DIFFERENSIALLASHNING ZANJIRLI QOIDASI
##plugins.themes.bootstrap3.article.main##
Abstrak:
Ushbu maqolada differentsiallashning zanjirli qoidasi (chain rule) va uning matematik hamda amaliy jihatlari har tomonlama yoritilgan. Murakkab funksiyalarni differentsiallashda zanjirli qoidaning o‘rni, bir va ko‘p o‘zgaruvchili funksiyalar uchun qo‘llanishi, ularning geometrik mazmuni hamda tahlil usullari izohlangan. Shuningdek, ushbu qoida fizik jarayonlarni modellashtirish, issiqlik va massa almashinuvi, reaktsiya kinetikasi, injiniring hisoblari, optimallashtirish algoritmlari, sun’iy intellekt va avtomatik differentsiallash kabi zamonaviy sohalardagi qo‘llanilish misollari bilan yoritilgan. Tadqiqot natijalari zanjirli qoidaning universal matematik vosita sifatida keng amaliy ahamiyatga egaligini ko‘rsatadi.
##plugins.themes.bootstrap3.article.details##
##submission.howToCite##:
##submission.citations##:
Bekmuratov Q.A. , Sun’iy intellekt va neyron tarmoqlar. O‘quv qo‘llanma, Samarqand – 2021.
Sadullayeva SH.A, Yusupov D.F., Yusupov F., Sun’iy intellect va neyronto‘rli texnologiyalar. O‘quv qo‘llanma, Urganch – 2021.
H.N.Zayniddinov, T.A.Xo‘jaqulov, M.P.Atadjanov, “Sun’iy intellekt” fanidan o‘quv qo‘llanma, Toshkent – 2018.
O‘zbekiston Milliy Universiteti, “Matematik modellashtirish va optimallashtirish” o‘quv qo‘llanmasi, Toshkent, 2018.
O‘zbekiston Milliy Universiteti. Matematik analiz kursi bo‘yicha uslubiy qo‘llanma, Toshkent, 2020.
Internet manbalar: TensorFlow rasmiy hujjatlari, PyTorch Autograd mexanizmi bo‘yicha texnik tavsiflar, JAX avtomatik differentsiallash bo‘yicha rasmiy dokumentatsiya.
