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流程控制之while迴圈

\[X=\left| \begin{matrix} x_{11} & x_{12} & \cdots & x_{1d}\\ x_{21} & x_{22} & \cdots & x_{2d}\\ \vdots & \vdots & \ddots & \vdots \\ x_{11} & x_{12} & \cdots & x_{1d}\\ \end{matrix} \right| \]\[\begin{matrix} 1 & x & x^2\\ 1 & y & y^2\\ 1 & z & z^2\\ \end{matrix} \]\[\left\{ \begin{array}{c} a_1x+b_1y+c_1z=d_1\\ a_2x+b_2y+c_2z=d_2\\ a_3x+b_3y+c_3z=d_3 \end{array} \right\} \]\[X=\begin{pmatrix} 0&1&1\\ 1&1&0\\ 1&0&1\\ \end{pmatrix} \]

1. 希臘字母表

\(\Sigma\)

  1. 上下標、根號、省略號

    • 下標:_ $ x^2$
    • 上標:^ \(x_i\)
    • 根號:\sqrt \(y\sqrt{x}\)
    • 省略號:\(\dots\) \(\cdots\) \(\ddots\)
    • 括號
  2. 運算子

    • 求和: \(\sum_1^n\)
    • 積分:\(\int_1^n\)
    • 極限:\(lim_{x \to \infty}\)
    • 分數:$\frac{2}{3} $
  3. 箭頭

    \(\leftarrow \Longrightarrow\)

  4. 分段函式

    \[f(n)= \begin{cases} n/2, & \text{if $n$ is even}\\ 3n+1,& \text{if $n$ is odd} \end{cases} \]
  5. 方程組

    \[\left. \left\{ \begin{array}{c} a_1x+b_1y+c_1z=d_1\\ a_2x+b_2y+c_2z=d_2\\ a_3x+b_3y+c_3z=d_3 \end{array} \right. \right> \]
  6. 矩陣

    7.1 基本語法

    • 起始標記 \begin{matrix},結束標記 \end{matrix}
    • 每一行末尾標記 \\
    • 行間元素之間用 & 分隔。
    \[\begin{matrix} 0&1&1\\ 1&1&0\\ 1&0&1\\ \end{matrix} \]

    7.2 矩陣邊框

  • 在起始、結束標記用下列詞替換 matrix
  • pmatrix:小括號邊框
  • bmatrix:中括號邊框
  • Bmatrix:大括號邊框
  • vmatrix:單豎線邊框
  • Vmatrix:雙豎線邊框
\[\begin{vmatrix} 0&1&1\\ 1&1&0\\ 1&0&1\\ \end{vmatrix} \]

7.3 省略元素

  • 橫省略號:\cdots
  • 豎省略號:\vdots
  • 斜省略號:\ddots
\[\begin{bmatrix} {a_{11}}&{a_{12}}&{\cdots}&{a_{1n}}\\ {a_{21}}&{a_{22}}&{\cdots}&{a_{2n}}\\ {\vdots}&{\vdots}&{\ddots}&{\vdots}\\ {a_{m1}}&{a_{m2}}&{\cdots}&{a_{mn}}\\ \end{bmatrix} \]

7.4 陣列

  • 需要array環境:起始、結束處以{array}宣告
  • 對齊方式:在{array}後以{}逐行統一宣告
  • 左對齊:l 居中:c 右對齊:r
  • 豎直線:在宣告對齊方式時,插入 | 建立豎直線
  • 插入水平線:\hline

舉例:

\[\begin{array}{c|lll} {↓}&{a}&{b}&{c}\\ \hline {R_1}&{c}&{b}&{a}\\ {R_2}&{b}&{c}&{c}\\ \end{array} \]
  1. 常用公式

    8.1 線性模型

\[h(\theta) = \sum_{j=0} ^n \theta_j x_j \]

8.2 均方誤差

\[J(\theta) = \frac{1}{2m}\sum_{i=0}^m(y^i - h_\theta(x^i))^2 \]

8.3 求積

\[H_c=\sum_{l_1+\dots +l_p}\prod^p_{i=1} \binom{n_i}{l_i} \]

8.4 批梯度下降

\[\frac{\partial J(\theta)}{\partial\theta_j} = -\frac1m\sum_{i=0}^m(y^i - h_\theta(x^i))x^i_j \]\[\begin{align} \frac{\partial J(\theta)}{\partial\theta_j} & = -\frac1m\sum_{i=0}^m(y^i - h_\theta(x^i)) \frac{\partial}{\partial\theta_j}(y^i-h_\theta(x^i))\\ & = -\frac1m\sum_{i=0}^m(y^i-h_\theta(x^i)) \frac{\partial}{\partial\theta_j}(\sum_{j=0}^n\theta_j x^i_j-y^i)\\ &=-\frac1m\sum_{i=0}^m(y^i -h_\theta(x^i)) x^i_j \end{align} \]

引用: