生成函数导数作为 Python 可调用函数

Question

我正在阅读此 question 并尝试做同样的事情，但我希望该函数具有单个参数，例如 x。该参数是要由优化求解器填充的“值”数组。例如：

def f(x):
   return x[0]**2 + 3*x[1]

该函数将引用：f(x)=x^2 + 3y，这意味着x 是一个变量数组。这些变量是否存在于当前函数中，因为它们是整个优化问题中的所有变量，这意味着它们可以存在于约束中。所以我想找到所有变量的偏导数。因此，在这种情况下，我将需要 2 个可调用函数，以便我可以使用它来形成一个新数组，即该函数的雅可比行列式。有没有办法做到这一点？怎么样？

Answer 1

免责声明：我是pyneqsys的作者。

如果您愿意使用库，pyneqsys 正是这样做的。如果没有，您可以查看pyneqsys/symbolic.py 的来源，它（大约）这样做是为了计算雅可比：

f = sympy.Matrix(self.nf, 1, self.exprs)
x = sympy.Matrix(self.nx, 1, self.x)
J = f.jacobian(x)

然后，您需要使用 sympy.lambdify 来获取具有特定求解器预期语法的可调用对象。