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如何用matlab轻松算出雅可比矩阵？
举例：
已知函数：f1=-x1+x2
f2=x1-x2-x2^3
求：
具体步骤：
1、matlab里定义2个变量
2、输入f的两个表达式
3、直接调用jacobian函数文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-503509.html
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由一阶偏导数构成的矩阵，发明它的目的主要是为了简化求导公式。 假设有这样一个函数可以把n维的向量x映射为k维的向量y。，其中每个和每个都是相关的，也就是每个是单独从映射过来的函数，它的雅可比矩阵就是每个分别对每个求偏导，然后构成的
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使用 Numpy 包里的 dot() 函数。 该函数主要功能有两个： 向量点积 和 矩阵乘法 。 格式： x.dot(y) 等价于 np.dot(x,y) x 是m × n 矩阵 ，y 是 n×m 矩阵，则 x.dot(y) 得到 m×m 矩阵。 向量相乘，得到内积 输出结果： 矩阵相乘，得到矩阵的积 （1）实例 1 输出结果： （2）实例 2 输出结果
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雅可比矩阵，Jacobi matrix 或者 Jacobian，是 向量值函数 （ f : R n → R m f:mathbb{R}^n to mathbb{R}^m f : R n → R m ）的一阶偏导数按行排列所得的矩阵。 黑塞矩阵，又叫海森矩阵，Hesse matrix，是 多元函数 （ f : R n → R f:mathbb{R}^n to mathbb{R} f : R n → R ）的二阶偏导数组成的方阵。
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