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矩阵计算
参考链接:矩阵如何运算?——线性代数_矩阵计算-CSDN博客
行列式计算
参考链接:实用的行列式计算方法 —— 线性代数(det)_det线性代数-CSDN博客
参考链接:行列式的计算方法(含四种,看完就会!)-CSDN博客
一、对角线法
▍以三阶行列式为例:

①将第一、二列平移到行列式右侧
②如图做出六条斜对角线
③对角线上的元素相乘,红色相加的和 减去 蓝色相加的和

D3=
对角线法也是三阶行列式计算使用最广泛的方法
▍ 对角线法适用于二、三阶行列式,对于更高阶的行列式暂时未找到规律
二、代数余子式法
三、等价转化法
四、逆序数法
四种行列式的计算方法:
▍其中对角线法,是使用最简单、最广泛的方法
▍代数余子式法和等价转化法,在特定情况下能极大程度上简便运算,但需要读者对行列式进行灵活地观察
▍逆序数法,是一种更加基础的方法,使用起来比较复杂
导数,偏导数,方向导数,梯度的理解---微积分数学基础
参考链接:导数,偏导数,方向导数,梯度的理解---微积分数学基础_u对法向量求偏导是什么-CSDN博客
导数:(对于一元函数)区域内的变化率,例如:速度。
偏导数:(对于多元函数)垂直与各坐标轴的特殊切线的斜率(N元函数有N个偏导数)。
例如:(以二元函数为例),x轴/y轴方向上的导数即为偏导数。
方向导数:包括偏导数在内的,任意方向的带方向导数。
方向导数的最大值:方向导数方向与偏导向量同向时,取得最大值(梯度的模)。
反向时,取得负最大值。
(梯度方向为方向导数最大的方向,梯度的模为最大的方向导数)
某位置处,任意方向的方向导数为偏导数的线性组合,系数为该方向的单位向量。
当该方向与坐标轴正方向一致时,方向导数即偏导数。
换句话说,偏导数为坐标轴方向上的方向导数,其他方向的方向导数为偏导数的合成。
梯度:
几何意义:
- 梯度方向:当前位置的梯度方向,为函数在该位置处方向导数最大的方向,也是函数值上升最快的方向,反方向为下降最快的方向;
 - 梯度长度(模):当前位置的梯度长度(模),为最大方向导数的值。
 小结:
- 偏导数构成的向量为梯度;
 - 方向导数为梯度在该方向上的合成,系数为该方向的单位向量;
 - 梯度方向为方向导数最大的方向,梯度的模为最大的方向导数;
 - 微分的结果为梯度与微分向量的内积
 - 等高线全微分的结果为0,所以其梯度垂直于等高线,同时指向高度更高的等高线
 - 隐函数的梯度为高维曲面(曲线)的法向量
 梯度参考链接:直观理解偏导数、方向导数和法向量和梯度_方向导数的几何意义图解-CSDN博客
数学符号及读法大全 & 数学运算符号及含义
参考链接:【高数】数学符号及读法大全and数学运算符号及含义_高数符号大全及意义-CSDN博客
数学符号及读法大全,并解释了运算符号含义。
|   大写  |   小写  |   英文注音  |   国际音标  |   中文注音  | 
|   Α  |   α  |   alpha  |   alfa  |   阿耳法  | 
|   Β  |   β  |   beta  |   beta  |   贝塔  | 
|   Γ  |   γ  |   gamma  |   gamma  |   伽马  | 
|   Δ  |   δ  |   deta  |   delta  |   德耳塔  | 
|   Ε  |   ε  |   epsilon  |   epsilon  |   艾普西隆  | 
|   Ζ  |   ζ  |   zeta  |   zeta  |   截塔  | 
|   Η  |   η  |   eta  |   eta  |   艾塔  | 
|   Θ  |   θ  |   theta  |   θita  |   西塔  | 
|   Ι  |   ι  |   iota  |   iota  |   约塔  | 
|   Κ  |   κ  |   kappa  |   kappa  |   卡帕  | 
|   ∧  |   λ  |   lambda  |   lambda  |   兰姆达  | 
|   Μ  |   μ  |   mu  |   miu  |   缪  | 
|   Ν  |   ν  |   nu  |   niu  |   纽  | 
|   Ξ  |   ξ  |   xi  |   ksi  |   可塞  | 
|   Ο  |   ο  |   omicron  |   omikron  |   奥密可戎  | 
|   ∏  |   π  |   pi  |   pai  |   派  | 
|   Ρ  |   ρ  |   rho  |   rou  |   柔  | 
|   ∑  |   σ  |   sigma  |   sigma  |   西格马  | 
|   Τ  |   τ  |   tau  |   tau  |   套  | 
|   Υ  |   υ  |   upsilon  |   jupsilon  |   衣普西隆  | 
|   Φ  |   φ  |   phi  |   fai  |   斐  | 
|   Χ  |   χ  |   chi  |   khai  |   喜  | 
|   Ψ  |   ψ  |   psi  |   psai  |   普西  | 
|   Ω  |   ω  |   omega  |   omiga  |   欧米噶  | 
|   符号  |   含义  | 
|   i  |   -1的平方根  | 
|   f(x)  |   函数f在自变量x处的值  | 
|   sin(x)  |   在自变量x处的正弦函数值  | 
|   exp(x)  |   在自变量x处的指数函数值,常被写作ex  | 
|   a^x  |   a的x次方;有理数x由反函数定义  | 
|   ln x  |   exp x 的反函数  | 
|   ax  |   同 a^x  | 
|   logba  |   以b为底a的对数;blogba = a  | 
|   cos x  |   在自变量x处余弦函数的值  | 
|   tan x  |   其值等于 sin x/cos x  | 
|   cot x  |   余切函数的值或 cos x/sin x  | 
|   sec x  |   正割含数的值,其值等于 1/cos x  | 
|   csc x  |   余割函数的值,其值等于 1/sin x  | 
|   asin x  |   y,正弦函数反函数在x处的值,即 x = sin y  | 
|   acos x  |   y,余弦函数反函数在x处的值,即 x = cos y  | 
|   atan x  |   y,正切函数反函数在x处的值,即 x = tan y  | 
|   acot x  |   y,余切函数反函数在x处的值,即 x = cot y  | 
|   asec x  |   y,正割函数反函数在x处的值,即 x = sec y  | 
|   acsc x  |   y,余割函数反函数在x处的值,即 x = csc y  | 
|   θ  |   角度的一个标准符号,不注明均指弧度,尤其用于表示atan x/y,当x、y、z用于表示空间中的点时  | 
|   i, j, k  |   分别表示x、y、z方向上的单位向量  | 
|   (a, b, c)  |   以a、b、c为元素的向量  | 
|   (a, b)  |   以a、b为元素的向量  | 
|   (a, b)  |   a、b向量的点积  | 
|   a•b  |   a、b向量的点积  | 
|   (a•b)  |   a、b向量的点积  | 
|   |v|  |   向量v的模  | 
|   |x|  |   数x的绝对值  | 
|   Σ  |   表示求和,通常是某项指数。下边界值写在其下部,上边界值写在其上部。如j从1到100 的和可以表示成:。这表示 1 + 2 + … + n  | 
|   M  |   表示一个矩阵或数列或其它  | 
|   |v>  |   列向量,即元素被写成列或可被看成k×1阶矩阵的向量  | 
|   <v|  |   被写成行或可被看成从1×k阶矩阵的向量  | 
|   dx  |   变量x的一个无穷小变化,dy, dz, dr等类似  | 
|   ds  |   长度的微小变化  | 
|   ρ  |   变量 (x2 + y2 + z2)1/2 或球面坐标系中到原点的距离  | 
|   r  |   变量 (x2 + y2)1/2 或三维空间或极坐标中到z轴的距离  | 
|   |M|  |   矩阵M的行列式,其值是矩阵的行和列决定的平行区域的面积或体积  | 
|   ||M||  |   矩阵M的行列式的值,为一个面积、体积或超体积  | 
|   det M  |   M的行列式  | 
|   M-1  |   矩阵M的逆矩阵  | 
|   v×w  |   向量v和w的向量积或叉积  | 
|   θvw  |   向量v和w之间的夹角  | 
|   A•B×C  |   标量三重积,以A、B、C为列的矩阵的行列式  | 
|   uw  |   在向量w方向上的单位向量,即 w/|w|  | 
|   df  |   函数f的微小变化,足够小以至适合于所有相关函数的线性近似  | 
|   df/dx  |   f关于x的导数,同时也是f的线性近似斜率  | 
|   f '  |   函数f关于相应自变量的导数,自变量通常为x  | 
|   ∂f/∂x  |   y、z固定时f关于x的偏导数。通常f关于某变量q的偏导数为当其它几个变量固定时df 与dq的比值。任何可能导致变量混淆的地方都应明确地表述  | 
|   (∂f/∂x)|r,z  |   保持r和z不变时,f关于x的偏导数  | 
|   grad f  |   元素分别为f关于x、y、z偏导数 [(∂f/∂x), (∂f/∂y), (∂f/∂z)] 或 (∂f/∂x)i + (∂f/∂y)j + (∂f/∂z)k; 的向量场,称为f的梯度  | 
|   ∇  |   向量算子(∂/∂x)i + (∂/∂x)j + (∂/∂x)k, 读作 "del"  | 
|   ∇f  |   f的梯度;它和 uw 的点积为f在w方向上的方向导数  | 
|   ∇•w  |   向量场w的散度,为向量算子∇ 同向量 w的点积, 或 (∂wx /∂x) + (∂wy /∂y) + (∂wz /∂z)  | 
|   curl w  |   向量算子 ∇ 同向量 w 的叉积  | 
|   ∇×w  |   w的旋度,其元素为[(∂fz /∂y) - (∂fy /∂z), (∂fx /∂z) - (∂fz /∂x), (∂fy /∂x) - (∂fx /∂y)]  | 
|   ∇•∇  |   拉普拉斯微分算子:(∂2/∂x2) + (∂/∂y2) + (∂/∂z2)  | 
|   f "(x)  |   f关于x的二阶导数,f '(x)的导数  | 
|   d2f/dx2  |   f关于x的二阶导数  | 
|   f(2)(x)  |   同样也是f关于x的二阶导数  | 
|   f(k)(x)  |   f关于x的第k阶导数,f(k-1) (x)的导数  | 
|   T  |   曲线切线方向上的单位向量,如果曲线可以描述成 r(t), 则T = (dr/dt)/|dr/dt|  | 
|   ds  |   沿曲线方向距离的导数  | 
|   κ  |   曲线的曲率,单位切线向量相对曲线距离的导数的值:|dT/ds|  | 
|   N  |   dT/ds投影方向单位向量,垂直于T  | 
|   B  |   平面T和N的单位法向量,即曲率的平面  | 
|   τ  |   曲线的扭率:|dB/ds|  | 
|   g  |   重力常数  | 
|   F  |   力学中力的标准符号  | 
|   k  |   弹簧的弹簧常数  | 
|   pi  |   第i个物体的动量  | 
|   H  |   物理系统的哈密尔敦函数,即位置和动量表示的能量  | 
|   {Q, H}  |   Q, H的泊松括号  | 
|   以一个关于x的函数的形式表达的f(x)的积分  | |
|   函数f 从a到b的定积分。当f是正的且 a < b 时表示由x轴和直线y = a, y = b 及在这些直线之间的函数曲线所围起来图形的面积  | |
|   L(d)  |   相等子区间大小为d,每个子区间左端点的值为 f的黎曼和  | 
|   R(d)  |   相等子区间大小为d,每个子区间右端点的值为 f的黎曼和  | 
|   M(d)  |   相等子区间大小为d,每个子区间上的最大值为 f的黎曼和  | 
|   m(d)  |   相等子区间大小为d,每个子区间上的最小值为 f的黎曼和  | 
公式输入符号 :
+: plus(positive正的)
-: minus(negative负的)
*: multiplied by
÷: divided by
=: be equal to
≈: be approximately equal to
(): round brackets(parenthess)
[]: square brackets
{}: braces
∵: because
∴: therefore
≤: less than or equal to
≥: greater than or equal to
∞: infinity
LOGnX: logx to the base n
xn: the nth power of x
f(x): the function of x
dx: diffrencial of x
x+y: x plus y
(a+b): bracket a plus b bracket closed
a=b: a equals b
a≠b: a isn't equal to b
a>b : a is greater than b
a>>b: a is much greater than b
a≥b: a is greater than or equal to b
x→∞: approches infinity
x2: x square
x3: x cube
√ ̄x: the square root of x
3√ ̄x: the cube root of x
3‰: three peimill
n∑i=1xi: the summation of x where x goes from 1to n
n∏i=1xi: the product of x sub i where igoes from 1to n
∫ab: integral betweens a and b
数学符号(理科符号)——运算符号 :
1.基本符号:+ - × ÷(/)
2.分数号:/
3.正负号:±
4.相似全等:∽ ≌
5.因为所以:∵ ∴
6.判断类:= ≠ < ≮(不小于) > ≯(不大于)
7.集合类:∈(属于) ∪(并集) ∩(交集)
8.求和符号:∑
9.n次方符号:¹(一次方) ²(平方) ³(立方) ⁴(4次方) ⁿ(n次方)
10.下角标:₁ ₂ ₃ ₄
(如:A₁B₂C₃D₄ 效果如何?)
11.或与非的"非":¬
12.导数符号(备注符号):′ 〃
13.度:° ℃
14.任意:∀ ;“存在”:∃
15.推出号:⇒
16.等价号:⇔
17.包含被包含:⊆ ⊇ ⊂ ⊃
18.积分:∫ ∬
19.箭头类:↗ ↙ ↖ ↘ ↑ ↓ ↔ ↕ ↑ ↓ → ←
20.绝对值:|
21.弧:⌒
22.圆:⊙
;
