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一个向量和矩阵相成在对该向量求导为多少

向量在解析几何、微分几何、高等代数(线性代数)等学科涉及。 矩阵,在高等代数(线性代数)、矩阵论等学科涉及。 导数,在数学分析(高等数学)、微积分学中涉及。

方法: 1. 矩阵Y对标量x求导: Y = [y(ij)]d Y/dx = [dy(ji)/dx] 2. 标量y对列向量X求导: y = f(x1,x2,..,xn) dy/dX= (Dy/Dx1,Dy/Dx2,..,Dy/Dxn)' 3. 行向量Y'对列向量X求导: Y的每一列对X求偏导,各列构成一个矩阵。 4. 列向量Y对行向量X’求...

Y = A * X --> DY/DX = A' Y = X * A --> DY/DX = A Y = A' * X * B --> DY/DX = A * B' Y = A' * X' * B --> DY/DX = B * A' 于是把以前学过的矩阵求导部分整理一下: 1. 矩阵Y对标量x求导: 相当于每个元素求导数后转置一下,注意M×N矩阵求导...

本来不想说的。 你的前几个数据的y是相同的,也就是说是它们的数值导数肯定为零。但不意味着这些点都是极值点,这些绝对是你的数据精度的问题。 解析式比数值的优势,我觉得就是“精度”,解析式能求出任何一点的值,而数值只是有限的几个点是己知...

矩阵积对列向量求导法则: d(uV)/dX = (du/dX)V + u(dV/dX) d(UV)/dX = (dU/dX)V + U(dV/dX) 重要结论: d(X'A)/dX = (dX'/dX)A + X'(dA/dX) = IA + X'0 = A

建议用gradient 可以矩阵求导。 [Fx,Fy]=gradient(x),其中Fx为其水平方向上的梯度,Fy为其垂直方向上的梯度 1。如果F是一维矩阵,则FX=gradient(F,H)返回F的一维数值梯度。H是F中相邻两点间的间距。 2。如果F是二维矩阵,返回F的二维数值梯...

关于范数。而通过向量来表示上述映射中所说的这个集合,得到另外一个几何(另外一个向量)。那么向量的范数,就是表示这个变化过程的大小的一个度量,就是表示这个原有集合的大小,一个集合(向量),这是因为函数是映射的一个特例,就是这个集...

1、我没学过矩阵理论。不过按照正常理解你的应该是错的。u'v对x求导,就是vdu'+u‘dv,也就是他的那个答案。 2、两个不是一样的吗。只是一个对每个分量求偏导,一个是把分量看成向量的形式求偏导。底下的那个如果对于分量求偏导,里面的元素就是...

呵呵,今天看文献,里面有关于向量点乘的计算式子,所以上网查找一下,发现你在百度知道里面提问这个问题,于是翻阅大学学习的高等数学书籍,找到了答案。 有个求导的公式是这样描述的:假设u(t),v(t)是可导的向量值函数,则有以下公式 具...

矩阵转置的导数和矩阵的导数是一样的,因为转置并不改变值的大校 矩阵的转置和加减乘除一样,也是一种运算,且满足下列运算规律(假设运算都是可行的): 扩展资料: 矩阵的基本预算: 1、加法:矩阵的加法满足下列运算律(A,B,C都是同型矩阵)...

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