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矩阵计算

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线性代数的东西忘的差不多了。下面的算式是怎么的得出来的?谢谢大家。
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定义1. 梯度(Gradient)[标量对列向量微分] 设f(x)f(x)是一个变量为xx的标量函数,其中x=(x1...xN)Tx=(x_1...x_N)^T。那么定义f(x)f(x)对xx的梯度为df(x)dx\frac{d f(x)}{d x}: 梯度的转置是一个行向量: 定义2. 海塞矩阵(Hessian matrix) 设f(x)f(x)是一个二阶可微分的标量函数,其中x=(x

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