矩阵求导

3xfx再问：再问：我这样对吗？再答：嗯再问：你好厉害

解题思路：先化简u(x),再求导..................................注意常数项导数为0解题过程：最终答案：略

D[Integrate[((λw+(1-λ)(p-c)-r)(a+ke+lr+x))f[x],{x,A,B}],r]结果是Integrate[(-(a+ek+lr+x)f[x]+(-r+(-c+p)(

以这个为例,大体思路都是这样的

解题思路：构造函数，通过求导数，判断出函数的单调性，进一步求出函数的最值，从而求出b的取值范围．解题过程：

详细解答见图片(稍等)点击放大,再点击再放大.

你的记号看着就别扭.设x是列向量,F(x)是关于x的函数,若存在函数G(x)使得F(x+dx)=F(x)+G(x)^T*dx+O(||dx||^2)(dx表示\Deltax,是和x同阶的无穷小向量,A

黑塞矩阵是用来判断该点是不是极值点的,具体的就是把多元函数的2阶偏导数（不是有很多种嘛）拼成一个矩阵,并不是求导求出来的一个矩阵.具体的极值条件去看你的数学分析或者微积分书吧,在拉格朗日乘子法或者是多

解题思路：若向量a经过矩阵A变换后所得的向量为b（写成列向量），则b＝Aa；本题中的A是单位矩阵，它对应的变换为“恒等变换”（即变换A将任一向量变换为自身）．解题过程：解答见附件。最终答案：(2,3)

利用这个题目的结论就行了再问：这种做法似乎很难弄出一个紧凑的表达、我从其他人那得知、可以利用det（M）=exp（trace（LnM））这个恒等式来得出一个紧凑的结果、但是自己也想不出什么头绪来、再答

转置?共轭转置?还是其他的?因为不同教材用的上标不一样.如果是共轭转置的话,本题就很简单啊因为U是酉矩阵,所以U*U'=E(E是单位阵)这样一来f(U)=U*U'=E不管U是什么形式f(U)都是一个单

解题思路：【解析】（1）由，利用导数的几何意义能求出实数a的值．（2））由已知得=，x＞0，由题意知g′（x）＜0在（0，+∞）上有解，即x++1-b＜0有解，由此能求出实数b的取值范围．（3）由=，

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矩阵求导后变成N×M了    Y =&#

矩阵对矩阵求导会出现四阶张量当然,一般来讲你没必要关系张量如何排列,只要会对分量求偏导就行了,比如说(D'*D)的(i,j)元素对D的(k,l)元素求偏导,把i,j,k,l都取遍就行了按何种次序排成四

fa=(x.*st(2:end)-y.*st1(2:end))./((st(2:end)).^2+(st1(2:end):1).^2);%这样改就好了再问：大虾，式子对了，可是后边plot还是有问题啊

矩阵是可以求导的,根据定义：设x是列向量,F(x)是关于x的函数,若存在函数G(x)使得F(x+dx)=F(x)+G(x)^T*dx+O(||dx||^2)(dx表示\Deltax,是和x同阶的无穷小

xi=[0.10.20.30.50.60.70.91.0];%改为实际的数据n=length(xi);%%%%%%%%%%%%%%%%%声明phi函数%%%%%%%%%%%%%%%%%phi_1=@(

gradient计算数值梯度.函数F(x,y,...)在(x0,y0,...)的梯度就是函数在该点的导数,通常在数学上记作▽F(x0,y0,...)或gradF(x0,y0,...).梯度是一个向量,

matlab,非常强大,只要是数学问题都能解,不过易学难精

建议用gradient　可以矩阵求导.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的二维数值梯度.[FX,FY]