• 矩阵的 Frobenius 范数及其求偏导法则


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    一、矩阵的迹求导法则 
    矩阵的迹求导法则 
    矩阵的frobenius范数及其求偏导法则-1
    矩阵的frobenius范数及其求偏导法则-2

    1. 复杂矩阵问题求导方法:可以从小到大,从scalar到vector再到matrix 
    3
    4
    2. x is a column vector, A is a matrix

    d(Ax)/dx=A 
    d(xTA)/dxT=A 
    d(xTA)/dx=AT 
    d(xTAx)/dx=xT(AT+A)

    3. Practice: 
    5 
    4. 矩阵求导计算法则 
    求导公式(撇号为转置): 
    Y = A * X –> DY/DX = A’ 
    Y = X * A –> DY/DX = A 
    Y = A’ * X * B –> DY/DX = A * B’ 
    Y = A’ * X’ * B –> DY/DX = B * A’ 
    乘积的导数: 
    d(f*g)/dx=(df’/dx)g+(dg/dx)f’

    一些结论

    1. 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 = [y(ij)]–> dY/dx = [dy(ji)/dx]
    2. 标量y对列向量X求导: 
      注意与上面不同,这次括号内是求偏导,不转置,对N×1向量求导后还是N×1向量 
      y = f(x1,x2,..,xn) –> dy/dX= (Dy/Dx1,Dy/Dx2,..,Dy/Dxn)’
    3. 行向量Y’对列向量X求导: 
      注意1×M向量对N×1向量求导后是N×M矩阵。 
      将Y的每一列对X求偏导,将各列构成一个矩阵。 
      重要结论: 
      dX’/dX =I 
      d(AX)’/dX =A’
    4. 列向量Y对行向量X’求导: 
      转化为行向量Y’对列向量X的导数,然后转置。 
      注意M×1向量对1×N向量求导结果为M×N矩阵。 
      dY/dX’ =(dY’/dX)’
    5. 向量积对列向量X求导运算法则: 
      注意与标量求导有点不同。 
      d(UV’)/dX =(dU/dX)V’ + U(dV’/dX) 
      d(U’V)/dX =(dU’/dX)V + (dV’/dX)U’ 
      重要结论: 
      d(X’A)/dX =(dX’/dX)A + (dA/dX)X’ = IA + 0X’ = A 
      d(AX)/dX’ =(d(X’A’)/dX)’ = (A’)’ = A 
      d(X’AX)/dX =(dX’/dX)AX + (d(AX)’/dX)X = AX + A’X
    6. 矩阵Y对列向量X求导: 
      将Y对X的每一个分量求偏导,构成一个超向量。 
      注意该向量的每一个元素都是一个矩阵。
    7. 矩阵积对列向量求导法则: 
      d(uV)/dX =(du/dX)V + u(dV/dX) 
      d(UV)/dX =(dU/dX)V + U(dV/dX) 
      重要结论: 
      d(X’A)/dX =(dX’/dX)A + X’(dA/dX) = IA + X’0 = A
    8. 标量y对矩阵X的导数: 
      类似标量y对列向量X的导数, 
      把y对每个X的元素求偏导,不用转置。 
      dy/dX = [Dy/Dx(ij) ] 
      重要结论: 
      y = U’XV= ΣΣu(i)x(ij)v(j) 于是 dy/dX = [u(i)v(j)] =UV’ 
      y = U’X’XU 则dy/dX = 2XUU’ 
      y =(XU-V)’(XU-V) 则 dy/dX = d(U’X’XU - 2V’XU + V’V)/dX = 2XUU’ - 2VU’ +0 = 2(XU-V)U’
    9. 矩阵Y对矩阵X的导数: 
      将Y的每个元素对X求导,然后排在一起形成超级矩阵。 
      10.乘积的导数 
      d(f*g)/dx=(df’/dx)g+(dg/dx)f’ 
      结论 
      d(x’Ax)=(d(x”)/dx)Ax+(d(Ax)/dx)(x”)=Ax+A’x (注意:”是表示两次转置)

    矩阵求导 属于 矩阵计算,应该查找 Matrix Calculus 的文献: 
    http://www.psi.toronto.edu/matrix/intro.html#Intro 
    http://www.psi.toronto.edu/matrix/calculus.html 
    http://www.stanford.edu/~dattorro/matrixcalc.pdf 
    http://www.colorado.edu/engineering/CAS/courses.d/IFEM.d/IFEM.AppD.d/IFEM.AppD.pdf 
    http://www4.ncsu.edu/~pfackler/MatCalc.pdf 
    http://center.uvt.nl/staff/magnus/wip12.pdf

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/hfdkd/p/7727170.html
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