转载 矩阵求导公式转 矩阵迹的求导公式

原文地址:矩阵求导公式【转】作者:三寅今天推导公式,发现居然有对矩阵的求导,狂汗--完全不会。不过还好网上有人总结了。吼吼,赶紧搬过来收藏备份。

基本公式:
Y = A * X --> DY/DX = A'
Y = X * A --> DY/DX = A
Y = A' * X * B --> DY/DX = A * B'
Y = A' * X' * B --> DY/DX = B * A'

1. 矩阵Y对标量x求导:

相当于每个元素求导数后转置一下,注意M×N矩阵求导后变成N×M了

Y = [y(ij)] --> dY/dx = [dy(ji)/dx]

2. 标量y对列向量X求导:

注意与上面不同,这次括号内是求偏导,不转置,对N×1向量求导后还是N×1向量

y = f(x1,x2,..,xn) --> dy/dX =(Dy/Dx1,Dy/Dx2,..,Dy/Dxn)'

3. 行向量Y'对列向量X求导:

注意1×M向量对N×1向量求导后是N×M矩阵。

将Y的每一列对X求偏导,将各列构成一个矩阵。

重要结论:

dX'/dX = I

d(AX)'/dX = A'

4. 列向量Y对行向量X’求导:

转化为行向量Y’对列向量X的导数,然后转置。

注意M×1向量对1×N向量求导结果为M×N矩阵。

dY/dX' = (dY'/dX)'

5. 向量积对列向量X求导运算法则:

注意与标量求导有点不同。

d(UV')/dX = (dU/dX)V' + U(dV'/dX)

d(U'V)/dX = (dU'/dX)V + (dV'/dX)U'

重要结论:

d(X'A)/dX = (dX'/dX)A + (dA/dX)X' = IA + 0X' = A

d(AX)/dX' = (d(X'A')/dX)' = (A')' = A

d(X'AX)/dX = (dX'/dX)AX + (d(AX)'/dX)X = AX + A'X

6. 矩阵Y对列向量X求导:

将Y对X的每一个分量求偏导,构成一个超向量。

注意该向量的每一个元素都是一个矩阵。

7. 矩阵积对列向量求导法则:

d(uV)/dX = (du/dX)V + u(dV/dX)

d(UV)/dX = (dU/dX)V + U(dV/dX)

重要结论:

d(X'A)/dX = (dX'/dX)A + X'(dA/dX) = IA + X'0 = A

8. 标量y对矩阵X的导数:

类似标量y对列向量X的导数,

把y对每个X的元素求偏导,不用转置。

dy/dX = [ Dy/Dx(ij) ]

重要结论:

y = U'XV = ΣΣu(i)x(ij)v(j) 于是 dy/dX = [u(i)v(j)] = UV'

y = U'X'XU 则 dy/dX = 2XUU'

y = (XU-V)'(XU-V) 则 dy/dX = d(U'X'XU - 2V'XU + V'V)/dX = 2XUU' -2VU' + 0 = 2(XU-V)U'

9. 矩阵Y对矩阵X的导数:

将Y的每个元素对X求导,然后排在一起形成超级矩阵。

10.乘积的导数

d(f*g)/dx=(df'/dx)g+(dg/dx)f'

结论

d(x'Ax)=(d(x'')/dx)Ax+(d(Ax)/dx)(x'')=Ax+A'x(注意:''是表示两次转置)

比较详细点的如下:




[转载]矩阵求导公式【转】 矩阵迹的求导公式






http://lzh21cen.blog.163.com/blog/static/145880136201051113615571/

http://hi.baidu.com/wangwen926/blog/item/eb189bf6b0fb702b720eec94.html

其他参考:

Contents

Notation

Note that the Hermitian transpose is not used because complexconjugates are not analytic.

In the expressions below matrices andvectorsA,B,Cdonot depend onX.

Derivatives of Linear Products

  • d/dx(xTA)=A
  • d/dX(aTXb)=abT
  • d/dX(aTXTb)=baT
  • d/dx(YZ)=Y*d/dx(Z)+d/dx(Y)*Z
  • Derivatives of Quadratic Products

  • d/dx(Ax+b)T(Dx+e)=AT(Dx+e)+DT(Ax+b)
  • [C:symmetric]:d/dx(Ax+b)TC(Ax+b)= 2ATC(Ax+b)
  • d/dX(aTXTXb)=X(abT+baT)
  • d/dX(aTXTCXb)=CTXabT+CXbaT
  • d/dX((Xa+b)TC(Xa+b))=(C+CT)(Xa+b)aT
  • Derivatives of Cubic Products

    Derivatives of Inverses

    Derivative of Trace

    Note: matrix dimensions must result inann*nargument fortr().

  • d/dX(tr(ATXBT))=d/dX(tr(BXTA))=AB
  • d/dX(tr(AXBXT))=ATXBT+AXB
  • d/dX(tr(AXBX))=ATXTBT+BTXTAT
  • [C:symmetric]d/dX(tr((XTCX)-1A)=d/dX(tr(A(XTCX)-1)=-(CX(XTCX)-1)(A+AT)(XTCX)-1
  • [B,C:symmetric]d/dX(tr((XTCX)-1(XTBX))=d/dX(tr((XTBX)(XTCX)-1)=-2(CX(XTCX)-1)XTBX(XTCX)-1+2BX(XTCX)-1
  • Derivative of Determinant

    Note: matrix dimensions must result inann*nargument fordet().

  • d/dX(det(Xk))=k*det(Xk)*X-T
  • [Real]d/dX(det(XTCX))=det(XTCX)*(C+CT)X(XTCX)-1
  • [C:Real,Symmetricc]d/dX(ln(det(XTCX)))= 2CX(XTCX)-1
  • Jacobian

    Ifyis a functionofx,thendyT/dxisthe Jacobian matrixofywith respecttox.

    Its determinant,|dyT/dx|, istheJacobianofywithrespect toxandrepresents the ratio of thehyper-volumesdyanddx.The Jacobian occurs when changing variables in an integration:Integral(f(y)dy)=Integral(f(y(x))|dyT/dx|dx).

    Hessian matrix

    If f is a functionofxthen the symmetricmatrixd2f/dx2=d/dxT(df/dx)is theHessianmatrix off(x). A valueofxfor whichdf/dx=0correspondsto a minimum, maximum or saddle point according to whether theHessian is positive definite, negative definite or indefinite.

  • d2/dx2(Ax+b)T(Dx+e)=ATD+DTA
  • [C:symmetric]:d2/dx2(Ax+b)TC(Ax+b)= 2ATCA
  • http://www.psi.toronto.edu/matrix/calculus.html

    http://www.stanford.edu/~dattorro/matrixcalc.pdf

    http://www.colorado.edu/engineering/CAS/courses.d/IFEM.d/IFEM.AppD.d/IFEM.AppD.pdf

    http://www4.ncsu.edu/~pfackler/MatCalc.pdf

    http://center.uvt.nl/staff/magnus/wip12.pdf



      

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