最重要的写在前面：
进行更新：随着理解的加深，我发现之前写的有些问题，重新写一下吧
矩阵求导要分成两类，第一类是用在向量函数f(x)里，比如要在x0处展开，所以需要计算该点处的雅可比这些；第二类是为了计算统一，我们规定的分子布局或分母布局这样。
一、向量函数求导
形如这样的函数，如果考虑在x0处的展开就变成了
其中y可能是一个值（scale），也可能是一个向量，分情况讨论下：
（1）值对向量
求导
：这时也叫梯度，求导的结果的维度当然要和分母的向量保持一致，（类似分母布局）
（2）列向量对列向量
求导
：这时也叫雅可比，先将y按列展开，再将x按行展开，所以得到的结果维度为mxn，（类似分子布局），
（3）还有hessian就不说了
二、矩阵之间的求导
这是需要考虑分子布局或分母布局，为了保持计算一致，我们需要选择一个规矩来计算，否则就乱了，不过我常见的还是分母布局；这时参考cook book就好，简单点就是说
这类的
三、小结
在算出来jacobian之后，后面的矩阵计算还是得按照分母布局来推，比如下面：
当然其实其实雅可比也是可以写成分母布局的，这样就得对应行向量了，因为雅可比后面跟着的是自变量x_nx1，所以还是要看自己的习惯，用哪个布局就选好配套的公式，不要一会这样一会那样，说到底都是为了计算方便，不管中间过程写成什么维度，可以算出正确结果就好了啊，只不过我是想按照这样的规律，以防自己算错
Reference：
https://blog.csdn.net/daaikuaichuan/article/details/80620518--------详细讲了我上面提到的几个例子,建议结合着看☆
https://blog.csdn.net/lipengcn/article/details/52815429 ---------------有很多公式的，虽然有的也不一定对
https://blog.csdn.net/nomadlx53/article/details/50849941-------------讲分母布局和分子布局的
http://www.pianshen.com/article/5516168061/ --------------------------分子分母布局的对比
https://www.jianshu.com/p/4128e5b31fb4---------------------------------分母布局讲的比较细
