雅可比

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{{#category_index:J|Jacobian}} 对于一个变换方程组,雅可比矩阵J是:

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雅可比是衡量当第 k个参数变化时,第i个数据点的变化程度;是数据对参数依赖程度的一种衡量。在迭代算法中,它可以表示收敛程度。在反演电磁数据中,列一般按顺序(第一)电阻率、(第二)厚度、(第三)校准系数(在联合反演时);参见Raiche等(1985)。雅可比矩阵把一个向量变为另一个向量,就像一个坐标变换。雅可比的逆有时被称为数据影响矩阵,由于它显示了数据扰动对反演结果的影响。如果雅可比行列式为0,则表示关系不独立。对于一个2x2的矩阵,独立性表示为。以德国数学家Karl Gustav Jacob Jacob (1804-1851)命名。