课程地址和说明
本系列文章是我学习李沐老师深度学习系列课程的学习笔记，可能会对李沐老师上课没讲到的进行补充。
本节是第一篇
矩阵计算
标量导数
导数刻画的是函数在某点的瞬时变化率
这东西都是考研学过的，快速略过，如果忘记直接查表，导数定义如下：
亚导数
就是不可导点如果是左右导数不相等的情况下，就在该点取左导数或者右导数的值作为导数值，比如 f ( x ) = ∣ x ∣ f(x)=|x| f(x)=∣x∣
那个其实应该是 a ∈ { − 1 , 1 } a\in \left\{-1,1\right\} a∈{−1,1}
偏导数
本章节参考视频：【多元微分专题】第六期：方向导数和梯度的直观理解
在多元函数 f ( x , y , . . . ) f(x,y,...) f(x,y,...)（以2个自变量的多元函数 f ( x , y ) f(x,y) f(x,y)为例子，此时为3维坐标系），所谓的偏导数就是曲面上某点 ( x 0 , y 0 ) 处 (x_{0},y_{0})处 (x0,y0)处沿着 x x x轴或 y y y轴的正方向的变化率，即：
f x ( x 0 , y 0 ) = lim △ x → 0 f ( x 0 + △ x , y 0 ) − f ( x 0 , y 0 ) △ x f y ( x 0 , y 0 ) = lim △ x → 0 f ( x 0 , y 0 + △ y ) − f ( x 0 , y 0 ) △ y f_{x}(x_{0},y_{0})=\lim_{ \bigtriangleup {x} \to 0} \frac{f(x_{0}+\bigtriangleup {x},y_{0})-f(x_{0},y_{0})}{\bigtriangleup {x}}\\ f_{y}(x_{0},y_{0})=\lim_{ \bigtriangleup {x} \to 0} \frac{f(x_{0},y_{0}+\bigtriangleup {y})-f(x_{0},y_{0})}{\bigtriangleup {y}} fx(x0,y0)=△x→0lim△xf(x0+△x,y0)−f(x0,y0)fy(x0,y0)=△x→0lim△yf(x0,y0+△y)−f(x0,y0)
从几何上直观地看就是：
方向导数
上述多元函数不一定在按某个固定轴方向上有变化率，还可以按任意方向上变化，由此引出方向导数的概念。
方向余弦
方向导数
一个多元函数在某点处的值入下图黑色点所示：
该点在xOy面的投影点为蓝色的点，这个函数可以沿着这个投影点做向量起始点的在xOy平面上的任意向量的方向上发生变化：
假如在该点处，函数按照下图中紫色向量的方向变化：
那么它会在向量方向上投影出一段曲线（以这个向量所在平面切这个曲面），由此得到了如下图的在该点处对应投影曲线的切线：
当该向量变换方向的时候，其在紫色向量所在平面1与曲线相交在平面1上的曲线在该点处的切线斜率也会发生变化，它可以360°任意方向变化，如下面三张图所示：
如上图所示，单位向量可以写成方向余弦形式。
当自变量从A点走到B点，因变量也会发生 △ Z \bigtriangleup Z △Z的改变。
- 方向导数的定义如下：
所以说偏导数是方向导数的特例，是让其沿着xOy平面中的 x x x轴的方向向量或 y y y轴的方向向量计算变化率。
方向导数的计算
