一.极限问题的解析解 　　1.1 单变量函数的极限 　　格式1： L= limit( fun, x, x0)　　格式2： L= limit( fun, x, x0, ‘left’ 或 ‘right ...

梯度下降法（Gradient Descendent）是机器学习的核心算法之一，自动微分则是梯度下降法的核心； 　　梯度下降法用于求损失函数的最优值，前面的文章中我们说过梯度下降是通过计算参数与损失函数的梯度并在梯度的方向不断迭代求得极值；但是在机器学习、深度学习中很多求导往往是很复杂的，手动使用 ...

注释： 转载请注明出处http://www.cnblogs.com/HuisClos/articles/6966036.html 在我们所讨论的三度空间（三维）中，能够出现的微分形式只有四种： 零次微分形式——函数 f 一次微分形式——线积分中出现的微分dx,dy,dz ...

f(x,y)沿着平行于x轴和平行于y轴两个特殊方位变动时，f(x,y)的变化率。 　　偏导数的表示符 ...

微积分小感——1.导数与微分 所需的前置知识： 1）函数的概念 2）实数理论 3）极限理论（第0章） §1.导数 —1.速度、切线与导数的定义 ​ 想当年，牛老爵爷[1]发明“导数”（他称之为“流数”）的概念，便是为了解决如下的问题： 已知函数 \(y=f(x)\) 描述 ...

　　微分在数学中的定义：由函数B=f(A)，得到A、B两个数集，在A中当dx靠近自己时，函数在dx处的极限叫作函数在dx处的微分，微分的中心思想是无穷分割。积分是微积分学与数学分析里的一个核心概念。通常分为定积分和不定积分两种。直观地说，对于一个给定的正实值函数，在一个实数区间上的定积分可以理解为 ...

微积分 定义 微分 \(\mathrm{d}y\) 就是对 \(y\) 的微分，是对 \(\Delta y\) 的近似. \(\mathrm{d}y=f'(x)\mathrm{d}x\) 如 \(\mathrm{d}(\sin x)=(\sin x)'\mathrm{d}x=\cos ...

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