向量的导数

本文详细解析了向量导数与标量对向量的导数的计算方法,包括向量乘积的导数及对称矩阵中特定导数的简化公式。

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向量的导数

1、向量的导数

设A为m×nm×n的矩阵,xxn维列向量,则AxAxmm维列向量。记y=Ax,则有:

yx=Axx=AT∂y∂x=∂Ax∂x=AT

AxxT=A∂Ax∂xT=A

(xTA)x=A∂(xTA)∂x=A

2、标量对向量的导数

设A为n×nn×n的矩阵,xxn维列向量。记y=xTAxy=xTAx,则有:

yxj=(xTAx)xj∂y∂xj=∂(xTAx)∂xj

=(j=1naijxj)+(j=1najixj)=(∑j=1naijxj)+(∑j=1najixj)

=j=1n(aij+aji)xj=∑j=1n(aij+aji)xj

于是有:
yx=(AT+A)x∂y∂x=(AT+A)x

若A为对称阵,则有

(xTAx)x=2Ax∂(xTAx)∂x=2Ax
### 计算离散矩阵表示的函数θ与f在方形区域边界上法向量导数的内积 为了计算离散矩阵表示的函数 θ 与 f 在 [0,1]×[0,1] 方形区域边界上的法向量导数的内积,可以采用数值微分的方法来近似偏导数,并利用这些导数来构建所需的表达式。 #### 数值梯度计算 对于给定的离散化后的二维网格中的函数 \( \theta(x,y) \) 和 \( f(x,y) \),首先需要通过 `gradient` 函数获得其沿 x 轴和 y 轴方向的一阶差商作为对偏导数的估计: ```matlab % 假设 theta 和 f 是大小相同的 n-by-n 矩阵 [nx, ny] = size(theta); dx = (1 / nx); % 定义空间步长 dy = dx; % 对于正方形域,假设 dy=dx % 使用 gradient() 来获取一阶导数 [dthetadx, dthetady] = gradient(theta, dx, dy); [dfdx, dfdy] = gradient(f, dx, dy); ``` #### 边界条件处理 接着,在四个边上分别考虑外法线的方向并据此调整相应的导数项。注意这里只关心位于矩形四条边处的数据点: - 上下两端 (\(x\) 不变): 法线垂直向上或向下; 因此可以根据位置选取合适的导数组合形成最终的结果。 #### 内积运算 最后一步就是沿着每一边执行乘积累加操作以完成整个积分过程: ```matlab integral_value = 0; for i = 1:nx integral_value += (-dthetady(i,1)*dfdx(i,1)); % Bottom edge end for j = 2:ny integral_value += (+dthetadx(nx,j)*dfdy(nx,j)); % Right edge end for i = nx:-1:1 integral_value += (+dthetady(i,ny)*dfdx(i,ny)); % Top edge end for j = ny-1:-1:1 integral_value += (-dthetadx(1,j)*dfdy(1,j)); % Left edge end disp(['The computed inner product is ', num2str(integral_value)]); ``` 上述代码实现了基于离散数据集的数值逼近方案用于求取所需物理量[^1]。
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