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Jacobian

雅可比行列式

The Collaborative International Dictionary of English v.0.48 (gcide)

Jacobean \Ja*co"be*an\ (?; 277), Jacobian \Ja*co"bi*an\, a.
[From L. Jacobus James. See 2d {Jack}.]
Of or pertaining to James the First, of England, or of his
reign or times; especially, pertaining to a style of
architecture and decoration popular in the time of James I.;
as, Jacobean writers. "A Jacobean table." --C. L. Eastlake.
[1913 Webster WordNet 1.5]

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英文字典中文字典相关资料:

Jacobian matrix and determinant - Wikipedia
The Jacobian determinant is sometimes simply referred to as "the Jacobian" The Jacobian determinant at a given point gives important information about the behavior of f near that point
雅可比矩阵（Jacobian Matrix） - 知乎
理解雅可比矩阵（Jacobian Matrix）是掌握非线性最小二乘、SLAM优化、李群上的 ESKF 、甚至深度学习反向传播的核心基础之一。下面我们来系统讲解它的定义、几何意义、计算方法，以及在优化中的实际作用。
雅可比矩阵 - 维基百科，自由的百科全书
在向量分析中，雅可比矩阵（也称作 Jacobi矩陣，英語： Jacobian matrix）是函數的一阶偏导数以一定方式排列成的矩阵。當其為方形矩阵時，其行列式称为雅可比行列式（Jacobi determinant）。要注意的是，在英文中雅可比矩陣跟雅可比行列式都可稱作 Jacobian。
理解Jacobian矩阵与行列式 - 知乎
Carl Gustav Jacob Jacobi (1804 – 1851) Jacobian矩阵与行列式由德国数学家Carl Gustav Jacob Jacobi (1804 – 1851)提出，他在椭圆函数、动力学、微分方程、行列式和数论等方面做出了重要贡献。他推动了偏微分符号 \partial 的广泛使用，只要看一眼Jacobian公式就知道原因了。
Jacobian -- from Wolfram MathWorld
the Jacobian matrix, sometimes simply called "the Jacobian" (Simon and Blume 1994) is defined by
雅可比矩阵_百度百科
它们全部都以数学家卡尔·雅可比命名；英文雅可比行列式"Jacobian"可以发音为 [ja ˈko bi ən]或者 [ʤə ˈko bi ən]。假设某函数从映到，其雅可比矩阵是从到的线性映射，其重要意义在于它表现了一个多变数向量函数的最佳线性逼近。
雅可比矩阵（Jacobian Matrix）-CSDN博客
雅可比矩阵（Jacobian Matrix）是多元函数的“导数矩阵”，核心作用是将“多输入、多输出函数”的局部变化率（偏导数）组织成结构化矩阵，方便数学计算和工程应用（尤其在机器学习、优化算法、机器人学中高频使用）。
雅可比矩阵和行列式（Jacobian） - CSDN博客
1，Jacobian matrix and determinant 在向量微积分学中，雅可比矩阵是向量对应的函数（就是多变量函数，多个变量可以理解为一个向量，因此多变量函数就是向量函数）的一阶偏微分以一定方式排列形成的矩阵。
3. 8: Jacobians - Mathematics LibreTexts
The goal for this section is to be able to find the "extra factor" for a more general transformation We call this "extra factor" the Jacobian of the transformation We can find …
雅可比行列式_百度百科
雅可比行列式通常称为雅可比式 (Jacobian)，它是以n个n元函数的偏导数为元素的行列式。事实上，在函数都连续可微（即偏导数都连续）的前提之下，它就是函数组的微分形式下的系数矩阵（即雅可比矩阵）的行列式。

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