ycliper

Популярное

Музыка Кино и Анимация Автомобили Животные Спорт Путешествия Игры Юмор

Интересные видео

2025 Сериалы Трейлеры Новости Как сделать Видеоуроки Diy своими руками

Топ запросов

смотреть а4 schoolboy runaway турецкий сериал смотреть мультфильмы эдисон
Скачать

Lecture 6 Part 1: Adjoint Differentiation of ODE Solutions

Автор: MIT OpenCourseWare

Загружено: 2023-10-23

Просмотров: 4856

Описание: MIT 18.S096 Matrix Calculus For Machine Learning And Beyond, IAP 2023
Instructors: Alan Edelman, Steven G. Johnson

View the complete course: https://ocw.mit.edu/courses/18-s096-m...
YouTube Playlist:    • MIT 18.S096 Matrix Calculus For Machine Le...  

Description: Many systems are modeled by ordinary differential equations (ODEs), and often you want the derivative of the ODE solution with respect to parameters of the equations. An efficient way to do this is often to solve a second “adjoint” ODE.

License: Creative Commons BY-NC-SA
More information at https://ocw.mit.edu/terms
More courses at https://ocw.mit.edu
Support OCW at http://ow.ly/a1If50zVRlQ

We encourage constructive comments and discussion on OCW’s YouTube and other social media channels. Personal attacks, hate speech, trolling, and inappropriate comments are not allowed and may be removed. More details at https://ocw.mit.edu/comments.

Не удается загрузить Youtube-плеер. Проверьте блокировку Youtube в вашей сети.
Повторяем попытку...
Lecture 6 Part 1: Adjoint Differentiation of ODE Solutions

Поделиться в:

Доступные форматы для скачивания:

Скачать видео

  • Информация по загрузке:

Скачать аудио

Похожие видео

Lecture 6 Part 2: Calculus of Variations and Gradients of Functionals

Lecture 6 Part 2: Calculus of Variations and Gradients of Functionals

Lecture 7 Part 1: Derivatives of Random Functions

Lecture 7 Part 1: Derivatives of Random Functions

EFT of Nuclear Physics (Lecture 11) by Johannes Kirscher

EFT of Nuclear Physics (Lecture 11) by Johannes Kirscher

Adjoint State Method for an ODE | Adjoint Sensitivity Analysis

Adjoint State Method for an ODE | Adjoint Sensitivity Analysis

MIT 18.S096 Matrix Calculus For Machine Learning And Beyond, IAP 2023

MIT 18.S096 Matrix Calculus For Machine Learning And Beyond, IAP 2023

Lecture 1 Part 1: Introduction and Motivation

Lecture 1 Part 1: Introduction and Motivation

📉 Automatic Differentiation, Adjoints & Sensitivities

📉 Automatic Differentiation, Adjoints & Sensitivities

Introduction to Trajectory Optimization

Introduction to Trajectory Optimization

Интуитивное понимание алгоритмического дифференцирования в обратном режиме (АД)

Интуитивное понимание алгоритмического дифференцирования в обратном режиме (АД)

Вот как читать дифференциальные уравнения.

Вот как читать дифференциальные уравнения.

C++: Самый Противоречивый Язык Программирования

C++: Самый Противоречивый Язык Программирования

Shape optimisation using adjoint methods

Shape optimisation using adjoint methods

Нейронные обыкновенные дифференциальные уравнения

Нейронные обыкновенные дифференциальные уравнения

Зачем нужна топология?

Зачем нужна топология?

Линейные операторы и их сопряженные

Линейные операторы и их сопряженные

Гитлер в цвете

Гитлер в цвете

What is Automatic Differentiation?

What is Automatic Differentiation?

Lecture 4 Part 2: Nonlinear Root Finding, Optimization, and Adjoint Gradient Methods

Lecture 4 Part 2: Nonlinear Root Finding, Optimization, and Adjoint Gradient Methods

Почему Питер Шольце — математик, каких бывает раз в поколение?

Почему Питер Шольце — математик, каких бывает раз в поколение?

Решил проблему, существовавшую 2000 лет, с помощью чистого интеллекта.

Решил проблему, существовавшую 2000 лет, с помощью чистого интеллекта.

© 2025 ycliper. Все права защищены.



  • Контакты
  • О нас
  • Политика конфиденциальности



Контакты для правообладателей: [email protected]