行列式的的计算结果哪些是矢量哪些是标量还是标量

介绍矩阵求导法则以及常用的求导公式、迹函数、行列式求导结论

矩阵求导应该分为标量求导、向量求导、矩阵求导三个方面来介绍,公式繁多但仔细看看其实是有規律可循的。

无论是矩阵、向量对标量求导或者是标量对矩阵、向量求导,其结论都是一样的:等价于对矩阵(向量)的每个汾量求导并且保持维数不变。

例如我们可以计算标量对向量求导:

对于向量求导,我们可以先将向量看做一个标量然后使鼡标量求导法则,最后将向量形式化为标量进行

例如,我们可以计算行向量对列向量求导:

与向量求导类似先将矩阵化当做┅个标量,再使用标量对矩阵的运算进行

例如,我们可以计算矩阵对列向量求导:

实值函数楿对于实向量的梯度

表示向量化矩阵按列将矩阵表示为向量,具体可见Wikipedia

  1. 矩阵微分也满足线性法则、乘积法则。

迹函数相对于矩阵的梯度

矩阵微分算子和迹算子的可交换性

行列式相对于矩阵的梯度

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标量函数对矩阵求导的方法

写这個是因为今天在推CNN的反向传播的时候遇到了数学上无法理解的操作2333google了一波发现主要问题出在我并没有学会矩阵求导运算,这个东西和普通的标量函数运算还是有很大区别的比如认为AX对X的导数为A就是错的。因此今天专门来学习一下这个知识

符号规定:使用小写字母x表示標量,粗体小写字母\[\boldsymbol{x} \]表示列向量大写字母X表示矩阵。

首先思考一下标量函数对矩阵(向量)求导的定义假设函数为f,求其对矩阵X的导數可以记为
可以发现我们要得到的其实是一个标量函数对矩阵X里的所有元素逐个求导然后把这些求导的结果根据与X里元素的位置关系排荿与X同样形状的矩阵这么一个东西。当然我们可以把矩阵squeeze一下搞成一堆分离的变量逐个求但是这样就与使用矩阵的初衷相抵触了,本来使用矩阵就是为了运算的方便整洁那要拆开变成分散的变量还用矩阵干什么,所以有必要研究下从矩阵这个整体的角度出发的求导方法

然后来考察一下基本的运算规则。

此时可以得出一个结论是:若标量函数f是矩阵X经加减乘法、逆、行列式、逐元素函数等运算构成则峩们可以通过用迹技巧求微分后构造内积形式的方式来得到该函数对矩阵的导数。特别地若矩阵退化为向量,对照导数与微分的联系\[df = \frac{\partial f}{\partial \boldsymbol{x}}^T d\boldsymbol{x} \]即能得到导数。

\frac{\partial y}{\partial x}\]但这里我们不能随意沿用标量的链式法则,因为矩阵对矩阵的导数\[\frac{\partial Y}{\partial X}\]截至目前仍是未定义的于是我们继续追本溯源,链式法则是从何而来源头仍然是微分。我们直接从微分入手建立复合法则:先写出\[df =

下图是常用的一阶和二阶矩阵求导的结果截取自广为鋶传的的

接下来是网上找到的几个计算的实例。

1\]求微分,使用矩阵乘法、逐元素函数等法则:\[dl =-

最后一例留给经典的神经网络神经网络嘚求导术是学术史上的重要成果,还有个专门的名字叫做BP算法我相信如今很多人在初次推导BP算法时也会颇费一番脑筋,事实上使用矩阵求导术来推导并不复杂为简化起见,我们推导二层神经网络的BP算法

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一个以点A为起点B为终点的矢量。

显示▼线性空间与线性变换

矢量(:Vector)是、和等多个中的基本概念指一个同时具有大小和的对象,因常常以箭头符号标示以区别于其咜量而得名直观上,矢量通常被标示为一个带箭头的线段(如右图)线段的长度可以表示矢量的大小,而矢量的方向也就是箭头所指嘚方向物理学中的、、、、、等,都哪些是矢量哪些是标量与矢量概念相对的是只有大小而没有方向的。

在中矢量也常称为向量,即有方向的量并采用更为抽象的(也称为线性空间)来定义,而定义具有物理意义上的大小和方向的向量概念则需要引进了和的

在文芓表述时,如果已知矢量的起点终点分别是AB那么这个矢量可以记为。如果是为了和其他量区别则在符号顶上加上箭头表示矢量,洳 

注:过往在排版过程中,要在字母上加上箭头比较困难不像手写那么容易。所以在以往的书本印刷中矢量多数会用粗体字母表示,如但这样做却增加了阅读困难,因为要区分是否粗体字有时不容易例如  和  肉眼看很易混淆。但随着时代和技术进步在加上电脑辅助排版,为求清楚明确起见书籍中用粗体字母代表矢量的情况也越来越少了。

矢量的直观图形表示则一般使用带箭头的线段而遇到某些特殊情况需要表示与记载纸面垂直的矢量,则会使用圆圈中打叉或打点的方式来表示(如右图)圆圈中带点的记号(⊙)表示由纸下方指向纸上方的矢量,而圆圈中带叉的记号(?)则表示由纸的上方指向纸下方的矢量由于这种记号不表示矢量的大小,所以必须时需偠在旁边或其它地方另外注明

在直角坐标系中,定义有若干个特殊的基本矢量其它的矢量可以通过这些基本矢量来表示。在常见的三維空间直角坐标系Oxyz里基本矢量就是以横轴(Ox)、竖轴(Oy) 以及纵轴(Oz) 为方向的三个 、 、 。这三个矢量取好以后其它的矢量就可以通過三元来表示,因为它们可以表示成一定倍数的三个基本矢量的总合比如说一个标示为(2,1,3)的矢量就是2个矢量  加上1个矢量  加上3个矢量  得到的矢量。

在进行运算时矢量也可以表达成和(如下例)。

物理学和一般的几何学中涉及的矢量概念严格意义上应当被称为欧几里得矢量幾何矢量因为它们的定义是建立在通常所说的上的。按照定义欧几里得矢量由大小和方向构成。在中矢量是所谓中的基本构成元素。矢量空间是基于物理学或几何学中的空间概念而形成的一个抽象概念是满足一系列法则的元素的集合。欧几里得空间便是线性空间的┅种矢量空间中的元素就可以被称为矢量,而欧几里得矢量则是特指欧几里得空间中的矢量

在一些上下文中,会假设矢量有确定的起點和终点当起点和终点改变后,构成的矢量就不再是原来的矢量这样的矢量也被称为固定矢量。在另一些时候会认为矢量的起点和終点并不那么重要。两个起点不一样的矢量只要大小相等,方向相同就可以称为是同一个矢量。这样的矢量被称为自由矢量在数学Φ,一般只研究自由矢量一些文献中会提到矢量空间带有一个特定的,这时可能会默认矢量的起点是原点

某人家门口是一条南北向的噵路。他散步时先向南行走100米那么他位置的移动就可以用一个大小为100米,方向为南的矢量来表示之后他再向北走300米,这一次的移动可鉯用一个大小为300米方向为北的矢量来表示。散步的人总共相对于他家的位移则可以用大小为200米方向为北的矢量来表示。几何学上看来这些矢量都在同一条一维的直线上,只有两个互相平行的方向

在物理学中,许多常见的量都是用矢量描述例如运动学中的、、,力學中的、电磁学中的、、等等。其中矢量的大小不一定是表示长度还可以表示力的大小、电场或磁场的强弱等等。

矢量的大小是相对嘚在有需要时,会规定单位矢量以其长度作为1。每个方向上都有一个单位矢量

矢量之间可以如数字一样进行运算。常见的矢量运算囿:,数乘矢量以及矢量之间的(和)

矢量的加法满足和。具体地两个矢量  和  相加,得到的是另一个矢量这个矢量可以表示为  和  嘚起点重合后,以它们为邻边构成的平行四边形的一条对角线(以共同的起点为起点的那一条见下图左),或者表示为将  的终点和  的起點重合后从  的起点指向  的终点的矢量:

当这两个矢量数值、方向都不同,基本矢量  时矢量和计算为

此外,矢量的加法也满足和

零矢量是指大小为零的矢量。零矢量实质上是起点与终点重合的矢量它的方向是不确定的,可以根据需要假设其方向两个反矢量的和就是零矢量。

也叫点积它哪些是矢量哪些是标量与矢量的乘积,其结果为一个标量几何上,数量积可以定义如下:

设、为两个任意矢量咜们的夹角为,则他们的数量积为:

数量积被广泛应用于物理中如做功就是用力的矢量点乘位移的矢量,即 

也叫,它也哪些是矢量哪些是标量与矢量的乘积,不过需要注意的是它的结果是个矢量,但由于其结果是由坐标系确定所以其结果被称为伪矢量。

则其矢量積的矩阵表达式可写作:

对于m个矢量 ,……,如果存在一组不全为零的m个数、、……、使得 ,那么称m个矢量,……,如果这樣的m个数不存在,即上述矢量等式仅当 = = …… =  = 0时才能成立就称矢量,……,

矢量空间分为有限维矢量空间与无限维矢量空间。在有限維矢量空间中可以找到一组(有限个)矢量,使得任意一个矢量  都可以唯一地表示成这组矢量的线性组合:

其中的标量是随着矢量  而确萣的这样的一组矢量称为矢量空间的基。给定了矢量空间以及一组基后每个矢量就可以用一个数组来表示了。两个矢量  和  相同当且僅当表示它们的数组一样。

而标量k与矢量v的乘积则为:

矢量的大小也叫做范数或模长记作。有限维空间中已知矢量的坐标,就可以知噵它的模长:

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