Markdown插入LaTex数学公式

本文转载自Nautilus_sailing试试LaTeX插入数学公式内容有所改动

今天写了一篇随笔,其中需要写几个数学式子,但是我又不想直接将公式做成图片后插入,我觉得很不美观还麻烦。但是我也不会LaTex语法,所以只能一点点百度。然后我看到了Nautilus_sailing的一篇博文,我觉得里面的内容已经够我用的了,就转载过来便于以后查看使用。

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:inlinedisplay,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,块间元素默认是居中显示的。
  • 常见希腊字符$alpha$$eta$$gamma$$omega$分别对应(alpha)(eta)(gamma)(omega);大写的$Theta$, $Gamma$,$Omega$分别为(Theta)(Gamma)(Omega)
  • 上下标、根号、省略号
    上标:^,如果上标多于两个字符,则将上标用{}括起来,如(x^{12})
    下表:_,同上,如(x_{ij})
    根号:sqrt,如(sqrt[n]{5})$sqrt[n]{5}$
    省略号:dotscdotsvdotsddots,分别为(dots)(cdots)(vdots)(ddots)
  • 运算符
    求和:(sum_{i=1}^{n+m})写作$sum_{i=1}^{n+m}$
    积分:(int_{a}^{a+b})写作$int_{a}^{a+b}$
    极限:(lim_{x_i o infty})写作$lim_{x_i o infty}$
    简单的运算符可以直接使用。
    有特殊的例如pm imes div cdot cap cup geq leq eq approx equiv,分别对应于:

[pm imes div cdot cap cup geq leq eq approx equiv ]

  • 分数(frac{x+y}{a cdot b})可写作$frac{x+y}{a cdot b}$
  • 矩阵与行列式
    $$egin{matrix}……end{matrix}$$,使用&分隔同行元素,\换行。
    矩阵:
$$
A = 
left[
    egin{matrix}
	1 & x & y \
	2 & x^2 & y^2 \
	3 & x^3 & y^3 \
    end{matrix}

ight]
$$

[A = left[ egin{matrix} 1 & x & y \ 2 & x^2 & y^2 \ 3 & x^3 & y^3 \ end{matrix} ight] ]

行列式:

$$
X=left|
    egin{matrix}
        x_{11} & x_{12} & cdots & x_{1d}\
        x_{21} & x_{22} & cdots & x_{2d}\
        vdots & vdots & ddots & vdots\
        x_{m1} & x_{m2} & cdots & x_{md}\
    end{matrix}

ight|
$$

[X=left| egin{matrix} x_{11} & x_{12} & cdots & x_{1d}\ x_{21} & x_{22} & cdots & x_{2d}\ vdots & vdots & ddots & vdots\ x_{m1} & x_{m2} & cdots & x_{md}\ end{matrix} ight| ]

  • 分隔符
    各种括号用 () [] {} langle angle 等命令表示,注意花括号通常用来输入命令和环境的参数,所以在数学公式中它们前面要加 。可以在上述分隔符前面加 ig Big igg Bigg 等命令来调整大小。如下:
$$
langle
angle {} () [] \
{  ig{  Big{  igg{  Bigg{
$$

[langle angle {} () [] \ { ig{ Big{ igg{ Bigg{ ]

  • 分段函数:
$$
f(n) =
egin{cases}
n/2,  & 	ext{if $n$ is even} \
3n+1, & 	ext{if $n$ is odd}
end{cases}
$$

[f(n) = egin{cases} n/2, & ext{if $n$ is even} \ 3n+1, & ext{if $n$ is odd} end{cases} ]

  • 方程组
$$
left{ 
egin{array}{3}
    a_1 x + b_1 y + c_1 z = d_1 \ 
    a_2 x + b_2 y + c_2 z = d_2 \ 
    a_3 x + b_3 y + c_3 z = d_3
end{array}

ight. 
注意: 最后的
ight后面有个点.
$$

[left{ egin{array}{3} a_1 x + b_1 y + c_1 z = d_1 \ a_2 x + b_2 y + c_2 z = d_2 \ a_3 x + b_3 y + c_3 z = d_3 end{array} ight. ]

常用公式

建议先看公式,检测一下自己是否能写出来代码。

  • 线性模型

[h( heta) = sum_{j=0}^n heta_j x_j ]

$$h( heta) = sum_{j=0}^n heta_j x_j$$

  • 均方误差

[J( heta) = frac{1}{2m} sum_{i=0}^m (y^i - h_ heta(x^i))^2 ]

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

  • 批量梯度下降

[frac{partial J( heta)}{partial heta_j} = -frac{1}{m} sum_{i=0}^m (y^i - h_ heta(x^i))x^i_j ]

$$frac{partial J(	heta)}{partial	heta_j} = -frac{1}{m} sum_{i=0}^m (y^i - h_	heta(x^i))x^i_j$$

推导过程:

[egin{align} frac{partial J( heta)}{partial heta_j} &= -frac{1}{m} sum_{i=0}^{m}(y^i-h_ heta(x^i)) frac{partial}{partial heta_j}(y^i-h_ heta(x^i)) \ & = -frac{1}{m} sum_{i=0}^m(y^i-h_ heta(x^i)) frac{partial}{partial heta_j}(sum_{j=0}^{n} heta_j x^i_j-y^i) \ & = -frac{1}{m} sum_{i=0}^m(y^i-h_ heta(x^i))x^i_j end{align} ]

$$
egin{align}
frac{partial J(	heta)}{partial	heta_j} 
& = -frac{1}{m} sum_{i=0}^{m}(y^i-h_	heta(x^i)) frac{partial}{partial	heta_j}(y^i-h_	heta(x^i)) \
& = -frac{1}{m} sum_{i=0}^m(y^i-h_	heta(x^i)) frac{partial}{partial	heta_j}(sum_{j=0}^{n}	heta_j x^i_j-y^i) \
& = -frac{1}{m} sum_{i=0}^m(y^i-h_	heta(x^i))x^i_j
end{align}
$$

上面的推到过程中需要使用align参数,意思为排整齐; 校准; (尤指) 使成一条直线; 使一致,每个等于号前面加上&可自动对齐,至于更多用法请自行百度。

原文地址:https://www.cnblogs.com/xxmmqg/p/12810736.html