法巴德++

FADBAD++利用C++模板和运算符重载实现了forward、backward和Taylor方法。这些广告模板使用户能够区分以算术类型实现的函数,例如双倍数和区间数。FADBAD++的主要思想之一是广告模板类型的行为也类似于算术类型。广告模板的这个属性允许用户通过用广告模板版本替换所有出现的原始算术类型来区分C++函数。这种行为的透明性也使得通过将广告模板应用于自身来生成高阶导数成为可能,这使得用户能够非常容易地组合广告方法。


zbMATH参考文献(参考 54篇文章 参考)

显示第1到第20个结果,共54个。
按年份排序(引用)
  1. Asaithambi,Asai:使用算法微分法求解三级薄膜流(2020)
  2. Ernsthausen,John M.;Nedialkov,Nedialko S.:泰勒级数方法严格缺陷控制中的步长选择(2020)
  3. Najman,Jaromił;Mitsos,Alexander:通过亚梯度传播实现更紧密的McCormick松弛(2019年)
  4. Schweidtmann,Artur M.;Mitsos,Alexander:嵌入人工神经网络的确定性全局优化(2019)
  5. Baydin,Atılım Güneş;Pearlmutter,Barak A.;Radul,Alexey Andreyevich;Siskind,Jeffrey Mark:《机器学习中的自动微分:一项调查》(2018年)
  6. Sagebaum,Max;Albring,T.;Gauger,N.R.:算法微分反向模式下原始值标注的表达式模板(2018)
  7. Siskind,Jeffrey Mark;Pearlmutter,Barak A.:无用户注释的任意程序的分而治之检查点(2018)
  8. Bongartz,Dominik;Mitsos,Alexander:使用McCormick松弛法在缩减空间内对工艺流程进行确定性全局优化(2017)
  9. Guzman,Yannis A.;Faruque Hasan,M.M.;Floudas,Christodoulos A.:分支定界框架下凸低估值的表现(2016)
  10. Pérez Galván,Carlos;Bogle,I.David L.:确定化学工程中保证解的动态全局优化方法(2016)
  11. Rauh,Andreas;Senkel,Luise;Aschemann,Harald;Saurin,Vasily V.;Kostin,Georgy V.:传热系统建模、控制、状态估计和优化的积分微分方法(2016)
  12. Rauh,Andreas;Senkel,Luise;Kersten,Julia;Aschemann,Harald:使用基于区间的滑模技术的高温燃料电池系统的可靠控制(2016)
  13. Sluşanschi,Emil I.;Dumitrel,Vlad:ADiJaC——Java类文件的自动区分(2016)
  14. Bartha,Ferenc A.;Munte Kaas,Hans Z.:用自动微分法计算B系列(2014)
  15. Cyranka,Jacek:dPDEs时间上严格积分的高效通用算法。一(2014)
  16. Giunta,G.;Koutsawa,Y.;Belouettar,S.;Hu,H.:利用原子精细模型分析纳米板的表面自由能效应(2014年)
  17. Hogan,Robin J.:C++中使用表达式模板的快速反向模式自动微分(2014)
  18. Li,Xiang;Zhang,Dongxiao:油藏模拟的反向自动微分框架(2014)
  19. Maïga,Moussa;Ramdani,Nacim;Travé-Massuyès,Louise;Combastel,Christophe:求解非线性混合可达性中保护集交集的CSP与基于zonotope的方法(2014)
  20. Pellegrini,Etienne;Russell,Ryan P.;Vittaldev,Vivek:(F)和(G)用Sundman变换求解Stark和Kepler问题的Taylor级数(2014)