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appunti-steffo/7 - Fondamenti di machine learning/2 - Calcolo vettoriale/matrice Iacobiana.md

51 lines
1,008 B
Markdown

---
aliases:
- iacobiana
---
Particolare [[matrice]] definita relativa a una [[funzione]] i cui [[output]] sono [[array|vettori]].
$$
\Huge
\iacobianOf{\mathbf{x}}
$$
Corrisponde alla [[trasposta]] del [[vettore riga]] risultante come [[gradiente]] di $\mathrm{f}(x)$:
$$
\Large
\iacobianOf{x}
=
\gradientOf{x}
=
\begin{bmatrix}
\gradientOf[\mathrm{f}_1]{x} &
\gradientOf[\mathrm{f}_2]{x} &
\dots &
\gradientOf[\mathrm{f}_M]{x}
\end{bmatrix}
$$
I suoi elementi sono definiti come le $colonna$-esime [[derivata parziale|derivate parziali]] della funzione $f$ rispetto all'elemento $riga$-esimo in output:
$$
\Large
\iacobianOf{x}
=
\begin{bmatrix}
\iacobianElement{x}{1}{1} &
\iacobianElement{x}{1}{2} &
\dots &
\iacobianElement{x}{1}{n} \\
\iacobianElement{x}{2}{1} &
\iacobianElement{x}{2}{2} &
\dots &
\iacobianElement{x}{2}{n} \\
\vdots &
\vdots &
\ddots &
\vdots \\
\iacobianElement{x}{M}{1} &
\iacobianElement{x}{M}{2} &
\dots &
\iacobianElement{x}{M}{n} \\
\end{bmatrix}
$$