यह ForwardDiff.jl नाम का एक विंडोज़ ऐप है जिसका नवीनतम संस्करण v1.1.0sourcecode.tar.gz के रूप में डाउनलोड किया जा सकता है। इसे वर्कस्टेशन के लिए मुफ़्त होस्टिंग प्रदाता OnWorks पर ऑनलाइन चलाया जा सकता है।
ForwardDiff.jl नामक इस ऐप को OnWorks के साथ निःशुल्क डाउनलोड करें और ऑनलाइन चलाएँ।
इस ऐप को चलाने के लिए इन निर्देशों का पालन करें:
- 1. इस एप्लिकेशन को अपने पीसी में डाउनलोड करें।
- 2. हमारे फ़ाइल प्रबंधक में https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX उस उपयोगकर्ता नाम के साथ दर्ज करें जो आप चाहते हैं।
- 3. इस एप्लिकेशन को ऐसे फाइल मैनेजर में अपलोड करें।
- 4. इस वेबसाइट से कोई भी ओएस ऑनवर्क्स ऑनलाइन एमुलेटर शुरू करें, लेकिन बेहतर विंडोज ऑनलाइन एमुलेटर।
- 5. ऑनवर्क्स विंडोज ओएस से आपने अभी शुरुआत की है, हमारे फाइल मैनेजर को https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX उस यूजरनेम के साथ जाएं जो आप चाहते हैं।
- 6. एप्लिकेशन डाउनलोड करें और इसे इंस्टॉल करें।
- 7. अपने Linux वितरण सॉफ़्टवेयर रिपॉजिटरी से वाइन डाउनलोड करें। एक बार इंस्टॉल हो जाने पर, आप ऐप को वाइन के साथ चलाने के लिए डबल-क्लिक कर सकते हैं। आप PlayOnLinux को भी आज़मा सकते हैं, जो वाइन पर एक फैंसी इंटरफ़ेस है जो आपको लोकप्रिय विंडोज़ प्रोग्राम और गेम इंस्टॉल करने में मदद करेगा।
वाइन लिनक्स पर विंडोज सॉफ्टवेयर चलाने का एक तरीका है, लेकिन विंडोज की आवश्यकता नहीं है। वाइन एक ओपन-सोर्स विंडोज संगतता परत है जो किसी भी लिनक्स डेस्कटॉप पर सीधे विंडोज प्रोग्राम चला सकती है। अनिवार्य रूप से, वाइन खरोंच से पर्याप्त विंडोज़ को फिर से लागू करने की कोशिश कर रहा है ताकि वह उन सभी विंडोज़ अनुप्रयोगों को वास्तव में विंडोज़ की आवश्यकता के बिना चला सके।
स्क्रीनशॉट:
फॉरवर्डडिफ.जेएल
विवरण:
फॉरवर्डडिफ फॉरवर्ड मोड ऑटोमैटिक डिफरेंशियल (AD) का उपयोग करके नेटिव जूलिया फंक्शन्स (या वास्तव में किसी भी कॉल करने योग्य ऑब्जेक्ट) के डेरिवेटिव्स, ग्रेडिएंट्स, जैकोबियन, हेसियन और उच्च-क्रम डेरिवेटिव्स लेने के तरीकों को लागू करता है। हालाँकि प्रदर्शन आपके द्वारा मूल्यांकन किए गए फंक्शन्स के आधार पर भिन्न हो सकता है, फॉरवर्डडिफ द्वारा कार्यान्वित एल्गोरिदम आमतौर पर गति और सटीकता दोनों में गैर-AD एल्गोरिदम (जैसे परिमित-डिफरेंसिंग) से बेहतर प्रदर्शन करते हैं। f जैसे फंक्शन जो एक सदिश को एक स्केलर में मैप करते हैं, रिवर्स-मोड ऑटोमैटिक डिफरेंशियल के लिए सबसे अच्छा उदाहरण हैं, लेकिन अगर x बहुत बड़ा नहीं है, तो फॉरवर्डडिफ अभी भी एक अच्छा विकल्प हो सकता है, क्योंकि यह बहुत सरल है। फॉरवर्ड-मोड डिफरेंशियल के लिए सबसे अच्छा उदाहरण एक ऐसा फंक्शन है जो एक स्केलर को एक वेक्टर में मैप करता है।
विशेषताएं
- जूलिया के लिए फॉरवर्ड मोड स्वचालित विभेदन
- फॉरवर्ड मोड स्वचालित विभेदन (AD)
- यद्यपि प्रदर्शन आपके द्वारा मूल्यांकन किए गए कार्यों के आधार पर भिन्न हो सकता है
- फॉरवर्डडिफ द्वारा कार्यान्वित एल्गोरिदम आम तौर पर गैर-एडी एल्गोरिदम से बेहतर प्रदर्शन करते हैं
- f जैसे फलन जो एक सदिश को एक अदिश पर मैप करते हैं, वे रिवर्स-मोड स्वचालित विभेदन के लिए सबसे अच्छा मामला हैं
- यदि x बहुत बड़ा नहीं है तो ForwardDiff अभी भी एक अच्छा विकल्प हो सकता है, क्योंकि यह बहुत सरल है
प्रोग्रामिंग भाषा
जूलिया
श्रेणियाँ
यह एक ऐसा एप्लिकेशन है जिसे https://sourceforge.net/projects/forwarddiff-jl.mirror/ से भी प्राप्त किया जा सकता है। इसे हमारे किसी भी निःशुल्क ऑपरेटिव सिस्टम से सबसे आसान तरीके से ऑनलाइन चलाने के लिए OnWorks में होस्ट किया गया है।