Ax是m维向量，每个分量对于向量x有n个偏导数，梯度为nm $$\mathbf{x}^\top \mathbf{A} $$是n维向量，梯度为mn xᵀAx 中 x 出现了两次（左边一次右边一次），求导时每次"轮到"一个 x 被求导、另一个保留，分别贡献了 Ax 和 Aᵀx，加起来就是 (A + Aᵀ)x。这和标量情况下求导 d/dx(x·a·x) = 2ax 是同一个道理，只不过矩阵不一定对称，所以不是 2Ax 而是 (A + Aᵀ)x。

f(x)是一个标量，输入变量x（向量），f(x)的梯度是包含n个x(分量)的偏导数的向量