您如何选择使用伴随法计算偏音？

How do you choose to compute partials with the adjoint method?

有具体的选项吗？您可以选择正向或反向模式吗？这无关紧要，因为在后台 openMDAO 使用统一方法计算导数吗？

当您调用 Problem.setup 时，您可以包含参数 mode，它是“fwd”、'rev' 或 'auto'.

之一

请注意，正向或反向（伴随）导数的选择会影响总导数（优化器和求解器需要的那些）是如何从偏导数（那些由组件提供）。不过，它不会影响 compute_partials 或 linearize 方法中偏导数的提供方式。

选择正确的模式会对性能产生很大的影响，在大多数用例中'auto'会根据设计变量的数量和约束的数量+[=47=找出正确的模式].

具有很多约束和很少设计变量（很多行，总雅可比列很少）的问题通常在正向模式下会快得多。

那些约束很少但设计变量很多（行数少，列数多）的反向速度会快得多。

高级双向导数

OpenMDAO 还将尝试找出通过 "coloring" 总雅可比计算总计的最快方法。类比是，在有限差分中，有时您可以同时扰动多个设计变量以加速雅可比矩阵的计算，假设这些变量不会对相同的 constraints/objective.

传统上，如果总雅可比矩阵有一个密集的列，那么它就不能在反向模式下有效地着色（多个约束 "impact" 相同的设计变量）。

同样，密集的行会降低在正向模式下对雅可比着色的效率。

但是，OpenMDAO 可以找出哪些导数可以在正向模式下有效着色，哪些可以在反向模式下着色，使用这两种方法来填充总雅可比矩阵。