latex公式:列向量、矩阵、方程组

注释

<!--
你好
-->

多个公式并列

T F − I D F = T F ∗ I D F = N 文 本 总 的 单 词 个 数 ∗ l o g 2 ( 文 本 总 数 包 含 这 个 单 词 的 文 本 数 量 ) \begin{aligned} TF-IDF &=TF*IDF \\ &= \frac{N}{文本总的单词个数}*log_2(\frac{文本总数}{包含这个单词的文本数量}) \end{aligned}TFIDF=TFIDF=Nlog2()

$$
\begin{aligned}
TF-IDF &=TF*IDF \\
  &= \frac{N}{文本总的单词个数}*log_2(\frac{文本总数}{包含这个单词的文本数量})
  \end{aligned}
$$

花括号

a + b + ⋯ ⏞ = t + z ⏟ total    a + b + ⋯ ⏞ 126 + z \begin{aligned} \underbrace{a + \overbrace{b+\cdots}^{=t}+z}_{\text{total}} ~~ a + {\overbrace{b+\cdots}}^{126}+z \end{aligned}totala+b+=t+z  a+b+126+z
代码:

\begin{aligned}
\underbrace{a + \overbrace{b+\cdots}^{=t}+z}_{\text{total}} ~~ a +             {\overbrace{b+\cdots}}^{126}+z
\end{aligned}

m { a 11 a 12 ⋯ a 1 n a 21 a 22 ⋯ a 2 n ⋮ ⋯ ⋱ ⋮ a m 1 a m 2 ⋯ a m n ⏞ n m\left\{\overbrace{ \begin{array} {cccc} a_{11}&a_{12}&\cdots&a_{1n}\\ a_{21}&a_{22}&\cdots&a_{2n}\\ \vdots&\cdots&\ddots&\vdots&\\ a_{m1}&a_{m2}&\cdots&a_{mn}\\ \end{array} }^{n} \right.ma11a21am1a12a22am2a1na2namnn

代码:

m\left\{\overbrace{
	\begin{array}
	{cccc}
	a_{11}&a_{12}&\cdots&a_{1n}\\
	a_{21}&a_{22}&\cdots&a_{2n}\\
	\vdots&\cdots&\ddots&\vdots&\\
	a_{m1}&a_{m2}&\cdots&a_{mn}\\
	\end{array}
	}^{n}
	\right.

R m ∗ n m = 9947 ∗ n = 15774 = a 11 a 12 ⋯ a 1 n a 21 a 22 ⋯ a 2 n ⋮ ⋯ ⋱ ⋮ a m 1 a m 2 ⋯ a m n \mathbb{R}^{m*n_{m=9947*n=15774}}=\begin{array} {cccc} a_{11}&a_{12}&\cdots&a_{1n}\\ a_{21}&a_{22}&\cdots&a_{2n}\\ \vdots&\cdots&\ddots&\vdots&\\ a_{m1}&a_{m2}&\cdots&a_{mn}\\ \end{array}Rmnm=9947n=15774=a11a21am1a12a22am2a1na2namn
代码:


	\mathbb{R}^{m*n_{m=9947*n=15774}}=\begin{array}
	{cccc}
	a_{11}&a_{12}&\cdots&a_{1n}\\
	a_{21}&a_{22}&\cdots&a_{2n}\\
	\vdots&\cdots&\ddots&\vdots&\\
	a_{m1}&a_{m2}&\cdots&a_{mn}\\
	\end{array}

矩阵字母表示,双R表示

$\mathbb{R}^{9947*15774}$

R 9947 ∗ 15774 \mathbb{R}^{9947*15774}R994715774

分数公式

T F = 1 2 TF=\frac{1}{2}TF=21

$$
TF=\frac{1}{2}
$$

通过\frac来实现

矩阵

m { a 11 a 12 ⋯ a 1 n a 21 a 22 ⋯ a 2 n ⋮ ⋯ ⋱ ⋮ a m 1 a m 2 ⋯ a m n ⏞ n \begin{aligned} m\left\{\overbrace{ \begin{array} {cccc} a_{11}&a_{12}&\cdots&a_{1n}\\ a_{21}&a_{22}&\cdots&a_{2n}\\ \vdots&\cdots&\ddots&\vdots&\\ a_{m1}&a_{m2}&\cdots&a_{mn}\\ \end{array} }^{n} \right. \end{aligned}ma11a21am1a12a22am2a1na2namnn
代码:

\begin{aligned}
	m\left\{\overbrace{
	\begin{array}
	{cccc}
	a_{11}&a_{12}&\cdots&a_{1n}\\
	a_{21}&a_{22}&\cdots&a_{2n}\\
	\vdots&\cdots&\ddots&\vdots&\\
	a_{m1}&a_{m2}&\cdots&a_{mn}\\
	\end{array}
	}^{n}
	\right.
	  \end{aligned}

R m ∗ n = a 11 a 12 ⋯ a 1 n a 21 a 22 ⋯ a 2 n ⋮ ⋯ ⋱ ⋮ a m 1 a m 2 ⋯ a m n \begin{aligned} \mathbb{R}^{m*n}=\begin{array} {|cccc|} a_{11}&a_{12}&\cdots&a_{1n}\\ a_{21}&a_{22}&\cdots&a_{2n}\\ \vdots&\cdots&\ddots&\vdots&\\ a_{m1}&a_{m2}&\cdots&a_{mn}\\ \end{array} \end{aligned}Rmn=a11a21am1a12a22am2a1na2namn

代码:

\begin{aligned}
	\mathbb{R}^{m*n}=\begin{array}
	{|cccc|}
	a_{11}&a_{12}&\cdots&a_{1n}\\
	a_{21}&a_{22}&\cdots&a_{2n}\\
	\vdots&\cdots&\ddots&\vdots&\\
	a_{m1}&a_{m2}&\cdots&a_{mn}\\
	\end{array}
	  \end{aligned}

向量

y = y 1 y 2 ⋮ y n \begin{aligned} y= \begin{array} {|c|} y_{1} \\ y_{2}\\ \vdots&\\ y_{n} \end{array} \end{aligned}y=y1y2yn

源码如下:

$$
\begin{aligned}
y=
    \begin{array}
	{|c|}
	y_{1} \\
	y_{2}\\
	\vdots&\\
	y_{n}
	\end{array}
\end{aligned}
$$

方程组

{ w + b = 3 2 w + b = 8 \left\{ \begin{array}{l} w+b=3 \\ 2w+b=8 \end{array} \right.{w+b=32w+b=8

latex 公式为:

$$
\left\{
    \begin{array}{l}
            w+b=3 \\  
            2w+b=8
        \end{array}
\right.
$$

表格

这其实是markdown的表格格式,比latex要简单一些

字段名称类型描述说明
content_idInt数据ID/
contentString文本内容/
subjectString主题提取或依据上下文归纳出来的主题
sentiment_valueInt情感分析分析出的情感
sentiment_wordString情感词情感词
| 字段名称        | 类型   | 描述     | 说明                           |
|-----------------|--------|----------|--------------------------------|
| content_id      | Int    | 数据ID   | /                              |
| content         | String | 文本内容 | /                              |
| subject         | String | 主题     | 提取或依据上下文归纳出来的主题 |
| sentiment_value | Int    | 情感分析 | 分析出的情感                   |
| sentiment_word  | String | 情感词   | 情感词                         |

字母下边有下标

max ⁡ a < x < b \max \limits_{a<x<b}a<x<bmax

公式中空格

两个quad空格a \qquad b两个m的宽度
quad空格a \quad b一个m的宽度
大空格a\ b1/3m宽度
中等空格a;b2/7m宽度
小空格a,b1/6m宽度
没有空格ab正常
紧贴a!b缩进1/6m宽度

\qquad 的效果如下,空格还是挺大的。

$$
a \qquad b  
$$

a b a \qquad bab

字母上有特殊符号

在使用MarkDown写笔记的时候,常常遇到公式中字母带有头顶符号的,如箭头,波浪线和角号等,在此记录下。
角号 a ^ \hat{a}a^a ^ \widehat{a}a \hat{a}$ 或 $\widehat{a}

右箭头b → \stackrel{\rightarrow}{b}b \stackrel{\rightarrow}{b}

左箭头b ← \stackrel{\leftarrow}{b}b \stackrel{\leftarrow}{b}

横线 c ‾ \overline{c}c\overline{c}

一个点d ˙ \dot{d}d˙ \dot{d}

二个点d ¨ \ddot{d}d¨ \ddot{d}

波浪线 e ~ \tilde{e}e~或者E E ~ \widetilde{EE}EE \tilde{e}或 者 或者\widetilde{EE}

分段函数

y = { 0 x=0 1 x!=0 y = \begin{cases} 0& \text{x=0}\\ 1& \text{x!=0} \end{cases}y={01x=0x!=0

$$
y =
\begin{cases}
0& \text{x=0}\\
1& \text{x!=0}
\end{cases}
$$

另一种形式

f ( x ) = { x = cos ⁡ ( t ) y = sin ⁡ ( t ) z = x y f(x)=\left\{ \begin{aligned} x & = & \cos(t) \\ y & = & \sin(t) \\ z & = & \frac xy \end{aligned} \right.f(x)=xyz===cos(t)sin(t)yx

$$
f(x)=\left\{
\begin{aligned}
x & = & \cos(t) \\
y & = & \sin(t) \\
z & = & \frac xy
\end{aligned}
\right.
$$

导数

看下效果
f ( x + Δ x ) ≈ f ( x ) + f ′ ( x ) Δ x + 1 2 f ′ ′ ( x ) Δ x 2 f(x+\Delta{x}) \approx f(x)+f^{'}(x)\Delta{x}+\frac{1}{2}f^{''}(x)\Delta{x}^2f(x+Δx)f(x)+f(x)Δx+21f(x)Δx2

f(x+\Delta{x}) \approx f(x)+f^{'}(x)\Delta{x}+\frac{1}{2}f^{''}(x)\Delta{x}^2

f^{’}可以表示为f ′ f^{'}f,另一种符号表示形式为: f^{\prime} ,效果f ′ f^{\prime}f,另一种写法就是:
∂ z ∂ x + ∂ z ∂ y \frac{\partial z}{\partial x} + \frac{\partial z}{\partial y}xz+yz

$$
\frac{\partial z}{\partial x} + \frac{\partial z}{\partial y}
$$

其中∂ \partial:\partial

大括号

[ x ] \bigg [ x \bigg ][x]

$$
 \bigg [ x  \bigg ]
$$

字母下划线

max ⁡ a i > 0 \max \limits_{a_i>0}ai>0max

$\max \limits_{a_i>0}$

大于等于、小于等于

\ge
\le

效果看这里:≥ , ≤ \ge,\le,

无穷大、无穷小

正负无穷:± ∞ \pm \infty±
正无穷:+ ∞ + \infty+
负无穷:− ∞ - \infty

正负无穷:$\pm \infty$
正无穷:$+ \infty$
负无穷:$- \infty$

集合关系

属于:\in

效果:a ∈ A a \in AaA

不属于:\notin

效果:b ∉ A b \notin Ab/A

连乘 符号

\prod_{i=0}^n
∏ i = 0 n \prod_{i=0}^ni=0n

中心点

K i j = ϕ ( x i ) ⋅ ϕ ( x j ) K_{ij}=\phi(x_i) \cdot \phi(x_j)Kij=ϕ(xi)ϕ(xj)

$K_{ij}=\phi(x_i)  \cdot \phi(x_j)$

版权声明:本文为randompeople原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明。