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自己总结的关于图论的知识，目前常用的GCN研究主要针对于借助于图的拉普拉斯矩阵的特征值和特征向量来研究图的性质。上述内容中我已经介绍了拉普拉斯矩阵的意义以及怎么得到的。

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矩阵求导的技术，在多个领域都有十分广泛的应用，我们的文章主要研究标量对矩阵的求导术。 本文用小写字体$x$表示标量，加粗的字体$\textbf{x}$，大写字母$X$表示矩阵。\\ 首先我们先理解一下学术概念，什么是标量对矩阵的求导？$\frac{\partial f}{\partial X}=[\frac{\partial f}{\partial X_{ij}}]$，这个表达式的意思是$f$对$X$逐个元素求导。 并排成与$X$相同尺寸的矩阵。这个概念一扔在这里其实是非常抽象的，我