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gradient: welche regel
Status: (Frage) beantwortet Status 
Datum: 19:03 Mi 15.07.2009
Autor: pfarmer

Aufgabe
Berechnen Sie den Gradienten [mm] \nabla x^{T}Ax [/mm]
wobei [mm] x\in\IR^n [/mm]  und  [mm] A^T=A [/mm]

Nach manuellem rechnen bekomme ich aus [mm] \nabla x^{T}Ax=2Ax [/mm]


welche Regeln gib es dazu? Das ergebnis sieht so einfach aus, der 'manuelle' Weg dazu so:


[mm] x^{T}Ax=x_1(a_{11}x_1+a_{12}x_2+\cdots+a_{1n}x_n)+x_2(a_{21}x_1+a_{22}x_2+\cdots+a_{2n}x_n)+\cdots+x_n(a_{n1}x_1+a_{n2}x_2+\cdots+a_{nn}x_n) [/mm]

[mm] \nabla x^{T}Ax=\vektor{(a_{11}x_1+a_{12}x_2+\cdots+a_{1n}x_n)+x_1a_{11}+x_2a_{21}+\cdots+x_na_{n1} \\ x_1a_{12}+(a_{21}x_1+a_{22}x_2+\cdots+a_{2n}x_n)+x_2a_{22}+\cdots+x_na_{n2} \\ \vdots \\ x_1a_{1n}+x_2a_{2n}+\cdots+(a_{n1}x_1+a_{n2}x_2+\cdots+a_{nn}x_n)+x_na_{nn}} [/mm]
[mm] a_{ij}=a_{ji} [/mm]

[mm] \nabla x^{T}Ax=\vektor{2(a_{11}x_1+a_{12}x_2+\cdots+a_{1n}x_n) \\ 2(a_{21}x_1+a_{22}x_2+\cdots+a_{2n}x_n) \\ \vdots \\ 2(a_{n1}x_1+a_{n2}x_2+\cdots+a_{nn}x_n)}=2Ax [/mm]


Ich habe diese Frage in keinem Forum auf anderen Internetseiten gestellt.

        
Bezug
gradient: Antwort
Status: (Antwort) fertig Status 
Datum: 19:40 Mi 15.07.2009
Autor: MathePower

Hallo pfarmer,


[willkommenmr]


> Berechnen Sie den Gradienten [mm]\nabla x^{T}Ax[/mm]
>  wobei
> [mm]x\in\IR^n[/mm]  und  [mm]A^T=A[/mm]
>  Nach manuellem rechnen bekomme ich aus [mm]\nabla x^{T}Ax=2Ax[/mm]
>  
>
> welche Regeln gib es dazu? Das ergebnis sieht so einfach
> aus, der 'manuelle' Weg dazu so:
>  
>
> [mm]x^{T}Ax=x_1(a_{11}x_1+a_{12}x_2+\cdots+a_{1n}x_n)+x_2(a_{21}x_1+a_{22}x_2+\cdots+a_{2n}x_n)+\cdots+x_n(a_{n1}x_1+a_{n2}x_2+\cdots+a_{nn}x_n)[/mm]
>  
> [mm]\nabla x^{T}Ax=\vektor{(a_{11}x_1+a_{12}x_2+\cdots+a_{1n}x_n)+x_1a_{11}+x_2a_{21}+\cdots+x_na_{n1} \\ x_1a_{12}+(a_{21}x_1+a_{22}x_2+\cdots+a_{2n}x_n)+x_2a_{22}+\cdots+x_na_{n2} \\ \vdots \\ x_1a_{1n}+x_2a_{2n}+\cdots+(a_{n1}x_1+a_{n2}x_2+\cdots+a_{nn}x_n)+x_na_{nn}}[/mm]
>  
> [mm]a_{ij}=a_{ji}[/mm]
>  
> [mm]\nabla x^{T}Ax=\vektor{2(a_{11}x_1+a_{12}x_2+\cdots+a_{1n}x_n) \\ 2(a_{21}x_1+a_{22}x_2+\cdots+a_{2n}x_n) \\ \vdots \\ 2(a_{n1}x_1+a_{n2}x_2+\cdots+a_{nn}x_n)}=2Ax[/mm]
>  


Das wird nach der Produktregel differenziert:

[mm]\nabla\left(x^{T}Ax\right)=\nabla\left( \ x^{T} \left(Ax\right) \ \right)=\nabla x^{T} A*x + x^{T}*\nabla\left(A*x\right)=\nabla x^{T} A*x + x^{T}*A*\nabla x[/mm]

Nun gilt

[mm]\left(x^{T}*A*\nabla x\right)^{T}=\left(\nabla x\right)^{T}*A^{T}*\left(x^{T}\right)^{T}=\nabla x^{T}*A*x[/mm]

Da [mm]\nabla x^{T}[/mm] die Einheitsmatrix ist, gilt

[mm]\nabla\left(x^{T}Ax\right)=2*Ax[/mm]


>
> Ich habe diese Frage in keinem Forum auf anderen
> Internetseiten gestellt.



Gruß
MathePower

Bezug
                
Bezug
gradient: Frage (beantwortet)
Status: (Frage) beantwortet Status 
Datum: 18:23 Do 16.07.2009
Autor: pfarmer

Danke vielmals!!
(so schnelle Antwort, wow)

> Das wird nach der Produktregel differenziert:
>  
> [mm]\nabla\left(x^{T}Ax\right)=\nabla\left( \ x^{T} \left(Ax\right) \ \right)=\nabla x^{T} A*x + x^{T}*\nabla\left(A*x\right)=\nabla x^{T} A*x + x^{T}*A*\nabla x[/mm]

der letzte summand [mm] x^{T}*A*\nabla [/mm] x ist doch aber kein vektor, wie kann das funktionieren?

hält die Produkt Regel wirklich dafür?
Das ist die beutze Produkt regel wenn ich richtig liege:
\nabla(f g) = f \nabla g + g \nabla f

Ich bin verwirrt, was rechtfertigt mir die anwendung diser Regel?
Ist das nicht nur für skalare f und g definiert?

ich hab jetzt noch etwas gefunden (http://en.wikipedia.org/wiki/Del):
\nabla (\vec u \cdot \vec v) = (\vec u \cdot \nabla) \vec v + (\vec v \cdot \nabla) \vec u + \vec u \times (\nabla \times \vec v) + \vec v \times (\nabla \times \vec u)
Das könnte aber noch komplizierter als der manuelle Weg werden



Bezug
                        
Bezug
gradient: Antwort
Status: (Antwort) fertig Status 
Datum: 19:22 Do 16.07.2009
Autor: MathePower

Hallo pfarmer,

> Danke vielmals!!
>  (so schnelle Antwort, wow)
>  
> > Das wird nach der Produktregel differenziert:
>  >  
> > [mm]\nabla\left(x^{T}Ax\right)=\nabla\left( \ x^{T} \left(Ax\right) \ \right)=\nabla x^{T} A*x + x^{T}*\nabla\left(A*x\right)=\nabla x^{T} A*x + x^{T}*A*\nabla x[/mm]
>  
> der letzte summand [mm]x^{T}*A*\nabla[/mm] x ist doch aber kein
> vektor, wie kann das funktionieren?


Es ist ja [mm]x=\pmat{x_{1} \\ ... \\ x_{n}}[/mm] und A eine nXn-Matrix.

Dann ist [mm]x^{T}=\pmat{x_{1} & ... & x_{n}[/mm]

Wird jetzt [mm]x_{T]A*x[/mm] komponentenweise abgeleitet,
dann ergibt sich, beispielsweise für [mm]x_{1}[/mm]:

[mm]\bruch{\partial}{\partial x_{1}}\left(x^{T}*A*x\right)=\bruch{\partial }{\partial x_{1}}\left(x^{T}\right)*A*x+x^{T}*A*\bruch{\partial}{\partial x_{1}}\left(x}\right)[/mm]


[mm]\bruch{\partial }{\partial x_{1}}\left(x^{T}\right)[/mm] ist gerade [mm]e_{1}^{T}[/mm], wobei [mm]e_{1}[/mm] der 1. Einheitsvektor ist.

Und [mm]\bruch{\partial}{\partial x_{1}}\left(x}\right)[/mm] ist  [mm]e_{1}[/mm].


Dann steht da:

[mm]\bruch{\partial}{\partial x_{1}}\left(x^{T}*A*x\right)=\bruch{\partial }{\partial x_{1}}\left(x^{T}\right)*A*x+x^{T}*A*\bruch{\partial}{\partial x_{1}}\left(x}\right)[/mm]

[mm]=e_{1}^{T}*A*x+x^{T}*A*e_{1}[/mm]

und dies ist ein Skalar.

Da A symmetrisch ist, gilt [mm]x^{T}*A*e_{1}=e_{1}^{T}*A*x[/mm]

Dann ist

[mm]\bruch{\partial}{\partial x_{1}}\left(x^{T}*A*x\right)=2*e_{1}^{T}*A*x[/mm]

Da das für analog auch für alle anderen abhängigen Variablen
gemacht werden kann, gilt


[mm]\nabla\left(x^{T}*A*x\right)=2*\pmat{e_{1}^{T}*A*x \\ ... \\ e_{n}^{T}*A*x}=2*A*x[/mm]


>  
> hält die Produkt Regel wirklich dafür?
> Das ist die beutze Produkt regel wenn ich richtig liege:
>  \nabla(f g) = f \nabla g + g \nabla f
>  
> Ich bin verwirrt, was rechtfertigt mir die anwendung diser
> Regel?
>  Ist das nicht nur für skalare f und g definiert?
>  
> ich hab jetzt noch etwas gefunden
> (http://en.wikipedia.org/wiki/Del):
>  \nabla (\vec u \cdot \vec v) = (\vec u \cdot \nabla) \vec v + (\vec v \cdot \nabla) \vec u + \vec u \times (\nabla \times \vec v) + \vec v \times (\nabla \times \vec u)
>  
> Das könnte aber noch komplizierter als der manuelle Weg
> werden
>  
>  


Gruß
MathePower

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