具有不同有限差分步长的半全导数逼近

Question

我最近了解了semi-total derivative approximation 的功能。我开始将此功能与 bsplines 和显式组件一起使用。我目前的问题是我的设计变量是从类似于下面的 xsdm 的两个不同组件输入的。据我所知，不可能为不同的设计变量设置不同的有限差分步骤。因此，再次查看 xsdm 控制点，x 和 z 应该具有相同的 FD 步骤，即

model.approx_totals(step=1)

有效但

model.approx_totals(step=np.ones(5))

行不通。我想，一种补救措施是使用相对步长，但我的一些输入范围从 0 到 xx 不等，所以相对步长可能不是最好的。有没有办法将 FD 步骤作为向量或类似于 ;

for out in outputs:
   for dep,fdstep in zip(inputs,inputsteps):
     self.declare_partials(of=out,wrt=dep,method='fd',step=fdstep, form='central') 

Answer 1

从 OpenMDAO V2.4 开始，您无法在使用 approx_totals 时设置每个变量的 FD 步长。最好的选择就是使用相对步长。