隐函数算法

A. 应该怎么理解隐函数定理

你弯卖拆还没学过希尔伯特，但你可以试试二维空间里的样子。你可以配隐看到隐藏函数的意思，并试着看看是否可以写下隐藏函数。

隐函数定理是由一个方程，如两个变量，f（x，y）0，试图找到一个y，（x）满足这个方程，

考虑如何找到，你自然会明白隐函数定理是怎么回事，回家试一下吧！

隐函数定理是用迭代法求解的，所以是隐函数定理的步骤，你可以试着写出一个具体的方程，你试着去证明它，你就可以知道什么是整体思想了。

隐函数定理是不动点定埋枣理的应用。

当然，你知道，你知道如何使用整个不动点和迭代压缩映射，可以有很多不同的方法。许多人一生都在应用隐函数定理。

所以一个数学问题，你可以找到很多不同的地方讨论。

你能找到的最简单的问题是很多不同的有趣的地方，这样你就可以更生动地看到数学。

B. 隐函数存在定理的通俗理解是什么

以二元函数f(x，y) = 0 ----- (1)

为例，设 y 是埋稿 x 的函数，且 f(x，y) 的两个偏导数：∂f/∂x 和 ∂f/∂y 都存在。

那么 y 对 x 的导数 ：

dy/dx = y' = -(∂f/∂x) / (∂f/∂y) ----- (2)

此即隐函数存在定理。

它可以理解为：

先求(1)式： f(x，y)=0 的全微分

df = (∂f/∂x)dx + (∂f/∂y)dy = 0 ----- (3)

再由(3)式解出(2)式：

dy/dx = y' = -(∂f/∂x) / (∂f/∂y) ----- (2)

这种算法可作为隐函数存在定理的通俗解释，对更多元的函数也是类似的算法。利用多元函数的全微分表达式解出y' 和 Z'x、Z'y 的导数和偏导数，同时也是对隐函数存轿液郑在定理的通俗解释。

C. em为什么可以用来解决隐函数的最大似然估计，核心步骤是什么

EM算法可以看成是特殊情况下计算极大尺搏稿似然的一种算法。
现实的数据经常有一些比较奇怪的问题，比如缺失数据、含有隐变量等问题。当这些问题出现的时候，计算极大似然函数通常是比较困难的，而EM算法可以解银腔决陵孝这个问题。
EM算法已经有很多应用，比如最经典的Hidden Markov模型等。