機器學習中對矩陣的跡（trace）求導的一些操作

  機器學習中經常涉及到一些優化工作，優化時又涉及矩陣、向量的Frobenius 範數（Frobenius-Norm），這個F範數又可以轉化成矩陣自乘求跡trace的形式，然後對trace求導。這塊沒學過矩陣論的話，有時候經常會感覺到困惑。所以這裏找到一篇文章，有助於理解這塊的內容。同時我也在一些地方留了筆記，更有助於理解。 其實這裏最重要的就是那個（4）和（5）式，搞定了這個，其實就明白所有tr

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