關於梯度和雅可比矩陣

轉載自：博客 該博客已過期，爲了方便以後查看，轉載如下，侵刪 看到一個簡潔漂亮的推導，從可微性的概念出發引入了梯度和雅可比矩陣，簡記如下。 微積分的基本理念是利用仿射函數對函數進行近似，仿射函數的定義如下： 如果存在線性函數 L : R n → R m L:R^n→R^m L:Rn→Rm和向量 y ∈ R m y \in R^m y∈Rm使得對於任意 x ∈ R n x∈R^n x∈Rn都有 A

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