线性代数之矩阵偏导
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 線性代數之矩陣偏導
?單變量
針對一個變量的情況,假如有如下函數:
f(x) = ax,該函數的幾何圖形類似(該圖還有截距,僅為演示):
那么借助偏導的定義,則有 ?
?多變量向量
多個變量是對單變量的延伸,即這里的多個x組成,一般我們寫成向量的形式。
更常見(一般)的形式如:。
這里 , 。
注:
1?寫成a的轉置乘x的形式是為了“迎合”矩陣乘的定義,這里a的轉置(1行n列)乘x(n行1列),結果是1行1列的f(x)。
2 如果都從轉置角度看a和x都是n行1列的向量,這樣看上去較為簡潔且統一。
3 偏導跟x同型(維一致)
繼續沿用偏導的定義,則針對x里的每個分量求偏導有:
注:其中k從1..到n。
推廣至整個向量x,則有:
多變量矩陣
針對f(x)是元素(標量),x是矩陣的情況,則元素對矩陣的求導形式如下:
注:這里的?和矩陣x是同型(行數列數相同)的。
總結
- 上一篇: 鱼七型鱼雷
- 下一篇: 重步兵战车为什么能取代坦克