치환미분 결합함수의 미분 을 계산하기 위해 사용할 수 있는 치환방법을 소개했습니다. 이것을 좀더 일반화하여 여러 형태에 사용되는 치환미분을 살펴봅니다. 다음 함수는 거듭제곱 형태로서 연쇄법칙을 적용하여 미분할 수 있습니다. $$y=\sqrt{(x^2+a^2)^3}$$ 미분 계산을 위해서는 함수를 최대한 간단하게 정리하는 것이 유리합니다. 위 함수에서 $x^2 + a^2 = u$로 치환하면 다음과 같이 정리됩니다. $y=\sqrt{u^3}$ 위와 같이 치환에 의한 함수의 미분의 과정은 다음과 같습니다. $\displaystyle u=x^2+y^2$ $\displaystyle y=\sqrt{u^3}$ $\displaystyle \frac{du}{dx}=2x$ $\displaystyle \frac{du}{dx}=\frac{3\sqrt{u}}{2}$ $\displaystyle \frac{dy}{dx}=\frac{dy}{du} \frac{du}{dx}$ 위 과정의 1과 2 단계는 치환 과정이며 3과 4 단계는 각각 치환된 함수를 미분한 것입니다. 최종 결과인 5 단계에서는 3과 4 단계의 결과들을 곱하고 치환 함수를 원래의 함수로 환원시킨 것입니다. 위의 5 단계를 계산하면 다음과 같습니다. $$3x\sqrt{u}=3x\sqrt{x^2+a^2}$$ 위의 모든 과정을 코드화하면 다음과 같습니다. a, u, x=symbols('a, u, x') u1=x**2+a**2 y=u**(Rational('3/2')) dydu=diff(y, u) #dy/du dydu $\quad \small \color{blue}{\frac{3 \sqrt{u}}{2}}$ #치환 dudx=diff(u1, x) dudx #du/dx $\quad \small \color{blue}{2x}$ dydx=dydu*dudx dydx $\quad \small \color{blue}{3 \sqrt{u} x}$ #환원 dydx.subs...
python 언어를 적용하여 통계(statistics)와 미적분(Calculus), 선형대수학(Linear Algebra)을 소개합니다. 이 과정에서 빅데이터를 다루기 위해 pytorch를 적용합니다.