Gradient for Vector-Valued Function1 [벡터 미적분학] 벡터함수의 기울기 & 자코비안 (Gradient for Vector-Valued Function & Jacobian) 1. Vector-Valued Function 이전까지 다룬 함수는 n차원에서 1차원으로 mapping 되는 것이었다면, 이 장에서 다룰 함수는 n차원에서 m차원으로, 즉 더 일반적인 경우에 대한 mapping을 다룬다. (이때 n>=1, m>1을 만족한다.) n차원에서 m차원으로 mapping 되는 이 function values의 vector은 아래와 같다. input이 모두 vector임을 확인할 수 있다. 1.1. Gradient for Vector-Valued Function n에서 m차원으로 mapping 되는 위 vector-valued function의 partial derivative를 구하면 아래와 같다. partial derivatives의 row vector형태가 우리가 구하려는 각.. 2023. 5. 16. 이전 1 다음
