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雅可比矩阵
雅可比矩阵
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描述
例子
向量函数的雅可比矩阵
一个向量函数的雅可比矩阵是一个由该函数的偏导数构成的矩阵。
计算的雅可比矩阵[x*y*z, y^2, x + z]关于[x, y, z]．
Syms x y z雅可比矩阵([x*y*z, y²，x + z]， [x, y, z])
a = [y*z, x*z, x*y] [0,2 *y, 0] [1,0,1]
现在，计算雅可比矩阵[x*y*z, y^2, x + z]关于[x;y;z]．
雅可比矩阵(x*y*z, y^2, x + z);y;z])
a = [y*z, x*z, x*y] [0,2 *y, 0] [1,0,1]
在第二个输入位置上，雅可比矩阵对向量的方向是不变的。
标量函数的雅可比矩阵
一个标量函数的雅可比矩阵是其梯度的转置。
计算的雅可比矩阵2*x + 3*y + 4*z关于[x, y, z]．
(2*x + 3*y + 4*z， [x, y, z])
Ans = [2,3,4]
现在，计算同一个表达式的梯度。
梯度(2*x + 3*y + 4*z， [x, y, z])
Ans = 2 3 4
关于标量的雅可比矩阵
一个函数关于标量的雅可比矩阵是这个函数的一阶导数。对于一个向量函数，关于标量的雅可比矩阵是一个一阶导数的向量。
计算的雅可比矩阵[x y ^ 2 * *罪(y)]关于x．
Syms (x^2*y, x*sin(y))
Ans = 2*x*y sin(y)
现在，计算导数。
diff ([x ^ 2 * y, x * sin (y)], x)
Ans = [2*x*y, siny]
输入参数
更多关于
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