U matematici i kompjuterskoj algebri, automatska diferencijacija (auto-diferencijacija, autodif ili AD), takođe nazvana algoritamska diferencijacija, računarska diferencijacija, je skup tehnika za procenu parcijalnog izvoda funkcije koju je odredio računarski program.
Automatsko diferenciranje koristi činjenicu da svaki računarski proračun, ma koliko bio komplikovan, izvršava niz elementarnih aritmetičkih operacija (sabiranje, oduzimanje, množenje, deljenje, itd.) i elementarnih funkcija (exp, log, sin, cos, itd.). Višekratnom primenom pravila lanca na ove operacije, delimični derivati proizvoljnog reda se mogu izračunati automatski, tačno sa radnom preciznošću i korišćenjem samo malog konstantnog faktora više aritmetičkih operacija originalnog programa.
Reference
Literatura
Spoljašnje veze
www.autodiff.org, An "entry site to everything you want to know about automatic differentiation" Automatic Differentiation of Parallel OpenMP Programs Automatic Differentiation, C++ Templates and Photogrammetry Automatic Differentiation, Operator Overloading Approach Compute analytic derivatives of any Fortran77, Fortran95, or C program through a web-based interface Automatic Differentiation of Fortran programs Description and example code for forward Automatic Differentiation in Scala finmath-lib stochastic automatic differentiation, Automatic differentiation for random variables (Java implementation of the stochastic automatic differentiation). Adjoint Algorithmic Differentiation: Calibration and Implicit Function Theorem C++ Template-based automatic differentiation article and implementation Tangent Source-to-Source Debuggable Derivatives Exact First- and Second-Order Greeks by Algorithmic Differentiation Adjoint Algorithmic Differentiation of a GPU Accelerated Application Adjoint Methods in Computational Finance Software Tool Support for Algorithmic Differentiationop More than a Thousand Fold Speed Up for xVA Pricing Calculations with Intel Xeon Scalable Processors
Категорија:Диференцијални рачун Категорија:Информатика