求导
∂f(x)g(x)∂x=f′(x)g(x)+f(x)g′(x)
∂f(x)∂xm×n=ym×n
am×nbn×pcp×q=dm×q
向量求导
∂xTa∂x=∂aTx∂x=a
∂xTx∂x=2x
∂xTAx∂x=Ax+ATx
∂aTxxTb∂X=abTx+baTx
矩阵求导
∂aTXb∂X=abT
∂aTXTb∂X=baT
∂aTXXTb∂X=abTX+baTX
∂aTXTXb∂X=XbaT+XabT
卷积
线性卷积
周期卷积
循环卷积
连续函数和离散函数的卷积
- 举例
连续函数
f(t)=sin(2πt)rect(t)
离散序列
a=(1,1,1,1,1,1)
离散函数
g(t)=5∑i=0aiδ(t−i)
卷积
f(t)∗g(t)=sin(2πt)rect(t)∗5∑i=0aiδ(t−i)=5∑i=0aisin[2π∗(t−i)]rect(t−i)=5∑i=0sin[2π∗(t−i)]rect(t−i)
仿真补充:!!!!!!!!!!!!!!!!
- 举例
两个“离散的连续函数”卷积
f(t)=cos(2πt)rect(t)∗5∑i=0aiδ(t−i)g(t)=f(−t)
卷积
f(t)∗g(t)=[cos(2πt)rect(t)∗5∑i=0aiδ(t−i)]∗[cos(2πt)rect(t)∗5∑j=0ajδ(t+j)]=[cos(2πt)rect(t)∗cos(2πt)rect(t)]∗[5∑i=0aiδ(t−i)∗5∑j=0ajδ(t+j)]=12cos(2πt)rect(t2)∗5∑i=05∑j=0aiajδ(t−i+j)=125∑i=05∑j=0aiajcos[2π(t−i+j)]rect(t−i+j2)
傅里叶变换
FT
f(t)=N−1∑i=0f(xi)e−jπt
DFT
FFT
内积、外积、点乘、叉乘
结果
向量(同维)内积后得数值,外积(不同维)得矩阵,点乘(同维)得数值,叉乘(同维)得同维向量。
参考:https://blog.csdn.net/Dust_Evc/article/details/127502272
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