如何为 Gekko Python 提供 objective 函数的一阶和二阶导数？
How to provide the Gekko Python with the first and second derivatives of the objective function?
我正在尝试将不同时间点的函数与数据点的差异最小化。所以 objective 函数是模型（我的函数）和不同时间的数据点之间的差异的平方和。
我的模型具有解析的一阶和二阶导数。我怎样才能将这些衍生品提供给Gekko Python？
APMonitor 网页中有几个关于参数估计的示例。请检查下面的 link。它还提供了您可以用来练习的数据和模型。
TCLab C - Parameter Estimation
您还可以在下面的 link 中了解如何在 GEKKO 中实现高阶微分方程。你基本上想引入额外的变量，link 是一阶导数变量到二阶导数变量。这样，您可以将高阶 DE 折叠成多个一阶 DE。
我正在尝试将不同时间点的函数与数据点的差异最小化。所以 objective 函数是模型（我的函数）和不同时间的数据点之间的差异的平方和。
我的模型具有解析的一阶和二阶导数。我怎样才能将这些衍生品提供给Gekko Python？
APMonitor 网页中有几个关于参数估计的示例。请检查下面的 link。它还提供了您可以用来练习的数据和模型。
TCLab C - Parameter Estimation
您还可以在下面的 link 中了解如何在 GEKKO 中实现高阶微分方程。你基本上想引入额外的变量，link 是一阶导数变量到二阶导数变量。这样，您可以将高阶 DE 折叠成多个一阶 DE。