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第一个可以用$$ \theta ln(a) + ( 1- \theta) ln(b) < ln(\theta a + (1-\theta)b) $$来证明（Jensen不等式）

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https://en.wikipedia.org/wiki/Norm_(mathematics) p-norm $$ (\sum_i^N |x_i|^p)^{\frac{1}{p}}$$ p -> 无穷，切比雪夫距离，相当于是哪一个维度最大，就以这个维度上的差作为距离。 p = 1，曼哈顿距离。

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把最后一维的值全部统一为1

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这个符号表示方阵是半正定的。从这里也可以看出正定就是对应标量的大于0。

Hassian矩阵https://en.wikipedia.org/wiki/Hessian_matrix

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翻译成自然语言就是期望的函数值小于等于函数值求期望。

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这个叫高斯式的证明，给出严格的证明，却不告诉你怎么想出来的。

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这种就算欧拉式的。

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