Processing math: 100%

середа, 22 червня 2016 р.

Диференціювання матриць

Нехай \mathbf{y} = \psi(\mathbf{x}), де \mathbf{y} - це m-елементний вектор, а \mathbf{x} - це n-елементний вектор. Тоді символ \begin{equation} \frac{\delta\mathbf{y}}{\delta\mathbf{x}} = \begin{bmatrix} \frac{\delta y_1}{\delta x_1} & \frac{\delta y_1}{\delta x_2} & \dots & \frac{\delta y_1}{\delta x_n} \\ \frac{\delta y_1}{\delta x_1} & \frac{\delta y_1}{\delta x_2} & \dots & \frac{\delta y_1}{\delta x_n} \\ \vdots & \vdots & & \vdots \\ \frac{\delta y_1}{\delta x_1} & \frac{\delta y_1}{\delta x_2} & \dots & \frac{\delta y_1}{\delta x_n} \\ \end{bmatrix} \end{equation} позначатиме m\times n матрицю часткових перших похідних перетворення з \mathbf{x} у \mathbf{y}. Таку матрицю називають Якобіаном перетворення \psi().

Пропозиція 1

Нехай \begin{equation}\mathbf{y} = \mathbf{Ax}\end{equation} де \mathbf{y} - це m\times 1, \mathbf{x} - це n\times 1, \mathbf{A} - це m\times n, і \mathbf{A} не залежить від \mathbf{x}, тоді \begin{equation}\frac{\delta\mathbf{y}}{\delta\mathbf{x}} = \mathbf{A}\end{equation}

Пропозиція 2

Нехай \begin{equation}\mathbf{y} = \mathbf{Ax}\end{equation} де \mathbf{y} - це m\times 1, \mathbf{x} - це n\times 1, \mathbf{A} - це m\times n, і \mathbf{A} не залежить від \mathbf{x}. Припустимо, що \mathbf{x} є функцією від вектора \mathbf{z}, якщо \mathbf{A} незалежна від \mathbf{z}, тоді \begin{equation}\frac{\delta\mathbf{y}}{\delta\mathbf{x}} = \mathbf{A}\frac{\delta\mathbf{x}}{\delta\mathbf{z}}\end{equation}

Пропозиція 3

Нехай скаляр \alpha визначено як \begin{equation}\alpha = \mathbf{y}^T\mathbf{Ax}\end{equation} де \mathbf{y} - це m\times 1, \mathbf{x} - це n\times 1, \mathbf{A} - це m\times n, і \mathbf{A} не залежить від \mathbf{x} і \mathbf{y}, тоді \begin{equation}\frac{\delta\alpha}{\delta\mathbf{x}} = \mathbf{y}^T\mathbf{A}\end{equation} і \begin{equation}\frac{\delta\alpha}{\delta\mathbf{y}} = \mathbf{x}^T\mathbf{A}^T\end{equation}

Пропозиція 4

Якщо скаляр \alpha визначено через квадратичну форму \begin{equation}\alpha = \mathbf{x}^T\mathbf{Ax}\end{equation} де \mathbf{x} - це n\times 1, \mathbf{A} - це n\times n, і \mathbf{A} не залежить від \mathbf{x}, тоді \begin{equation}\frac{\delta\alpha}{\delta\mathbf{x}} = \mathbf{x}^T(\mathbf{A}+\mathbf{A}^T)\end{equation}

Пропозиція 5

Якщо \mathbf{A} - симетрична і \begin{equation}\alpha = \mathbf{x}^T\mathbf{Ax}\end{equation} де \mathbf{x} - це n\times 1, \mathbf{A} - це n\times n, і \mathbf{A} не залежить від \mathbf{x}, тоді \begin{equation}\frac{\delta\alpha}{\delta\mathbf{x}} = 2\mathbf{x}^T(\mathbf{A})\end{equation}

Немає коментарів:

Дописати коментар