前言:本来打算只是归纳一下数学求导相关公式,后面也写了旋转求导相关内容,哈哈。感觉有点发散把握不住呀。水平有限,欢迎评论区点出。
一、基本初等函数求导公式
- ( C ) ′ = 0 , C (C)'=0,C (C)′=0,C为常数
- ( x μ ) ′ = μ x μ − 1 , μ (x^\mu)'=\mu x^{\mu-1},\mu (xμ)′=μxμ−1,μ为常数
- ( s i n x ) ′ = c o s x (sinx)'=cosx (sinx)′=cosx
- ( c o s x ) ′ = − s i n x (cosx)'=-sinx (cosx)′=−sinx
- ( t a n x ) ′ = s e c 2 x (tanx)'=sec^2x (tanx)′=sec2x
- ( c s c x ) ′ = − c s c 2 x (cscx)'=-csc^2x (cscx)′=−csc2x
- ( s e c x ) ′ = s e c x t a n x (secx)'=secxtanx (secx)′=secxtanx
- ( c s c x ) ′ = − c s c x c o t x (cscx)'=-cscxcotx (cscx)′=−cscxcotx
- ( a x ) ′ = a x l n a (a^x)'=a^xlna (ax)′=axlna
- ( e x ) ′ = e x (e^x)'=e^x (ex)′=ex
- ( l o g a x ) ′ = 1 x l n a (log{_a}x)'=\frac1{xlna} (logax)′=xlna1
- ( l n x ) ′ = 1 x (lnx)'=\frac1{x} (lnx)′=x1
- ( a r c s i n x ) ′ = 1 1 − x 2 (arcsinx)'=\frac 1{\sqrt{1-x^2}} (arcsinx)′=1−x21
- ( a r c c o s x ) ′ = − 1 1 − x 2 (arccosx)'=- \frac 1{1-x^2} (arccosx)′=−1−x21
- ( a r c t a n x ) ′ = 1 1 + x 2 (arctanx)'=\frac 1{1+x^2} (arctanx)′=1+x21
- ( a r c c o t x ) ′ = − 1 1 + x 2 (arccotx)'=- \frac 1{1+x^2} (arccotx)′=−1+x21
二、函数四则运算求导法则
设 μ = μ ( x ) , v = v ( x ) \mu=\mu(x),v=v(x) μ=μ(x),v=v(x)都可导,则
- ( u ± v ) ′ = u ′ ± v ′ (u\pm v)'=u' \pm v' (u±v)′=u′±v′
- ( C μ ) ′ = C u ′ , C (C\mu)'=Cu',C (Cμ)′=Cu′,C为常数
- ( u v ) ′ = u ′ v + u v ′ (uv)'=u'v+uv' (uv)′=u′v+uv′
- ( u v ) ′ = u ′ v − u v ′ v 2 (\frac u{v})'=\frac {u'v-uv'}{v^2} (vu)′=v2u′v−uv′
三、反函数求导数法则
若函数
x
=
φ
(
y
)
x=\varphi(y)
x=φ(y)在某区间
I
y
I{_y}
Iy内可导、单调且
φ
′
(
y
)
≠
0
,
\varphi'(y)\neq0,
φ′(y)=0,则它反函数
y
=
f
(
x
)
y=f(x)
y=f(x)在对应区间
I
x
I{_x}
Ix内也可导,且:
f
′
(
x
)
=
1
φ
′
(
y
)
f'(x)=\frac 1{\varphi'(y)}
f′(x)=φ′(y)1
或
d
y
d
x
=
1
d
x
d
y
\frac {dy}{dx}=\frac {1}{\frac {dx}{dy}}
dxdy=dydx1
四、旋转求导
4.1 李群李代数
简易理解,李群就是旋转矩阵表示姿态;李代数使用旋转向量表示姿态;
借助MIT牛人的一席话,理解李群李代数非凡意义:
当分析和群论走在一 起,我们就有了李群(Lie Group)和李代数(Lie Algebra)。它们给连续群上的元素赋予了代数结构。这是一门非常漂亮的数学:在一个体系中,拓扑,微分和代数走到了一起。在一定条件下, 通过李群和李代数的联系,它让几何变换的结合变成了线性运算,让子群化为线性子空间,这样就为learning中许多重要的模型和算法的引入到对几何运动 的建模创造了必要的条件。
1)两者桥梁:罗徳里格旋转公式
R
=
c
o
s
θ
⋅
I
+
(
1
−
c
o
s
θ
)
⋅
n
⃗
⋅
n
⃗
T
+
s
i
n
θ
⋅
n
⃗
∧
R=cos\theta\cdot I+(1-cos\theta)\cdot \vec{n}\cdot \vec{n}^{T}+sin\theta\cdot \vec{n}^{\wedge}
R=cosθ⋅I+(1−cosθ)⋅n⋅nT+sinθ⋅n∧
其中,
∧
\wedge
∧表示向量到反对称的转换符;
θ
\theta
θ表示转角;
n
⃗
\vec{n}
n表示单位旋转向量;
2)把旋转角度约束在 ± π \pm\pi ±π范围,李群和李代数是一一对应的;否则,存在多个李代数对应同一个李群;换言之,多个旋转向量对应同一个旋转矩阵。
3)李群求导数,理解为泊松公式;
4)若知道了旋转矩阵即李群,那么通过如下方式可获取李代数:
θ
=
a
r
c
c
o
s
t
r
(
R
)
−
1
2
\theta=arccos\frac{tr(R)-1}{2}
θ=arccos2tr(R)−1
R
⋅
a
⃗
=
a
⃗
R\cdot \vec a=\vec a
R⋅a=a
根据线性代数求解特征值、特征向量方式,求解特征值为1对应的向量为旋转向量。至此,完成李群到李代数的映射。
4.2 旋转矩阵
1)对时间求导数,来自泊松公式
假设旋转矩阵
R
R
R,角速度为
ω
\omega
ω,则
R
R
R对时间求导数表示为:
R
˙
=
R
⋅
ω
∧
\dot{R}=R\cdot\omega^{\wedge}
R˙=R⋅ω∧
其中,
ω
∧
=
[
0
−
ω
3
ω
2
ω
3
0
−
ω
1
−
ω
2
ω
1
0
]
\omega^{\wedge}=\begin{bmatrix} 0&-\omega{_3}&\omega{_2} \\ \omega{_3}&0&-\omega{_1}\\-\omega{_2}&\omega{_1}&0\end{bmatrix}
ω∧=
0ω3−ω2−ω30ω1ω2−ω10
2)对于三维空间中,点
p
=
[
x
,
y
,
z
]
p = [x,y,z]
p=[x,y,z]经过旋转矩阵
R
R
R变换,则变换到点
p
′
p'
p′,公式表示如:
p
′
=
R
p
p'=Rp
p′=Rp
4.3 四元数
1)当实部接近0,其余分量会非常大,导致解不稳定;由于 q q q和 − q -q −q表示同一个旋转,所以 R R R对应的四元数不唯一
2)在三维空间中,点 p = [ x , y , z ] p = [x,y,z] p=[x,y,z]使用四元数变换至点 p ′ p' p′过程如:
将三维空间点映射到四元数空间,设
p
=
[
0
,
x
,
y
,
z
]
p=[0,x,y,z]
p=[0,x,y,z],
四元数旋转表示为
q
=
[
c
o
n
θ
2
,
n
⃗
⋅
s
i
n
θ
2
]
q=[con\frac{\theta}{2},\vec{n}\cdot sin\frac{\theta}{2}]
q=[con2θ,n⋅sin2θ],
θ
\theta
θ表示转角,
n
⃗
\vec{n}
n表示单位向量
那么,有
p
′
=
q
⋅
p
⋅
q
−
1
p'=q\cdot p\cdot q^{-1}
p′=q⋅p⋅q−1
3)四元数与轴角的关系
假设某个旋转运动的旋转轴为单位向量
u
⃗
\vec{u}
u,绕该轴旋转的角度
θ
\theta
θ,那么她对应的单位四元数为:
q
=
[
c
o
s
θ
2
u
⃗
⋅
s
i
n
θ
2
]
q=\begin{bmatrix} cos\frac{\theta}{2}\\\vec{u}\cdot sin\frac{\theta}{2} \end{bmatrix}
q=[cos2θu⋅sin2θ]
当旋转一段微小时间,即旋转角度趋向零时,容易有:
Δ
q
=
[
c
o
s
δ
θ
2
u
⃗
⋅
s
i
n
δ
θ
2
]
≈
[
1
u
⃗
⋅
δ
θ
2
]
=
[
1
δ
θ
2
]
\Delta{q}=\begin{bmatrix}cos\frac{\delta\theta}{2}\\\vec{u} \cdot sin\frac{\delta\theta}{2}\end{bmatrix}\approx\begin{bmatrix}1\\\vec{u}\cdot \frac{\delta\theta}{2}\end{bmatrix}=\begin{bmatrix}1\\\frac{\delta\theta}{2}\end{bmatrix}
Δq=[cos2δθu⋅sin2δθ]≈[1u⋅2δθ]=[12δθ]
其中
δ
θ
\delta\theta
δθ的方向表示旋转轴,模长表示旋转角度。
4)四元数求导数
角速度有:
ω
=
lim
Δ
t
→
0
δ
θ
Δ
t
\omega=\lim_{\Delta{t} \to 0} \frac{\delta\theta}{\Delta{t}}
ω=Δt→0limΔtδθ
四元数对时间的导数为:
q
˙
=
lim
Δ
t
→
0
q
(
t
+
Δ
t
)
−
q
(
t
)
Δ
t
=
lim
Δ
t
→
0
q
⊗
Δ
q
−
q
Δ
t
=
lim
Δ
t
→
0
q
⊗
(
[
1
δ
θ
2
]
−
[
1
0
⃗
]
)
Δ
t
=
q
⊗
[
1
ω
2
]
\dot{q}=\lim_{\Delta{t} \to 0} \frac{q(t+\Delta{t})-q(t)}{\Delta t}=\lim_{\Delta{t} \to 0} \frac{q\otimes\Delta q -q}{\Delta t}=\lim_{\Delta{t} \to 0} \frac{q\otimes \left( \begin{bmatrix}1\\ \frac{\delta\theta}{2}\end{bmatrix} -\begin{bmatrix}1\\ \vec{0}\end{bmatrix}\right) }{\Delta t}=q\otimes\begin{bmatrix}1\\ \frac{\omega}{2}\end{bmatrix}
q˙=Δt→0limΔtq(t+Δt)−q(t)=Δt→0limΔtq⊗Δq−q=Δt→0limΔtq⊗([12δθ]−[10])=q⊗[12ω]
数学公式参考
四元数求导参考
旋转向量旋转矩阵求导
旋转矩阵与旋转轴转换数学公式
李群李代数历史
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好记性不如烂笔头
积跬步期千里
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