Усі теги
Тег каталогу

#automatic-differentiation

Усі репозиторії публічного реєстру з цим тегом — із тем GitHub або ключових слів, які публікують їхні реєстри пакетів. Здоров'я вимірюється за тією ж версіонованою методологією, що й решта реєстру.

15 записів
З тегом «automatic-differentiation»Упорядковано за індексом здоров'я
PyPI
98Винятковийіндекс здоров'я
PennyLaneAI/pennylane
PennyLane is an open-source quantum software platform for quantum computing, quantum machine learning, and quantum chemistry. Create meaningful quantum algorithms, from inspiration to implementation.
Python★ 3 40413 серп. 2026 р.
Apache-2.013 серп. 2026 р. · метрики 2.10.0
PyPI
95Винятковийіндекс здоров'я
HIPS/autograd
Efficiently computes derivatives of NumPy code.
Python★ 7 523↓ 5.1M/міс28 серп. 2026 р.
MIT28 серп. 2026 р. · метрики 2.10.0
—
94Винятковийіндекс здоров'я
SciML/Optimization.jl
Mathematical Optimization in Julia. Local, global, gradient-based and derivative-free. Linear, Quadratic, Convex, Mixed-Integer, and Nonlinear Optimization in one simple, fast, and differentiable interface.
Julia★ 83117 лип. 2026 р.
MIT17 лип. 2026 р. · метрики 2.10.0
PyPI
94Винятковийіндекс здоров'я
stack-of-tasks/pinocchio
A fast and flexible implementation of Rigid Body Dynamics algorithms and their analytical derivatives
C++★ 3 65013 серп. 2026 р.
BSD-2-Clause13 серп. 2026 р. · метрики 2.10.0
—
88Відміннийіндекс здоров'я
EnzymeAD/Enzyme
High-performance automatic differentiation of LLVM and MLIR.
LLVM · C++★ 1 64818 лип. 2026 р.
Власна ліцензія18 лип. 2026 р. · метрики 2.10.0
—
88Відміннийіндекс здоров'я
SciML/PreallocationTools.jl
Tools for building non-allocating pre-cached functions in Julia, allowing for GC-free usage of automatic differentiation in complex codes
Julia★ 12717 лип. 2026 р.
Власна ліцензія17 лип. 2026 р. · метрики 2.10.0
Go
86Відміннийіндекс здоров'я
born-ml/born
Born is a modern ML framework for Go — train and deploy models as single binaries. Pure Go, zero CGO, GPU accelerated.
Go★ 12114 серп. 2026 р.
Apache-2.014 серп. 2026 р. · метрики 2.10.0
—
84Відміннийіндекс здоров'я
FluxML/Zygote.jl
21st century AD
Julia★ 1 56825 серп. 2026 р.
Власна ліцензія25 серп. 2026 р. · метрики 2.10.0
crates.io · PyPI
77Добрийіндекс здоров'я
itt-ustutt/num-dual
Generalized (hyper-) dual numbers in rust
Rust★ 93↓ 25.4K/міс29 лип. 2026 р.
Apache-2.029 лип. 2026 р. · метрики 2.10.0
PyPI
75Добрийіндекс здоров'я
tensorcircuit/tensorcircuit-ng
Next-gen AI-native tensor-network-based quantum software framework
Python★ 87↓ 2 149/міс22 серп. 2026 р.
Apache-2.022 серп. 2026 р. · метрики 2.10.0
—
69Добрийіндекс здоров'я
JuliaDiff/TaylorSeries.jl
Taylor polynomial expansions in one and several independent variables.
Julia · TeX★ 38616 серп. 2026 р.
Власна ліцензія16 серп. 2026 р. · метрики 2.10.0
PyPI · crates.io
69Добрийіндекс здоров'я
VolkovIlia/semiflow
Fast no_std Rust library for evolution equations and PDEs via Chernoff approximation of operator semigroups — heat, Schrödinger, diffusion, graph & manifold operators. Bindings for C, Python, and WebAssembly.
Rust · Python★ 3↓ 698/міс6 вер. 2026 р.
Apache-2.06 вер. 2026 р. · метрики 2.10.0
—
65Добрийіндекс здоров'я
adrhill/SparseConnectivityTracer.jl
Fast operator-overloading Jacobian & Hessian sparsity pattern detection.
Julia★ 5817 лип. 2026 р.
MIT17 лип. 2026 р. · метрики 2.10.0
—
62Помірнийіндекс здоров'я
JuliaDiff/ChainRulesCore.jl
AD-backend agnostic system defining custom forward and reverse mode rules. This is the light weight core to allow you to define rules for your functions in your packages, without depending on any particular AD system.
Julia★ 26726 лип. 2026 р.
Власна ліцензія26 лип. 2026 р. · метрики 2.10.0
—
60Помірнийіндекс здоров'я
JuliaDiff/TaylorDiff.jl
Taylor-mode automatic differentiation for higher-order derivatives
Julia★ 836 серп. 2026 р.
MIT6 серп. 2026 р. · метрики 2.10.0