MathType二次偏导怎么表示

求导以及求偏导运算在数学中是很重要的一个部分,尤其是在高等数学中,基本都由函数的导数与偏导组成,很多公式定理也是关于这方面的,如果少了这一部分,数学将会黯然失色。因此在文档中涉及到这些内容时,必然会少不了偏导求导符号的出现,那么编辑公式时,MathType二次偏导怎么表示?

具体操作过程如下:

1.打开MathType公式编辑器这个软件,进入到公式编辑状态,打开方式有很多种,可以根据自己的习惯来打开,对于编辑公式没有影响。

 
打开软件进入编辑状态

2.由于求偏导是属于分数形式,所以首先要使用分数模板,在“分数和根号”模板中选择使用“标准分式尺寸”模板。

 
使用标准分式模板

3.在分母中输入偏导符号,可以直接使用小标签栏中的偏导符号,也可以使用“杂项符号”模板中的偏导符号,一般直接点击小标签栏中的偏导符号比较方便直接。

 
在分子分经母中输入偏导符号

4.因为是二次偏导,必须要表现出2,因此需要使用上标模板,在偏导符号上面添加上标2,在模板中选择“上标和下标”模板中的“上标”模板,在虚框中输入2。将光标跳出上标后继续输入就可以了。

 
在分子的偏导符号加上标

5.分子的输入方法是一样的,只是上标2放在了变量的上方,而不是偏导符号的上方。使用的模板都是一样的。你还可以把这个公式拖到标签栏进行保存,下次使用时直接点击就可以了,也可以直接将之修改。

 
分子采用相同的输入方法并将之保存为常用公式

以上内容向大家介绍了MathType二次偏导怎么表示。使用的模板非常简单,很多看起来很复杂的公式,只要将之分解后直接可以使用一些基本模板编辑出来,当然这需要对MathType有一定的熟悉程度之后。MathType破解版编辑公式时需要结合不同的模板才能编辑出多种多样的公式,只是单一地使用一个模板是无法满足我们的需要的,这也是它编辑功能强大的原因之一。

时间: 2024-10-12 03:00:22

MathType二次偏导怎么表示的相关文章

二阶偏导相等的一个充分条件

困扰我这么多年的问题终于解决了:为什么爷爷的爸爸和爸爸的爷爷是同一个人,而奶奶的妈妈和妈妈的奶奶却不是同一个人? 答案:二阶偏导次序不影响结果的前提是导数在区间连续. [虽然以前看过,但是没有保存]

[Unsolved] 偏导问题

此问题来源于模糊C均值聚类的推导过程 符号定义:{xi,i=1,2,?,n}是n个样本组成的样本集合,c为预定的类别数目,μi,i=1,2,?,c每个聚类的中心,μj(xj)是第i个样本对于第j类的隶属度函数,且其满足如下关系式: ∑j=1cμj(xi)=1i=1,2,?,c(1) 用隶属度函数定义的聚类损失函数可以写为: Jf=∑j=1c∑i=1n[μj(xj)]b∥∥xi?μj∥∥2(2) 其中,b>1是一个可以控制聚类结果的隶属度程度的常数. 令Jf对μj(xi)求偏导,可得: μj(xj

微分 - 偏导 - 等等

在一些数学公式的推导中,常会遇到 \(d\) / \(\partial\) / \(\delta\) ?\(\Delta\) 等符号.它们背后分别代表的数学含义? 增量 设变量 \(u\) 从它的一个初值 \(u_1\) 变到终值 \(u_2\),终值与初值的差 \(u_2 - u_1\) 就叫做变量 \(u\) 的增量,记作 \(\Delta u\),即 \[\Delta u = u_2 - u_1\] 增量 \(\Delta u\) 可以是正的,也可以是负的. 应该注意到:记号 \(\Del

derivative of cost function for Logistic Regression 逻辑回归代价函数偏导证明

机器学习第二课

上一个博文,我们讲了Linear Regression, gradient descent, normal equations和Locally weighted linear regression,这次博文我们重点来学习Logistic regression,这是机器学习非常重要的一种回归模型,可以说是对Linear Regression的一种离散化表示,对二分类的一种常用方法. 回顾我们上个博文中讲到的Linear Regression模型, ,给定input x,h(x)是其预测值,由于Li

统计学习方法(六)——逻辑斯谛回归与最大熵模型

/*先把标题给写了,这样就能经常提醒自己*/ 转自别处 有很多与此类似的文章  也不知道谁是原创 因原文由少于错误 所以下文对此有修改并且做了适当的重点标记(横线见的内容没大明白 并且有些复杂,后面的运行流程依据前面的得出的算子进行分类) 初步接触 谓LR分类器(Logistic Regression Classifier),并没有什么神秘的.在分类的情形下,经过学习之后的LR分类器其实就是一组权值w0,w1,...,wm. 当测试样本集中的测试数据来到时,这一组权值按照与测试数据线性加和的方式

SIFT特征原理简析(HELU版)

SIFT(Scale-Invariant Feature Transform)是一种具有尺度不变性和光照不变性的特征描述子,也同时是一套特征提取的理论,首次由D. G. Lowe于2004年以<Distinctive Image Features from Scale-Invariant Keypoints[J]>发表于IJCV中.开源算法库OpenCV中进行了实现.扩展和使用. 本文主要依据原始论文和网络上相关专业分析,对SIFT特征提取的算法流程进行简单分析.由于涉及到的知识概念较多,本人

《深度学习》圣经&quot;花书&quot;经验法则中文版!

作者:Jeff Macaluso https://jeffmacaluso.github.io/post/DeepLearningRulesOfThumb/ 转自CVer,仅用作个人学习 当我在研究生期间,第一次学习神经网络时,我问我的教授是否有任何关于选择架构和超参数的经验法则.他的回答是:“嗯,有点,但不...” - 毕竟神经网络的选择远远多于其他机器学习算法!在阅读 Ian Goodfellow,Yoshua Bengio和Aaaron Courville的深度学习书时,我一直在思考这个问

支持向量机(SVM)(二)-- 拉格朗日对偶(Lagrange duality)

简介: 1.在之前我们把要寻找最优的分割超平面的问题转化为带有一系列不等式约束的优化问题.这个最优化问题被称作原问题.我们不会直接解它,而是把它转化为对偶问题进行解决. 2.为了使问题变得易于处理,我们的方法是把目标函数和约束全部融入一个新的函数,为了使问题变得易于处理,我们的方法是把目标函数和约束全部融入一个新的函数,即拉格朗日函数,再通过这个函数来寻找最优点.即拉格朗日函数,再通过这个函数来寻找最优点. 3.约束条件可以分成不等式约束条件和等式约束条件,只有等式约束条件的问题我们在高等数学课