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The derivative (i.e. gradient) of the Rosenbrock function.
Parameters
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x : array_like
1-D array of points at which the derivative is to be computed.
Returns
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rosen_der : (N,) ndarray
The gradient of the Rosenbrock function at `x`.
See Also
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rosen, rosen_hess, rosen_hess_prod
Examples
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>>> from scipy.optimize import rosen_der
>>> X = 0.1 * np.arange(9)
>>> rosen_der(X)
array([ -2. , 10.6, 15.6, 13.4, 6.4, -3. , -12.4, -19.4, 62. ])
Améliorations / Corrections
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