在矩陣微積分中,雅可比公式(Jacobi's formula)把矩陣 A {\displaystyle \mathbf {A} } 的行列式的導數表達為 A {\displaystyle \mathbf {A} } 的伴隨矩陣與 A {\displaystyle \mathbf {A} } 本身導數的乘積的跡。[1] 此條目或其章節極大或完全地依賴於某個單一的來源。 (2019年3月5日) 此條目需要補充更多來源。 (2019年3月5日) 若 A {\displaystyle \mathbf {A} } 是從實數到 n × n {\displaystyle n\times n} 矩陣的可微映射,則 d d t det A ( t ) = tr ( adj ( A ( t ) ) d A ( t ) d t ) {\displaystyle {\frac {\mathrm {d} }{\mathrm {d} t}}\det \mathbf {A} \left(t\right)=\operatorname {tr} \left(\operatorname {adj} \left(\mathbf {A} \left(t\right)\right)\,{\frac {\mathrm {d} \mathbf {A} \left(t\right)}{\mathrm {d} t}}\right)} 。 其中 tr ( X ) {\displaystyle \operatorname {tr} \left(\mathbf {X} \right)} 為矩陣 X {\displaystyle \mathbf {X} } 的跡。 Remove ads參考資料Loading content...Loading related searches...Wikiwand - on Seamless Wikipedia browsing. On steroids.Remove ads