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Typora数学公式

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Dean0731
发布2020-05-11 11:32:57
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发布2020-05-11 11:32:57
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LaTeX编辑数学公式基本语法元素

LaTeX中的数学模式有两种形式:

  • inline 和 display。
    • 前者是指在正文插入行间数学公式,后者独立排列,可以有或没有编号。
  • 行间公式(inline)
    • 用$将公式括起来。
  • 块间公式(displayed)
    • 用$$将公式括起来是无编号的形式
    • 还有[.....]的无编号独立公式形式但Markdown好像不支持。
    • 块间元素默认是居中显示的。

各类希腊字母编辑表

希腊字母编辑表
希腊字母编辑表
  • 上下标、根号、省略号
    • 下标:x_i:
    (x_i)
    • 上标:x^2:
    (x^2)
    • 注意:上下标如果多于一个字母或者符号,需要用一对{}括起来 x_{i1}:
    (x_{i1})
    (x^{at})
    • 根号: \sqrt[n]{5}:
    (sqrt[n]{5})
    • 省略号:\cdots:
    (cdots)
  • 运算符
    • 基本运算符+ - * ÷
      • 求和:
        • \sum_1^n:
        (sum_1^n)
        • \sum_{x,y}:
        (sum_{x,y})
      • 积分:
        • \int_1^n:
        (int_1^n)
      • 极限
        • lim_{x \to \infy}:
        (lim_{x to infty})
      • 行列式
        • $$ X=\left| \begin{matrix} x_{11} & x_{12} & \cdots & x_{1d}\\ x_{21} & x_{22} & \cdots & x_{2d}\\ \vdots & \vdots & \ddots & \vdots \\ x_{11} & x_{12} & \cdots & x_{1d}\\ \end{matrix} \right| $$ \[X=\left| \begin{matrix} x_{11} & x_{12} & \cdots & x_{1d}\\ x_{21} & x_{22} & \cdots & x_{2d}\\ \vdots & \vdots & \ddots & \vdots \\ x_{11} & x_{12} & \cdots & x_{1d}\\ \end{matrix} \right| \]
      • 矩阵
        • $$ \begin{matrix} 1 & x & x^2\\ 1 & y & y^2\\ 1 & z & z^2\\ \end{matrix} $$ \[\begin{matrix} 1 & x & x^2\\ 1 & y & y^2\\ 1 & z & z^2\\ \end{matrix} \]
  • 箭头
    img
    img
  • f(n)= \begin{cases} n/2, & \text{if n is odd} \end{cases} \[f(n)= \begin{cases} n/2, & \text{if n is odd} \end{cases} \]
  • 方程组
    • $$ \left\{ \begin{array}{c} a_1x+b_1y+c_1z=d_1\\ a_2x+b_2y+c_2z=d_2\\ a_3x+b_3y+c_3z=d_3 \end{array} \right. $$ \[\left\{ \begin{array}{c} a_1x+b_1y+c_1z=d_1\\ a_2x+b_2y+c_2z=d_2\\ a_3x+b_3y+c_3z=d_3 \end{array} \right. \]
  • 常用公式 线性模型
h(\theta) = \sum_{j=0} ^n \theta_j x_j

\[h(\theta) = \sum_{j=0} ^n \theta_j x_j \] 均方误差

J(\theta) = \frac{1}{2m}\sum_{i=0}^m(y^i - h_\theta(x^i))^2

\[J(\theta) = \frac{1}{2m}\sum_{i=0}^m(y^i - h_\theta(x^i))^2 \] 求积公式 \

H_c=\sum_{l_1+\dots +l_p}\prod^p_{i=1} \binom{n_i}{l_i}

批量梯度下降

\frac{\partial J(\theta)}{\partial\theta_j} = -\frac1m\sum_{i=0}^m(y^i - h_\theta(x^i))x^i_j

\[\frac{\partial J(\theta)}{\partial\theta_j} = -\frac1m\sum_{i=0}^m(y^i - h_\theta(x^i))x^i_j \] 推导过程

  • 字符下标
\max \limits_{a<x<b}\{f(x)\}
  • end
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原始发表:2019-12-17 ,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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