向量,標量對向量求導數
向量,標量對向量求導數
2016年06月14日 17:09:28 心雨心辰 閱讀數:25654更多
個人分類: 數學理論
1.已知
對誰求導數,就以誰(分母)作為主序,得出結果。比如這裡x是列向量,求Ax關於x求導數,那麼對x的每個分量分別求偏導數(寫成一行),然後整理排成一列(同x一樣是列向量)。
同理有
關於x的轉置x.T求導數,x.T是行向量,那麼Ax分別對x.T向量中的分量求偏導(寫成一列),然後整體排成一行(同x.T是行向量)。
2.若A是1×n行向量,x是n×1的列向量, 有
3.若A是n×1列向量,x是n×1的列向量,有
4.若A是n×n矩陣,x是n×1的列向量,有
若A是對稱矩陣,則有
相關推薦
向量,標量對向量求導數
向量,標量對向量求導數 2016年06月14日 17:09:28 心雨心辰 閱讀數:25654更多 個人分類: 數學理論 1.已知 對誰求導數,就以誰(分母)作為主序,得出結果。比如這裡x是列向量,求Ax關於x求導數,那麼對x的每個分量分別求偏導數
jmeter通過BeanShell 腳本,實現對http請求參數的加密
一個 sha 下載源碼 功能 mage 使用 1-1 one 裏的 jmeter一直是一款很好的接口和性能測試工具,它是開源的,不需要為此支付任何費用,而且可以下載源碼,可以在修改源代碼並在此基礎上拓展自己的功能或插件,它可以跟ant和jenkins結合起來搭建自己的自動化
javascript消除字符串兩邊空格的兩種方式,面向對象和函數式編程
xxx 字符 name tco 由於 pre 字符串 對象實例 () 主要是javascript中消除字符串空格,比較兩種方式的不同 //面向對象,消除字符串兩邊空格 String.prototype.trim = function() { return this.rep
python 讀寫json文件(dump, load),以及對json格式的數據處理(dumps, loads)
ref oat ati ID == 數據轉換 load() tro float JSON (JavaScript Object Notation) 是一種輕量級的數據交換格式。它基於ECMAScript的一個子集。 1、json.dumps()和json.loads()
P - Kyoya and Photobooks CodeForces - 554A(數學,插空法求排列數
大意 :在一段小寫字母組成的字串中插入一個小寫字母,問有幾種情況 Input a Output 51 Input hi Output 76 對於
1.3.2 增補 關於微分求導數的運演算法則
本章內容為:微積分——微分學基礎——【增補】關於微分求導數的運演算法則。掌握了它,你離史蒂芬·霍金的大腦就近了一步。 此外,如果你對本章內容已經瞭如指掌,請在《高考數學 18 分的美院生的微
演算法最優化(2)線性規劃問題中的常見概念辨析:可行解,最優解,基,基向量,非基向量,基變數,非基變數等等
線性規劃裡面有很多基本的概念容易弄混 已知標準型為: max Z=CX AX=b X≥0 可行解:滿足約束條件,AX=b,X≥0的解X稱為線性規劃問題的可行解。 最優解:使目標函式Z=CX達到最大值的可行解稱為最優解。 基,基向量,非基向量,基變數,非基變數 基本解(又叫做基解
數學分析 反函式存在性定理,連續性定理與求導定理
反函式存在性定理 若函式 y=f(x),x∈Df 是嚴格單調增加(減少)的,則存在它的反函式 x=f−1(y):Rf→X, 並且 f−1(y) 也是嚴格單調增加(減少)的。 證明: 不妨設
EF Core中,通過實體類向SQL Server數據庫表中插入數據後,實體對象是如何得到數據庫表中的默認值的
ask asd target 主鍵 行數 create count declare bold 我們使用EF Core的實體類向SQL Server數據庫表中插入數據後,如果數據庫表中有自增列或默認值列,那麽EF Core的實體對象也會返回插入到數據庫表中的默認值。
關於 Softmax 迴歸的反向傳播求導數過程
對於 $Softmax$ 迴歸的正向傳播非常簡單,就是對於一個輸入 $X$ 對每一個輸入標量 $x_i$ 進行加權求和得到 $Z$ 然後對其做概率歸一化。 ## Softmax 示意圖 下面看一個簡單的示意圖: ![image](https://tva4.sinaimg.cn/large/006VTcC
向量對向量求導
上面這個的推導過程 已知 關於參考資料連結裡的不易理解的Denominator-layout notation和Numerator-layout notation: 矩陣求導
常用矩陣對向量求導公式
https://blog.csdn.net/hongqiang200/article/details/40679725複雜矩陣問題求導方法:可以從小到大,從scalar到vector再到matrix。 x is a column vector, A is a matrix$d
導數和梯度,切線和法向量
作者講得很清楚 記得在高中做數學題時,經常要求曲線的切線。見到形如之類的函式,不管三七二十一直接求導得到,這就是切線的斜率,然後就得到了處的切線。 上大學又學習了曲面切線和法向量的求法,求偏導是法向量,然後套公式求出切線。 一個經典例子如下: (來自web
機器學習中的矩陣向量求導(五) 矩陣對矩陣的求導
在矩陣向量求導前4篇文章中,我們主要討論了標量對向量矩陣的求導,以及向量對向量的求導。本文我們就討論下之前沒有涉及到的矩陣對矩陣的求導,還有矩陣對向量,向量對矩陣求導這幾種形式的求導方法。 本文所有求導佈局以分母佈局為準,為了適配矩陣對矩陣的求導,本文向量對向量的求導也以分母佈局為準,這和前
直觀理解梯度,以及偏導數、方向導數和法向量等
目錄 寫在前面 偏導數 方向導數 梯度 等高線圖中的梯度 隱函式的梯度 小結 參考 部落格:blog.shinel
向量求導幾則公式備忘
ima -s png mage str span 技術分享 -1 strong 向量求導幾則公式備忘 向量
R: 對向量中的每個元素,檢查其是否包含某個“單詞”
-c 字符串 size ron pri req 個數 ont font #檢測一個字符串中,是否包含某個子串,是返回T,否返回Frequire(stringr) require(stringr) test <- c("這裏有天氣熱敏感冒","好天氣","感冒了,也要
對向量進行計算的函數:np.linalg.norm
ESS 表示 線性 http term ear 處理類型 linear 圖片 1函數名含義linalg=linear(線性)+algebra(代數),norm則表示範數 2函數參數解釋①x: 表示矩陣(也可以是一維) ②ord:範數類型 矩陣的範數: ord=1:列和的最
矩陣求導(上)——標量對矩陣的求導
參考:https://zhuanlan.zhihu.com/p/24709748 這部分內容分兩篇整理,上篇講標量對矩陣的求導,下篇講矩陣對矩陣的求導。 本文使用小寫字母x表示標量,粗體小寫字母
機器學習中常用的矩陣向量求導公式
學習機器學習的時候有很的線性代數的知識,其中有一些矩陣向量求導的東西不是很熟悉,今天查了很久覺得做一個總結。 定義1.梯度(Gradient) [標量對列向量微分] 設是一個變數為的標量函式,其中。那麼定義對的梯度為: 定義2. 海森矩