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我试图让 maxima
执行一些“抽象”泰勒级数展开,但我遇到了简化问题。问题的原型(prototype)可能是梯度的有限差分模拟,
g(x1,dx1) := (f(x1+dx1) - f(x1))/dx1; /* dx1 is small */
taylor(g(x1,dx1), [dx1], [0], 0);
maxima
返回
到目前为止一切顺利。但是现在试试二阶导数(Hessian)的有限差分模拟,
h(x1,dx1) := (f(x1+dx1) - 2*f(x1) + f(x1-dx1))/dx1^2;
taylor(h(x1,dx1), dx1, 0, 0);
我得到了
这几乎没有帮助。
我想解决的“真实”问题的原型(prototype)是计算有限差分近似的低阶误差∂^2 f/(∂x1 ∂x2)
,
(f(x1+dx1, x2+dx2) - f(x1+dx1, x2) - f(x1, x2+dx2) + f(x1, x2))/(dx1*dx2)
并收集高达二阶的项(这涉及到 f
的四阶导数)。如果没有合理有效的简化,我怀疑用手做会比用计算机代数更容易,所以我想知道可以做些什么来哄 maxima
为我做简化。
最佳答案
考虑这个例子。它使用 Barton Willis 的 pdiff
包。我稍微简化符号:将中心移动到 [0, 0]
并引入偏导数的符号。
(%i1) load("pdiff") $
(%i2) matchdeclare([n, m], integerp) $
(%i3) tellsimpafter(f(0, 0), 'f00) $
(%i4) tellsimpafter(pderivop(f,n,m)(0,0), concat('f, n, m)) $
(%i5) e: (f(dx, dy) - f(dx, -dy) - f(-dx, dy) + f(-dx, -dy))/(4*dx*dy)$
(%i6) taylor(e, [dx, dy], [0, 0], 3);
2 2
f31 dx + f13 dy
(%o6)/T/ f11 + ----------------- + . . .
6
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