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appunti-steffo/7 - Fondamenti di machine learning/2 - Calcolo vettoriale/matrice Iacobiana.md
2024-08-23 13:13:05 +02:00

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920 B
Markdown

---
aliases:
- iacobiana
---
Particolare [[matrice]] definita relativa a una [[funzione]] i cui [[output]] sono [[array|vettori]].
$$
\Huge
\iacobianSimple{x}
$$
==Controllare che sia giusto.== I suoi elementi sono definiti come le $colonna$-esime [[derivata parziale|derivate parziali]] della funzione $f$ rispetto all'elemento $riga$-esimo in output:
$$
\Large
\iacobianSimple{x}
=
\begin{bmatrix}
\derivativePartialOutput{x}{1}{1} &
\derivativePartialOutput{x}{1}{2} &
\dots &
\derivativePartialOutput{x}{1}{n} \\
\derivativePartialOutput{x}{2}{1} &
\derivativePartialOutput{x}{2}{2} &
\dots &
\derivativePartialOutput{x}{2}{n} \\
\vdots &
\vdots &
\ddots &
\vdots \\
\derivativePartialOutput{x}{M}{1} &
\derivativePartialOutput{x}{M}{2} &
\dots &
\derivativePartialOutput{x}{M}{n} \\
\end{bmatrix}
$$
In particolare, abbiamo che:
$$
\Large
\iacobianSimple{x}
=
\derivativeGradientSimple{x}'
$$