我想在python中实现伴随灵敏度分析，以便确定我的目标函数相对于某些参数的梯度。具体来说，目标函数取决于微分方程的解，而微分方程的求解又取决于所述参数，我正在寻找这些参数的最优值。
为了实现这一点，Julia(请参阅此处(和SUNDIALS的CVODES中都有许多不错的包，但后者显然有一个为python制作的包装器，根据该链接，它不包括灵敏度分析功能。此外，我已经研究了SALib的敏感性分析，但据我所知，这指的是其他类型的"敏感性分析"，因此不包括伴随甚至前向敏感性分析(如果我在这方面错了，请纠正我(。
因此，我的问题是，python中是否存在具有灵敏度分析功能的CVODES版本，或者是否有其他包可以用于执行伴随灵敏度分析？
您可以使用pyjulia从Python轻松调用Julia代码/包。https://github.com/JuliaPy/pyjulia
您可以尝试Assimulo，它是SUNDIALS套件的Python包装器。我已经用了好几年了，它的效果非常好。到目前为止，我已经使用CVODE(小于20个状态，小于10个参数(对具有中等数量状态/参数的ODE系统进行了前向灵敏度分析。它在鲁棒性(可以处理棘手的问题，还支持用于稀疏问题的各种线性求解器(和速度方面工作得很好，还通过IDA支持DAE。
我使用conda安装了Assimulo，它处理所有的依赖树(包括最新版本的SUNDIALS(。最后，我不知道是否可以使用Assimulo进行伴随灵敏度分析。如果你发现什么，请告诉我们。