automatisches Differenzieren

Das automatische Differenzieren bzw. Differenzieren von Algorithmen ist ein Verfahren der Informatik und angewandten Mathematik. Zu einer Funktion in mehreren Variablen, die als Prozedur in einer Programmiersprache oder als Berechnungsgraph gegeben ist, wird eine erweiterte Prozedur erzeugt, die sowohl die Funktion als auch einen oder beliebig viele Gradienten bis hin zur vollen Jacobi-Matrix auswertet. Wenn das Ausgangsprogramm Schleifen enthält, darf die Anzahl der Schleifendurchläufe nicht von den unabhängigen Variablen abhängig sein. Diese Ableitungen werden z. B. für das Lösen von nichtlinearen Gleichungssystemen mittels Newton-Verfahren und für Methoden der nichtlinearen Optimierung benötigt. Das wichtigste Hilfsmittel dabei ist die Kettenregel sowie die Tatsache, dass zu den im Computer verfügbaren Elementarfunktionen wie sin, cos, exp, log die Ableitungen bekannt und genauso exakt berechenbar sind. Damit wird der Aufwand zur Berechnung der Ableitungen proportional (mit kleinem Faktor) zum Aufwand der Auswertung der Ausgangsfunktion.