Многострочные формулы, матрицы, суммы с пределами, интегралы и системы уравнений. Эти конструкции используются при документировании алгоритмов, ML-моделей и сложных вычислений.
Суммы и произведения
Сумма
$$\sum_{i=1}^{n} i = \frac{n(n+1)}{2}$$
$$\sum_{k=0}^{\infty} x^k = \frac{1}{1-x}, \quad |x| < 1$$
Произведение
$$\prod_{i=1}^{n} i = n!$$
Двойная сумма
$$\sum_{i=1}^{m} \sum_{j=1}^{n} a_{ij}$$

Интегралы
Определённый интеграл
$$\int_a^b f(x)\, dx$$
Несобственный интеграл
$$\int_0^\infty e^{-x^2}\, dx = \frac{\sqrt{\pi}}{2}$$
Двойной и тройной интеграл
$$\iint_D f(x, y)\, dx\, dy$$
$$\iiint_V f(x, y, z)\, dx\, dy\, dz$$
Криволинейный интеграл
$$\oint_C \mathbf{F} \cdot d\mathbf{r}$$
Пробел перед
dxдобавляется через\,— это типографское соглашение LaTeX.

Пределы
$$\lim_{x \to 0} \frac{\sin x}{x} = 1$$
$$\lim_{n \to \infty} \left(1 + \frac{1}{n}\right)^n = e$$
$$\lim_{x \to 0^+} \ln x = -\infty$$
Производные
Обычная производная
$$f'(x) \quad f''(x) \quad f^{(n)}(x)$$
$$\frac{d}{dx} x^n = n x^{n-1}$$
Частная производная
$$\frac{\partial f}{\partial x} \quad \frac{\partial^2 f}{\partial x^2}$$
$$\nabla f = \left(\frac{\partial f}{\partial x},\, \frac{\partial f}{\partial y},\, \frac{\partial f}{\partial z}\right)$$

Матрицы
Матрицы задаются через окружение \begin{...}...\end{...}. Строки разделяются \\, столбцы — &.
Без скобок
$$\begin{matrix}
a & b \\
c & d
\end{matrix}$$
Круглые скобки — pmatrix
$$\begin{pmatrix}
1 & 0 & 0 \\
0 & 1 & 0 \\
0 & 0 & 1
\end{pmatrix}$$
Квадратные скобки — bmatrix
$$A = \begin{bmatrix}
a_{11} & a_{12} & a_{13} \\
a_{21} & a_{22} & a_{23}
\end{bmatrix}$$
Определитель — vmatrix
$$\det(A) = \begin{vmatrix}
a & b \\
c & d
\end{vmatrix} = ad - bc$$
Матричное умножение
$$C = AB = \begin{pmatrix}
a_{11}b_{11} + a_{12}b_{21} & \cdots \\
\vdots & \ddots
\end{pmatrix}$$

Системы уравнений
$$\begin{cases}
x + y = 5 \\
2x - y = 1
\end{cases}$$
$$f(x) = \begin{cases}
x^2 & \text{если } x \geq 0 \\
-x & \text{если } x < 0
\end{cases}$$

Выровненные уравнения
Окружение aligned позволяет выравнивать несколько строк по символу &:
$$\begin{aligned}
(a + b)^2 &= a^2 + 2ab + b^2 \\
(a - b)^2 &= a^2 - 2ab + b^2 \\
(a + b)(a - b) &= a^2 - b^2
\end{aligned}$$
$$\begin{aligned}
\frac{d}{dx}\sin x &= \cos x \\
\frac{d}{dx}\cos x &= -\sin x \\
\frac{d}{dx}e^x &= e^x
\end{aligned}$$

Векторы и нормы
$$\vec{v} = (v_1, v_2, v_3)$$
$$\|\vec{v}\| = \sqrt{v_1^2 + v_2^2 + v_3^2}$$
$$\vec{u} \cdot \vec{v} = \|\vec{u}\|\|\vec{v}\|\cos\theta$$
Шрифты в формулах
| Код | Вид | Использование |
|---|---|---|
\mathbf{x} | x | Векторы, матрицы |
\mathit{x} | x | Переменные (по умолчанию) |
\mathrm{x} | x (прямой) | Единицы измерения, текстовые индексы |
\mathcal{L} | 𝓛 | Функции потерь, операторы |
\mathbb{R} | ℝ | Числовые множества |
\mathsf{x} | x (sans-serif) | Специальные обозначения |
$$\mathbf{y} = \mathbf{X}\boldsymbol{\beta} + \boldsymbol{\varepsilon}$$
$$\mathcal{L}(\theta) = -\frac{1}{N}\sum_{i=1}^{N}\log P(y_i \mid x_i; \theta)$$
Практические примеры
Softmax
$$\text{softmax}(z_i) = \frac{e^{z_i}}{\sum_{j=1}^{K} e^{z_j}}$$
Формула нормального распределения
$$f(x) = \frac{1}{\sigma\sqrt{2\pi}}\exp\!\left(-\frac{(x-\mu)^2}{2\sigma^2}\right)$$
Градиентный спуск
$$\theta_{t+1} = \theta_t - \eta \nabla_\theta \mathcal{L}(\theta_t)$$
Big-O нотация
$$T(n) = O(n \log n)$$
Теорема Байеса (полная форма)
$$P(H \mid E) = \frac{P(E \mid H)\, P(H)}{\sum_{i} P(E \mid H_i)\, P(H_i)}$$
