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pandas_ta를 적용한 통계적 인덱스 지표

편미분(Partial differential)

내용 편미분 결합함수의 편미분 편미분에 의한 극대와 극소 편미분 편미분 다음과 같이 하나 이상의 독립변수가 존재하는 경우의 종속변수는 모든 독립변수들 각각에 영향을 받습니다. 이러한 함수에서 종속변수의 변화는 각 독립변수의 변화에 대한 합으로 나타냅니다. 두 변수에 의한 함수의 경우 식 1과 같이 표현합니다. $$\begin{equation}\tag{1}y = f(u, v) \end{equation}$$ 식 1과 같이 두 독립변수로 구성된 함수의 미분은 각 독립변수에 대한 종속변수의 미분(변화율)으로 구성되며 이러한 미분을 편미분(partial differentiation) 이라 합니다. 편미분은 특정한 독립변수에 대해 실행할 경우 다른 독립변수를 상수로 간주하는 방식으로 이루어집니다. 그러므로 식1의 미분은 식 2와 같습니다. $$\begin{align}\tag{2} dy_v = v \cdot du\\ dy_u = u \cdot dv \end{align}$$ 식 2의 각 결과에서 아래첨자는 그 시행에서 상수로 간주되는 변수를 의미합니다. 이러한 편미분은 식 3과 같이 그리스 문자 $\partial$를 사용하여 다음과 같이 나타냅니다. $$\begin{align}\tag{3} \frac{\partial y}{\partial u}=v& \rightarrow dy_v = \frac{\partial y}{\partial u} \cdot du\\ \frac{\partial y}{\partial v}=u& \rightarrow dy_u = \frac{\partial y}{\partial v} \cdot dv \end{align}$$ 함수 y의 전체적인 미분은 각 편미분의 합으로 나타냅니다.(식 4) $$\begin{align}\tag{4} dy &= \frac{\partial y}{\partial u}du + \frac{\partial y}{\partial v} dv\\ ...