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f ′ ( x ) = lim h → 0 f ( 文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-618492.html
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话说程序员有三大浪漫，图形学，编译原理，操作系统，说到这里，可能搞深度学习的要跳出来反驳. 这三大浪漫正确与否其实并不重要，重要的是这种说法侧面反映了学习图形学的难度. 图形学之所以有难度，是因为它有一定的数学门槛. 一提到数学，大家脑海中肯
反向传播（back propagation）是一种用于训练神经网络的算法，其作用是计算神经网络中每个参数对损失函数的影响，从而进行参数更新，使得神经网络的预测结果更加准确。 具体来说，反向传播算法首先通过 前向传播 计算神经网络的预测结果，并与实际结果进行比较，得到
本节目录 本节内容 一、极限 1、数列极限 数列极限：设{xn}为一个实数列，A为一个定数。若对任意给定的ε0，总存在正整数N,使得当nN时，有|xn-A|ε,则称数列{xn}收敛于A，定数A称为数列{xn}的极限，记作: 也就是说，当n趋近于无穷大时，数列{xn}的极限等于或趋于A。若数列{xn}没
导数说完了就可以说微分了。还是看图中过A点的切线，其与竖直虚线相交于C点。其中CD段的距离可以表示为 C D = k ⋅ Δ x CD = k cdot Delta x\\\\ C D = k ⋅ Δ x 这里的系数k是一个不为零的常数。原因很简单，假设这条切线与x轴的夹角为 θ theta θ （图中没有画出），那么根据三角函
微分 函数的微分是指对 函数的局部变化的一种线性描述 。微分可以近似地描述当函数自变量的取值作足够小的改变时，函数的值是怎样改变的。。对于函数 y = f ( x ) y = f(x) y = f ( x ) 的微分记作： d y = f ′ ( x ) d x d_y = f^{\\\'}(x)d_x d y = f ′ ( x ) d x 微分和导数的区别在于：
在一个粗糙的平面上，有一个质量为 1 kg 1text{kg} 1 kg 的小木块，小木块的初速度为 0 0 0 ，小木块与平面的动摩擦因数 μ = 0.2 mu=0.2 μ = 0.2 。有一个拉力 F F F 拉动小木块从左往右移动，拉力 F F F 与时间 t t t 的关系为 F = 0.3 t 2 − 2.4 t + 5.6 F=0.3t^2-2.4t+5.6 F = 0.3 t 2 − 2.4 t + 5.6 。
目录 1.多项式微分与积分 1.1 微分 1.2 多项式微分 1.3 如何正确的使用Matlab? 1.3.1 Matlab表达多项式 1.3.2 polyval() 多项式求值 1.3.3 polyder()多项式微分 1.4 多项式积分 1.4.1 如何正确表达 1.4.2 polyint() 多项式积分 2.数值的微分与积分 2.1 数值微分 2.2 diff() 计算差值 2.3 误差的准确
几何级数（等比级数） ∑ n = 0 ∞ a q n = a + a q + a q 2 + ⋅ ⋅ ⋅ + a q n + ⋅ ⋅ ⋅ ( a ≠ 0 ) s n = a + a q + a q 2 + ⋅ ⋅ ⋅ + a q n − 1 = a ⋅ 1 − q n 1 − q { ∣ q ∣ 1 , 级 数 收 敛 ∣ q ∣ 1 , 级 数 发 散 q = 1 , S n = n a → ∞ 级 数 发 散 q = − 1 , S n = { a , n 为 奇 数 0 , n 为 偶 数 ， 所
一.函数与极限 计算极限：lim(3*x^2/(2x+1))，x分别趋于0和1，代码如下： 结果分别为0和1： 1.计算双侧极限 计算极限：lim(3*x^2/(2x+1))，x分别趋于0和1，代码如下： 2.计算单侧极限 分别计算当x从左右两边趋向0时，1/x的极限值： 结果分别为负无穷和正无穷： 3.绘制极限图像 如下
Hi, 大家好。我是茶桁。 我们上节课学习了链式法则，本节课，我们要学习「偏导数」和「方向导数」。 偏导数在导论课里面也提到过。偏导数针对多元函数去讲的。 多元函数是什么，我们拿个例子来看： 多元函数： y =
