函数式编程计算微分

2021-09-15 15:10:14 浏览数 (1)

  • 高阶函数(higher-order function)

函数本身也可以赋值给变量,例如:

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>>> f = abs
>>> f
<built-in function abs>

如果一个变量指向了一个函数,那么,可否通过该变量来调用这个函数?用代码验证一下:

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>>> f = abs
>>> f(-1)
1

说明变量f现在已经指向了abs函数本身。

在上一篇提到的map函数的调用方式:map(function, iterable, ...)。可以看到,参数列表中就有函数。filter,reduce等函数与之类似,其参数列表中也有函数。

将其他函数作为参数或者将函数作为结果返回的函数,称为高阶函数。

要计算

1,2,4,5,6

的和,我们可以这样编程:

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def add(x,y):
    return x   y

reduce(add, [1,2,3,4,5,6] )

reduce的第一个参数是一个函数,第二个参数是一个列表。作为reduce的第一个参数的函数必须接受两个参数并返回单个结果。

正如函数可以作为其他函数的输入参数一样,函数也可以作为其他函数的返回。

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def fun(n):
    return lambda x: x**n

这里返回的一个匿名函数。下面来调用这个高阶函数

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>>> f = fun(3)
>>> f(2)
8

甚至可以一步到位:

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>>> f = fun(3)(2)
8
  • 函数式编程计算微分

函数

f(x)

的导数定义如下:

f^{'}(x) = lim_{h->0}frac {f(x h)-f(x)}{h}.
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def Derivative(f, h):
    return lambda x: ( f(x h) - f(x) ) / h

调用上面的函数求

f(x)=x^2

x=10

的导数。

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value = Derivative(lambda x: x**2, 0.0001) (10)
  • 函数式编程计算n阶导数

利用递归算法计算n阶导数。

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def Derivative(f, h):
    return lambda x: ( f(x h) - f(x) ) / h

def Derivative_n(f, h, n):
    if n == 0:
        return f
    else:
        return Derivative(Derivative_n(f, h, n-1), h)

调用上面的函数求

f(x)=x^4

x=10

的3阶导数。

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value = Derivative_n(lambda x: x**4, 0.0001, 3) (10)

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