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人工智能的基础是机器学习，而通过之前的几篇博客了解到，机器学习的基础是数学。而数学就离不开各种各样的形式化表示方式，其中数学公式就是其中最为重要的。
传统的word字处理软件虽然可以用来编辑数学公式，但是用过的人都知道，学习起来太麻烦，太费时间了，而且随着word版本的不断升级，各种界面的用法就会随着改变，因此又会带来新的学习成本。
想要从事人工智能方向的同学应该大部分都学习过编程，且有一定的编程基础。因此是否可以使用编写代码的方式来编辑数学公式呢？如果可以做到的话，那么将大大的降低学习成本。
本文就为大家介绍一种基于LaTeX方式的公式编辑，利用Jupyter编辑器来实现。我们选择了高等数学中最为著名的泰勒展开式为例，一步步的介绍其相关用法。
首先来看一下大名鼎鼎的泰勒展开式：
看到这个公式的时候，也许你马上就会感到崩溃，如此复杂的公式，我怎么可能编辑的出来呢？
不用担心，我们将一步步的为大家分解，完成这样的一个公式编辑，需要掌握的基础知识。
- 首先要安装好Jupyter Notebook的开发环境，如果你还没有配置好的话，请参考公众号之前的文章。
- Jupyter的优势就在于，在同一个文件中，你可以做到一边写代码，一边写文档。因此其编辑模式有两种：code和markdown。
我们想要在Jupyter中编辑数学公式，因此需要进入到markdown模式。另外如果你之前用过vim之类的编辑器的话，应该对此不会陌生。
- 数学公式写在 $$数学公式$$ 两个美元符号之间。
通过对泰勒公式的分析，我们需要掌握的用法主要有三个:
- 分数
- 上标
- 下标
1 分数
首先我们来看一下分数的基本用法。
$$
\frac{分子}{分母}
$$
举例：
$$
\frac{3}{5}
$$
2 上标
上标的核心字符是^，一般用法如下：
$$
x^{上标内容}
$$
举例1：
$$
x^{i+j}
$$
举例2：接下来我们将分数和上标结合起来一起用，
$$
\frac{x^{i+j}}{y^{m+n}}
$$
首先该算式整体上是一个分数因此，我们先写好分数的模板：
\frac{}{}
然后，依次写好分子和分母。先看分子的组成，分子是一个底为x的上标形式，因此其写法为：x^{}，且其上标内容为i+j，因此最终得到分子为：x^{i+j}
同理，我们可以写出分母。
3 下标
下标的核心字符是_，一般用法是：
$$
x_{下标内容}
$$
举例1：
$$
x_{i+j}
$$
举例2：上标和下标一起使用
$$
x_{i+j}^{m+n}
$$
举例3：分数、上下标综合使用
$$
\frac{x_{k}^{i+j}}{y_{l}^{m+n}}
$$
4 泰勒展开式
掌握了上述分数、上下标的基本用法后，接下来就可以快速的写出泰勒展开式了。
$$
f(x)=\frac{f(a)}{0!}+\frac{f^{'}(a)}{1!}(x-a)
+\frac{f^{''}(a)}{2!}(x-a)^2
+\frac{f^{(n)}(a)}{n!}(x-a)^n
+\cdots
+R_n(x)
$$
其中\cdots为省略号的用法。请大家自行完成泰勒展开式的编写。
5 总结
本文介绍了分数、上下标的基本用法，并以泰勒展开式为例，说明了利用LaTeX进行数学公式编辑的便利性。
从上述可以看到，你不需要掌握复杂的word公式编辑用法，而只需要写上一行代码就可以轻轻松松的完成任何复杂公式的编辑。还在等什么，赶快试用吧，早日搭上人工智能的大船。
where2go 团队
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