Question

为简化问题，我将在此处使用玩具示例。我想导出多项式函数的梯度和Hessian，如库（pracma）

dummy <- function(x) {
         z <- x[1]; y <- x[2]
         rez <- (z^2)*(y^3)+3
         rez
         }
grad(dummy, c(1,2))

hessian(dummy, c(1,2))

M问题是有没有一种有效的方法，所以我可以从dummy中的不同常数项推导出渐变和Hessian？例如，来自(z^2)*(y^3)+a z=1和y=2的{{1}}的渐变和Hessians，其中a=[0.01,3]。

谢谢！

Answer 1

pracma::hessian和pracma::grad都将...作为＆＃34;变量传递给f＆＃34;。如果您希望a成为变量，您只需要将dummy函数作为参数：

dummy <- function(x, a) {
         z <- x[1]; y <- x[2]
         rez <- (z^2)*(y^3)+a
         rez
         }

grad(dummy, c(1,2), a = 0.01)
# [1] 16 12
hessian(dummy, c(1,2), a = 3)
#      [,1] [,2]
# [1,]   16   24
# [2,]   24   12

sapply(seq(0.01, 3, length.out = 10), function(a) grad(dummy, c(1, 2), a = a))
#      [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6] [,7] [,8] [,9] [,10]
# [1,]   16   16   16   16   16   16   16   16   16    16
# [2,]   12   12   12   12   12   12   12   12   12    12

当然结果都是一样的，你改变一个常数，然后取衍生物;任何常数的导数都是0.但是这个想法会推广到更有趣的案例。

如何自动更改R中函数内的局部变量？

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