стремятся соответственно к u'(x) и v' (x). Сумма этих дробей стремится к сумме u'(x) + v' (x).
f'(x) = u' (x) + v' (x)
Дифференцирование произведения
(u*v)' = u' v + v'u, где u и v – функции
Разберем, почему это так. Обозначим f(x) = u(x) * v(x). Тогда:
f = f(x+x) – f(x) = u(x+x) * v(x+x) – u(x) * v(x) = (u(x) + u) * (v(x) + v) – u(x) * v(x) = u(x)v(x) + v(x)u + u(x)v + uv – u(x)v(x) = v(x)u + u(x)v + uv
Далее имеем:
Первое слагаемое стремиться к u'(x) v(x). Второе слагаемое стремиться к v'(x)* u(x). А третье, в дроби u/x, в пределе даст число u'(x), а поскольку множитель v стремиться к нулю, то и вся эта дробь обратится в ноль. А следовательно, в результате получаем:
f'(x) = u' (x) v(x) + v' (x) u(x)