标量/向量/矩阵求导方法
作者：互联网
这篇博客源于在看论文时遇到了一个误差向量欧氏距离的求导，如下：
在看了一堆资料后得出以下结论：
这个结论是怎么来的呢？这就涉及标量/向量/矩阵的求导了。由于标量、向量都可以看做特殊的矩阵，因此就统称为矩阵求导啦。
目录
1、矩阵如何求导
对于一般常见的标量函数 f(x) 对标量 x 的求导为：
矩阵A对矩阵B的求导 dA/dB 本质上就是矩阵A中的每一个元素分别对矩阵B中的每一个元素的求导。根据这个本质可以得出以下几种情况中的导数的数量。
1、当A与B都是1×1的矩阵时，此时A对B求导就是标量函数对标量的求导，结果为1个导数；
2、当A为m×1的向量，B为1×1的标量时，此时A对B求导就是向量函数对标量的求导，结果有m个导数；
3、当A为m×1的向量，B为p×1的向量时，如：
结果有m×p个导数；
4、当A为m×n的向量，B为p×q的向量时，结果有m×n×p×q个导数
以上四种情况中，除了第一种结果是一个标量外，其他的三种的导数都有多个。在实际的应用中，我们经常会期望矩阵对矩阵求导的结果也是一个矩阵的形式以便参与后续的运算。以第4种情况为例，最终的m×n×p×q个导数要怎样排列成矩阵形式呢？是排列成m×n行p×q列还是m行n×p×q列还是其他形式呢？这就要引出矩阵（向量）求导的分子布局与分母布局了。
分子布局与分母布局本质上是两种人为规定的两种求导结果的布局方式，并没有好坏之分，具体使用那种布局可根据运算习惯选择。对于导数 dA/dB ，分子布局就是求导结果以分子位置上的矩阵A的形式为准（求导结果的第一维与分子位置保持一致），分母布局就是求导结果以分母位置上的矩阵B的形式为准。下面以分母布局为例展开讲解。
2、矩阵求导的分母布局
对于导数 df/dx 来说，f 在分子位置，x 在分母位置，可以分为以下情况讨论：
（一般用字母表示的向量都默认为列向量，除非加了转置符号）
1、f 为标量函数，x 为列向量：
此时，由于分母部分是一个p×1的列向量形式，因此最后的结果也是p×1的列向量。
2、f 为标量函数，x 为行向量：
此时，由于分母部分是一个1×p的行向量形式，因此最后的结果也是1×p的行向量。
3、f 为列向量，x 为标量：
此时得出的结果是1×p的行向量形式，这个结果等价于
4、f 为列向量，x 为列向量：
此时可以分两步推导出最终的结果的形式。
首先第一步将 f 看作一个整体，按照分母位置的 x 的布局展开
此时可以将
按照情况3中的形式进行展开如下：
对于分母布局来说就是最终结果与分母的形式保持一致，有一种简单形象的说法叫做XY拉伸术，结果的形式可以通过以下两个准则来判断：
- 标量不变，向量拉伸
- X 纵向拉伸，Y 横向拉伸
针对上式的拉伸解释如下图所示：
以上即为矩阵求导分母布局的几种情况，其他复杂些的组合情况都可以由上面的规则推导出来。分母布局只是对矩阵求导结果的一种人为的布局规定，求导结果就那么几个确定的值，在具体应用中我们对这些值布局成一维向量、二维矩阵还是更高维的形式都是根据自己的需要进行设置的，只是分母/分子布局的形式在一般应用中更为常用一点而已。
3、分母布局求导常用公式
（1）
其中：
这个问题可以先看一下 f(x) 的展开式，注意其结果是个标量：
按照分母布局的规则，此时的求导结果应该是一个 p×1 的列向量，此时
（2）
其中：
可以推出此时：
（3）这个也是文章开头提到的那个计算（可通过先展开再各项求导的方法推导出）
（4）
（5）
4、分子布局
对于分子布局来说就是最终结果与分子的形式保持一致，类似分母布局的XY拉伸术，分子布局也有一种简单易记的方法即YX拉伸术，结果的形式可以通过以下准则来判断：
- 标量不变，向量拉伸
- Y纵向拉伸，X横向拉伸（注意分母布局中是X纵向拉伸，Y横向拉伸）
通常来说分子布局与分母布局的结果互为转置关系。这两种布局没有优劣之分，找一种自己习惯的使用就行。
5、雅可比矩阵 及 雅可比行列式
矩阵按分子布局求导的结果就构成了雅可比矩阵（分母布局的结果是雅可比行列式的转置）。当雅可比矩阵是一个方阵时，该方阵的行列式则可称为雅可比行列式。在矩阵论中，线性变换矩阵的行列式代表变换前后空间面积的变化倍数，但是对于非线性变换矩阵来说，其雅可比行列式的建立就是为了解决局部空间的伸缩问题，用微元法（微元变换实际上可以看做是线性的）代表某点附近的空间伸缩的倍数。
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有关 矩阵线性变换的几何原理 以及 雅可比行列式的几何原理 可以参考如下视频：
【俗说矩阵】行列式的本质意义居然是这样的！数学老师绝不会告诉你！_哔哩哔哩_bilibili
https://www.bilibili.com/video/BV1Hb4y1q7Sp?from=search&seid=9625805080710138609&spm_id_from=333.337.0.0《雅可比矩阵下：所谓的雅可比行列式》3Blue1Brown Grant Sanderson，搬自可汗学院。 【自制中文字幕】_哔哩哔哩_bilibilihttps://www.bilibili.com/video/BV18J41157X8/?spm_id_from=333.788.recommend_more_video.12
矩阵求导参考视频：
标签：布局,矩阵,标量,求导,分母,向量 来源： https://blog.csdn.net/Flag_ing/article/details/122379783