1樓：匿名使用者
fa=(x.*st(2:end)-y.
*st1(2:end))./((st(2:
end)).^2+(st1(2:end):
1).^2); %
matlab 常數矩陣求導，用diff 為什麼不是0
2樓：匿名使用者
你好，diff並不是求導的意思，而是求差分difference。
如果diff(x)，x是一個矩陣，則對每一列求差分。
a=[1,2;2,1];
disp('matlab相約七點半 579164912');
diff(a)
執行結果為：
matlab相約七點半群 579164912ans =
1 -1
覺得有幫助就採納吧。
對矩陣求導數有什麼意義
3樓：不雨亦瀟瀟
上面的解釋在最後說，在非標準分析下也可理解成商，這個你不用管，我們只在常規下理解。
下面說矩陣
矩陣求導哪本書上有講？
任何一本叫矩陣論的書，由於矩陣論我也不熟，書就不推廌了，你可以問別人。
矩陣對矩陣的導數y'=dy/dx,難道不能寫成y=x*y'？
我們矩陣求導的定義是$\frac=c$，c是某個很繁的矩陣，見此
其中和一元實函式相似，$\frac$只是記號不是商。下面的問題是它能寫成da=db*c嗎？和一元實函式類比，請問如何證明？
仿照一元實函式的證明是證不出來的。能認為它們近似相等嗎？請問你省略了什麼？
這裡沒有無窮小可讓你省略。
matlab中對矩陣求導後為什麼矩陣中數會少一個？
4樓：書宬
fa=(x.*st(2:end)-y.
*st1(2:end))./((st(2:
end)).^2+(st1(2:end):
1).^2); % 這樣改就好了
matlab中如何求導？
5樓：張宇
操作方法如下：
1、開啟matlab軟體；
2、輸入指令clear;clc;清空工作空間；
3、輸入指令sy** x定義一個符號
變數，如圖所示；
4、輸入指令f1=atan(x)，定義一個函式；
5、輸入指令df1=diff(f1,x)求解導函式的符號解；
6、輸入以下指令檢視求導的結果，如圖所示；
subplot(1,2,1);
ezplot(f1),grid on;
subplot(1,2,2);
ezplot(df1),grid on;
7、檢視求導結果如下。
6樓：匿名使用者
matlab求導命令diff呼叫格式:
diff(函式) ， 求的一階導數；
diff(函式， n) ， 求的n階導數(n是具體整數)；
diff(函式，變數名)， 求對的偏導數；
diff(函式， 變數名，n) ，求對的n階偏導數；
matlab求雅可比矩陣命令jacobian，呼叫格式:
jacobian([函式；函式； 函式]， )給出矩陣:
另外解微分方程可以用desolve
例>> x=solve('x^2=y','x')x =y^(1/2)
-y^(1/2)
matlab矩陣裡對於時間變數t的導數應該如何表示？
7樓：我要那個妾
問題問的不清楚。什麼型別的矩陣？符號矩陣？
如果a是符號矩陣
diff(a,t)
你的矩陣乘法是點乘還是叉乘？這個問題不難的。常數矩陣就按照正常定義就可以。c裡的4個變數都是t的函式吧。假設它們分別是a=t，b=t^2，c=t-1，d=sin(t)
syms t;
a=t;
b=t^2;
c=t-1;
d=sin(t);
c=[a b ; c d];
a 是 c關於t的導數的話，那麼 a = diff(c,t);
我就不明白你的等式a=b*c+d*e代表什麼含義了。bcd都是常數矩陣，e a 是符號矩陣，這個式子怎麼可能成立呢？
你最好把你的問題原原本本弄上來。
因為不知道你的原始資料，資料型別，資料結構，根本沒法選擇具體怎麼程式設計。
matlab中矩陣在x，y兩個方向求導
8樓：匿名使用者
建議用gradient 可以矩陣求導。
1。如果f是一維矩陣，則fx=gradient（f，h）返回f的一維數值梯度。h是f中相鄰兩點間的間距。
2。如果f是二維矩陣，返回f的二維數值梯度。
[fx，fy]=gradient(f,hx,hy)。hx，hy參數列示各方向相鄰兩點的距離。
3。如果f是三維矩陣，返回f的三維數值梯度。
[fx，fy，fz]=gradient(f,hx,hy,hz)。
hx，hy，hz參數列示各方向相鄰兩點的距離。
9樓：郗晚竹長衣
\是matlab裡面的左除。用來求（以你問題為例）x*a=y這個線性方程組的（最小二乘）解。
當然你這個方程比較奇怪，未知數為a，方程係數存在x矩陣裡面
matlab如何 對陣列求導？
10樓：匿名使用者
本來不想說的。
你的前幾個資料的y是相同的，也就是說是它們的數值導數肯定為零。但不意味著這些點都是極值點，這些絕對是你的資料精度的問題。
解析式比數值的優勢，我覺得就是「精度」，解析式能求出任何一點的值，而數值只是有限的幾個點是己知的，根據這些去猜測（也就是插值）出其它點的值（這些值跟真值應當有一些出入）
data=[
1.04 0
1.12 0
1.2 0
1.28 0
1.36 0
1.44 0
1.52 0
1.6 0
1.68 0
1.76 0
1.84 0
1.92 0
2 52.08 69
2.16 408
2.24 1148
2.32 1963
2.4 2074
2.48 1436
2.56 689
2.64 287
2.72 80
2.8 27
2.88 4
2.96 2
3.04 0
3.12 7
3.2 14
3.28 61
3.36 158
3.44 330
3.52 724
3.6 1367
3.68 2332
3.76 3411
3.84 4054
];x=data(:,1)';
y=data(:,2)';
plot(x,y)
dydx=diff(y)./diff(x); %這個是數值導數
x(find(dydx==0)) %直接數值導數為0的x的值，但是你無法得到中間那個峰的值。
x(dydx(1:end-1).*dydx(2:end)<0) %導數值跨過0的值，這個應當是你想要的
11樓：逆心小土豆
你看看：
syms x1 x2 x3
f = x1^2+x2^2+x3^2;
fx1 = diff(f,x1);
fx2 = diff(f,x2);
fx3 = diff(f,x3);
x11 = input('請輸入整數x1：');
x22 = input('請輸入整數x2：');
x33 = input('請輸入整數x3：');
subs(fx1,x1,x11)
subs(fx2,x2,x22)
subs(fx3,x3,x33)
輸出的subs就是賦值之後的每一個偏導的結果，你可以試著執行一下。
diff預設對x求導，如果有好幾個x，則預設對x1求導，預設求一介導。
12樓：匿名使用者
方法：1. 矩陣y對標量x求導：
y = [y(ij)]d y/dx = [dy(ji)/dx]2. 標量y對列向量x求導：
y = f(x1,x2,..,xn) dy/dx= (dy/dx1,dy/dx2,..,dy/dxn)'
3. 行向量y'對列向量x求導：
y的每一列對x求偏導，各列構成一個矩陣。
4. 列向量y對行向量x』求導：
轉化為行向量y』列向量x的導數轉置。
5. 向量積對列向量x求導運演算法則：
d(uv')/dx =(du/dx)v' + u(dv'/dx)d(u'v)/dx =(du'/dx)v + (dv'/dx)u'
6. 矩陣y對列向量x求導：
y對x的分量求偏導，構成超向量。
7. 矩陣積對列向量求導法則：
d(uv)/dx =(du/dx)v + u(dv/dx)d(uv)/dx =(du/dx)v + u(dv/dx)8. 標量y對矩陣x的導數：
把y對每個x的元素求偏導，不用轉置。
dy/dx = [dy/dx(ij) ]
9. 矩陣y對矩陣x的導數：
將y的每個元素對x求導，然後排在一起形成超級矩陣。
10.乘積的導數
d(f*g)/dx=(df'/dx)g+(dg/dx)f'
13樓：匿名使用者
這個問題我給你分析一下，首先你的想法看起來是對的，但其實不是很正確。
對於離散的資料點，使用求導的方法尋找極值，你會發現找不到導數為零的地方的。原因是離散點求導就是做差分。
尋找極值的方法應該是：一維搜尋的方法
就是一個一個的查詢陣列，看在哪個點處的數比它前後的數都大。
14樓：匿名使用者
求導 函式為 diff()
如>> syms x;
>> y=x^2+x
y =x^2 + x
>> s=diff(y)
s =2*x + 1
15樓：匿名使用者
題目錯了爸!!!!!!!
用matlab怎麼對矩陣求導
16樓：匿名使用者
本來就可以對矩陣求導。例如
syms x;
a=[sin(x) 2*x;log(x) x^2]diff(a)
對路程進行多次求導能得到什麼,對函式的導數求導，可以得到什麼
沒錯，你的理解沒有錯。不過為了嚴密一點，表述成這樣更合理 路程對時間多次求導能得到什麼？因為路程，可以對時間求導，當然也可以對速度求導，以及對其他定義的變數求導。路程對時間求導，獲得速度 速度對時間求導獲得加速度 加速度對時間求導，則獲得加速度對時間的變化率。繼續求導並非沒有意義，只是當前我們的物理...
場強對x方向的偏導數有什麼物理意義
討論函式x y的偏導數的存在性，沿著哪個方向存在方向導數偏導數存在 說明沿4個方向方向導數存在。4個方向即x軸的正負方向 y軸的正負方向。感覺這樣的提問沒有意義 建議自己下去查查資料 就是場強在x方向上的變化規律，偏導數的正負反應場強沿x方向變大變小，偏導數的大小反應場強的沿x的變大或變小的劇烈程度...
協方差矩陣，協方差矩陣有什麼意義
首先更正一下，應該為方差矩陣 或方差 協方差矩陣 協方差矩陣可能不是方的，談不上正定負定.證 設隨機向量x x1,x2,xn 列向量 x的方差陣為 v x cov x,x ij n n,i,j 1,2,n.而 ij ji cov xi,xj 所以，v x 為對稱陣,並且對角元素 ii 0.所以，v ...