多元微积分的秘密：偏导数、链式法则和机器学习

作者头像东城·2026-01-31 23:31:57·
多元微积分的秘密：偏导数、链式法则和机器学习
引言
想象您正在穿越山脉，不是沿着一条明确的路径，而是穿越其崎岖的地形。找到最陡峭的上升或下降路径需要同时理解多个方向的斜率——这正是多元微积分，特别是偏导数和链式法则发挥作用的地方。这些数学工具是许多机器学习算法的基础，构成了优化、梯度下降和反向传播的基石——正是这些过程使AI能够学习和改进。
什么是多元微积分？
多元微积分将单变量微积分的熟悉概念扩展到多变量函数。我们不再处理曲线，而是探索表面和更高维的空间。这种扩展至关重要，因为现实世界的数据很少是一维的；图像有高度和宽度，传感器读数有多个通道，用户数据包含无数属性。
偏导数：理解多维度的斜率
偏导数衡量多变量函数相对于单个变量的变化率，同时保持所有其他变量不变。将其想象为用垂直平面切割我们的山脉；该切片的斜率代表相对于切片方向的偏导数。
假设我们有一个函数 f(x, y) = x² + 2xy + y²。关于 x 的偏导数 (∂f/∂x) 通过将 y 视为常数来找到：
∂f/∂x = 2x + 2y
类似地，关于 y 的偏导数 (∂f/∂y) 通过将 x 视为常数来找到：
∂f/∂y = 2x + 2y
在Python中，我们可以使用数值微分（近似地）计算这些：
  1. def partial_derivative_x(x, y, h=0.001):
  2. """关于x的近似偏导数"""
  3. return (f(x + h, y) - f(x, y)) / h

  5. def partial_derivative_y(x, y, h=0.001):
  6. """关于y的近似偏导数"""
  7. return (f(x, y + h) - f(x, y)) / h

  9. def f(x, y):
  10. return x**2 + 2*x*y + y**2

  12. x = 2
  13. y = 3
  14. print(f"近似 ∂f/∂x: {partial_derivative_x(x,y)}")
  15. print(f"近似 ∂f/∂y: {partial_derivative_y(x,y)}")
python
链式法则：导航复杂依赖关系
链式法则提供了一种微分复合函数的方法——函数中的函数。在多元微积分中，当处理输入本身是其他变量函数的函数时，这变得至关重要。想象我们山脉的海拔取决于纬度和经度，而这些坐标本身随时间变化。链式法则帮助我们确定海拔如何随时间变化。
假设 z = f(x, y)，其中 x = g(t) 和 y = h(t)。那么，链式法则指出：
dz/dt = (∂f/∂x)(dx/dt) + (∂f/∂y)(dy/dt)
这意味着 z 相对于 t 的总变化率是 z 相对于 x 和 y 的变化率之和，每个都乘以 x 和 y 相对于 t 的变化率。
梯度：找到最陡峭的上升
梯度是包含函数所有偏导数的向量。对于函数 f(x₁, x₂, ..., xₙ)，梯度 ∇f 是：
∇f = [∂f/∂x₁, ∂f/∂x₂, ..., ∂f/∂xₙ]
梯度指向函数最陡峭上升的方向。这在梯度下降等优化算法中非常重要，我们通过沿梯度相反方向移动来迭代调整参数以最小化损失函数（最陡峭下降）。
在机器学习中的应用
偏导数和链式法则是驱动许多机器学习算法的引擎：
梯度下降： 通过沿梯度相反方向迭代更新参数来找到损失函数的最小值。
反向传播： 训练神经网络的核心算法，使用链式法则计算损失函数相对于网络权重的梯度。
优化算法： 许多优化算法严重依赖梯度来找到最优解。
挑战和局限性
虽然强大，但多元微积分也带来了挑战：
高维性： 在高维空间中计算梯度在计算上可能很昂贵。
局部最小值： 梯度下降可能陷入局部最小值，无法找到损失函数的全局最小值。
计算复杂性： 对于复杂函数，计算偏导数可能很复杂。
伦理考虑
多元微积分在机器学习中的应用引发了伦理问题，特别是关于数据集中的偏见以及自动化决策系统中意外后果的可能性。仔细考虑这些伦理影响至关重要。
未来方向
研究继续探索更高效和稳健的优化技术，解决高维性和局部最小值的挑战。利用多元微积分力量的新算法开发将继续塑造机器学习的未来，推动各个领域的进步。穿越多元微积分景观的旅程正在进行中，它对机器学习世界的影响只会继续增长。
实际代码示例
让我们通过Python代码来深入理解这些概念：
  1. import numpy as np
  2. import matplotlib.pyplot as plt
  3. from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

  5. # 1. 偏导数计算
  6. def partial_derivatives_demo():
  7. """偏导数计算演示"""
  9. def f(x, y):
  10. """示例函数: f(x,y) = x² + 2xy + y²"""
  11. return x**2 + 2*x*y + y**2
  13. def analytical_partial_x(x, y):
  14. """解析偏导数 ∂f/∂x = 2x + 2y"""
  15. return 2*x + 2*y
  17. def analytical_partial_y(x, y):
  18. """解析偏导数 ∂f/∂y = 2x + 2y"""
  19. return 2*x + 2*y
  21. def numerical_partial_x(f, x, y, h=1e-6):
  22. """数值偏导数 ∂f/∂x"""
  23. return (f(x + h, y) - f(x, y)) / h
  25. def numerical_partial_y(f, x, y, h=1e-6):
  26. """数值偏导数 ∂f/∂y"""
  27. return (f(x, y + h) - f(x, y)) / h
  29. # 测试点
  30. test_points = [(0, 0), (1, 1), (2, 3), (-1, 2)]
  32. print("偏导数计算比较:")
  33. print("点\t\t解析 ∂f/∂x\t数值 ∂f/∂x\t解析 ∂f/∂y\t数值 ∂f/∂y")
  34. print("-" * 70)
  36. for x, y in test_points:
  37. analytical_x = analytical_partial_x(x, y)
  38. numerical_x = numerical_partial_x(f, x, y)
  39. analytical_y = analytical_partial_y(x, y)
  40. numerical_y = numerical_partial_y(f, x, y)
  42. print(f"({x}, {y})\t{analytical_x:8.4f}\t{numerical_x:8.4f}\t{analytical_y:8.4f}\t{numerical_y:8.4f}")
  44. return f, analytical_partial_x, analytical_partial_y

  46. # 2. 梯度计算和可视化
  47. def gradient_visualization():
  48. """梯度可视化"""
  50. def f(x, y):
  51. return x**2 + 2*x*y + y**2
  53. def gradient(x, y):
  54. """计算梯度 [∂f/∂x, ∂f/∂y]"""
  55. return np.array([2*x + 2*y, 2*x + 2*y])
  57. # 创建网格
  58. x = np.linspace(-3, 3, 20)
  59. y = np.linspace(-3, 3, 20)
  60. X, Y = np.meshgrid(x, y)
  61. Z = f(X, Y)
  63. # 计算梯度场
  64. grad_x = 2*X + 2*Y
  65. grad_y = 2*X + 2*Y
  67. # 可视化
  68. plt.figure(figsize=(15, 5))
  70. # 3D表面图
  71. ax1 = plt.subplot(1, 3, 1, projection='3d')
  72. surf = ax1.plot_surface(X, Y, Z, cmap='viridis', alpha=0.8)
  73. ax1.set_title('函数 f(x,y) = x² + 2xy + y²')
  74. ax1.set_xlabel('x')
  75. ax1.set_ylabel('y')
  76. ax1.set_zlabel('f(x,y)')
  78. # 等高线图
  79. ax2 = plt.subplot(1, 3, 2)
  80. contour = ax2.contour(X, Y, Z, levels=15)
  81. ax2.clabel(contour, inline=True, fontsize=8)
  82. ax2.set_title('等高线图')
  83. ax2.set_xlabel('x')
  84. ax2.set_ylabel('y')
  86. # 梯度场
  87. ax3 = plt.subplot(1, 3, 3)
  88. # 采样点用于显示梯度向量
  89. skip = 3
  90. ax3.quiver(X[::skip, ::skip], Y[::skip, ::skip],
  91. grad_x[::skip, ::skip], grad_y[::skip, ::skip],
  92. scale=50, color='red', alpha=0.6)
  93. ax3.contour(X, Y, Z, levels=10, alpha=0.5)
  94. ax3.set_title('梯度场')
  95. ax3.set_xlabel('x')
  96. ax3.set_ylabel('y')
  98. plt.tight_layout()
  99. plt.show()
  101. return f, gradient

  103. # 3. 链式法则示例
  104. def chain_rule_example():
  105. """链式法则示例"""
  107. def f(x, y):
  108. """外层函数"""
  109. return x**2 + y**2
  111. def g(t):
  112. """x = g(t)"""
  113. return np.sin(t)
  115. def h(t):
  116. """y = h(t)"""
  117. return np.cos(t)
  119. def z(t):
  120. """复合函数 z = f(g(t), h(t))"""
  121. return f(g(t), h(t))
  123. def chain_rule_derivative(t):
  124. """使用链式法则计算 dz/dt"""
  125. x = g(t)
  126. y = h(t)
  128. # 偏导数
  129. df_dx = 2*x # ∂f/∂x
  130. df_dy = 2*y # ∂f/∂y
  132. # 导数
  133. dx_dt = np.cos(t) # dx/dt
  134. dy_dt = -np.sin(t) # dy/dt
  136. # 链式法则: dz/dt = (∂f/∂x)(dx/dt) + (∂f/∂y)(dy/dt)
  137. dz_dt = df_dx * dx_dt + df_dy * dy_dt
  139. return dz_dt
  141. def numerical_derivative(z, t, h=1e-6):
  142. """数值导数"""
  143. return (z(t + h) - z(t)) / h
  145. # 测试
  146. t_values = np.linspace(0, 2*np.pi, 10)
  148. print("链式法则验证:")
  149. print("t\t\t解析 dz/dt\t数值 dz/dt")
  150. print("-" * 40)
  152. for t in t_values:
  153. analytical = chain_rule_derivative(t)
  154. numerical = numerical_derivative(z, t)
  155. print(f"{t:6.3f}\t{analytical:10.6f}\t{numerical:10.6f}")
  157. # 可视化
  158. plt.figure(figsize=(12, 4))
  160. # 函数值
  161. plt.subplot(1, 3, 1)
  162. plt.plot(t_values, [z(t) for t in t_values], 'b-', label='z(t)')
  163. plt.xlabel('t')
  164. plt.ylabel('z(t)')
  165. plt.title('复合函数 z(t)')
  166. plt.legend()
  167. plt.grid(True, alpha=0.3)
  169. # 导数比较
  170. plt.subplot(1, 3, 2)
  171. analytical_derivatives = [chain_rule_derivative(t) for t in t_values]
  172. numerical_derivatives = [numerical_derivative(z, t) for t in t_values]
  174. plt.plot(t_values, analytical_derivatives, 'r-', label='解析导数')
  175. plt.plot(t_values, numerical_derivatives, 'g--', label='数值导数')
  176. plt.xlabel('t')
  177. plt.ylabel('dz/dt')
  178. plt.title('导数比较')
  179. plt.legend()
  180. plt.grid(True, alpha=0.3)
  182. # 误差
  183. plt.subplot(1, 3, 3)
  184. errors = [abs(a - n) for a, n in zip(analytical_derivatives, numerical_derivatives)]
  185. plt.plot(t_values, errors, 'm-', label='误差')
  186. plt.xlabel('t')
  187. plt.ylabel('|解析 - 数值|')
  188. plt.title('误差分析')
  189. plt.legend()
  190. plt.grid(True, alpha=0.3)
  192. plt.tight_layout()
  193. plt.show()
  195. return z, chain_rule_derivative

  197. # 4. 梯度下降在多元函数中的应用
  198. def multivariate_gradient_descent():
  199. """多元函数梯度下降"""
  201. def f(x, y):
  202. """目标函数"""
  203. return x**2 + 2*x*y + y**2
  205. def gradient(x, y):
  206. """梯度"""
  207. return np.array([2*x + 2*y, 2*x + 2*y])
  209. def gradient_descent(f, gradient_func, x0, learning_rate=0.1, max_iterations=100):
  210. """梯度下降算法"""
  211. x = np.array(x0, dtype=float)
  212. history = [x.copy()]
  214. for i in range(max_iterations):
  215. grad = gradient_func(x[0], x[1])
  216. x = x - learning_rate * grad
  217. history.append(x.copy())
  219. # 检查收敛
  220. if np.linalg.norm(grad) < 1e-6:
  221. break
  223. return x, history
  225. # 从不同起点运行梯度下降
  226. starting_points = [np.array([3.0, 4.0]), np.array([-2.0, 1.0]), np.array([0.0, 5.0])]
  227. results = []
  229. for i, x0 in enumerate(starting_points):
  230. optimal_point, history = gradient_descent(f, gradient, x0)
  231. results.append({
  232. 'start': x0,
  233. 'optimal': optimal_point,
  234. 'history': history,
  235. 'final_value': f(optimal_point[0], optimal_point[1])
  236. })
  238. print(f"起点 {i+1}: {x0} -> 最优点: {optimal_point}, 函数值: {f(optimal_point[0], optimal_point[1]):.6f}")
  240. # 可视化优化路径
  241. x = np.linspace(-4, 4, 100)
  242. y = np.linspace(-4, 4, 100)
  243. X, Y = np.meshgrid(x, y)
  244. Z = f(X, Y)
  246. plt.figure(figsize=(12, 8))
  248. # 等高线图
  249. plt.contour(X, Y, Z, levels=20, alpha=0.6)
  250. plt.colorbar(label='f(x, y)')
  252. # 优化路径
  253. colors = ['red', 'blue', 'green']
  254. for i, result in enumerate(results):
  255. history = np.array(result['history'])
  256. plt.plot(history[:, 0], history[:, 1], f'{colors[i]}o-',
  257. label=f'路径 {i+1}: {result["start"]} -> {result["optimal"]:.2f}')
  258. plt.plot(result['start'][0], result['start'][1], f'{colors[i]}s', markersize=10)
  259. plt.plot(result['optimal'][0], result['optimal'][1], f'{colors[i]}*', markersize=15)
  261. plt.xlabel('x')
  262. plt.ylabel('y')
  263. plt.title('多元梯度下降优化路径')
  264. plt.legend()
  265. plt.grid(True, alpha=0.3)
  266. plt.axis('equal')
  267. plt.show()
  269. return results

  271. # 5. 神经网络中的反向传播示例
  272. def neural_network_backpropagation():
  273. """神经网络反向传播示例"""
  275. class SimpleNeuralNetwork:
  276. def __init__(self):
  277. # 简单的单层网络: y = w1*x1 + w2*x2 + b
  278. self.w1 = 0.5
  279. self.w2 = 0.3
  280. self.b = 0.1
  282. def forward(self, x1, x2):
  283. """前向传播"""
  284. return self.w1 * x1 + self.w2 * x2 + self.b
  286. def loss(self, y_pred, y_true):
  287. """均方误差损失"""
  288. return (y_pred - y_true) ** 2
  290. def gradients(self, x1, x2, y_true):
  291. """计算梯度"""
  292. y_pred = self.forward(x1, x2)
  294. # 损失对预测的导数
  295. dL_dy = 2 * (y_pred - y_true)
  297. # 使用链式法则计算权重和偏置的梯度
  298. dL_dw1 = dL_dy * x1 # ∂L/∂w1 = ∂L/∂y * ∂y/∂w1
  299. dL_dw2 = dL_dy * x2 # ∂L/∂w2 = ∂L/∂y * ∂y/∂w2
  300. dL_db = dL_dy * 1 # ∂L/∂b = ∂L/∂y * ∂y/∂b
  302. return dL_dw1, dL_dw2, dL_db
  304. def update(self, x1, x2, y_true, learning_rate=0.01):
  305. """更新参数"""
  306. dw1, dw2, db = self.gradients(x1, x2, y_true)
  308. self.w1 -= learning_rate * dw1
  309. self.w2 -= learning_rate * dw2
  310. self.b -= learning_rate * db
  312. # 训练数据
  313. training_data = [
  314. (1, 2, 2.5), # (x1, x2, y_true)
  315. (2, 1, 2.0),
  316. (3, 3, 4.0),
  317. (0, 1, 0.8),
  318. (1, 0, 1.2)
  319. ]
  321. # 创建网络
  322. nn = SimpleNeuralNetwork()
  324. print("训练前参数:")
  325. print(f"w1 = {nn.w1}, w2 = {nn.w2}, b = {nn.b}")
  327. # 训练
  328. losses = []
  329. for epoch in range(100):
  330. epoch_loss = 0
  331. for x1, x2, y_true in training_data:
  332. y_pred = nn.forward(x1, x2)
  333. loss = nn.loss(y_pred, y_true)
  334. epoch_loss += loss
  336. nn.update(x1, x2, y_true)
  338. losses.append(epoch_loss / len(training_data))
  340. if epoch % 20 == 0:
  341. print(f"Epoch {epoch}: 平均损失 = {epoch_loss/len(training_data):.6f}")
  343. print("\n训练后参数:")
  344. print(f"w1 = {nn.w1:.4f}, w2 = {nn.w2:.4f}, b = {nn.b:.4f}")
  346. # 测试
  347. print("\n测试结果:")
  348. for x1, x2, y_true in training_data:
  349. y_pred = nn.forward(x1, x2)
  350. print(f"输入: ({x1}, {x2}), 真实值: {y_true}, 预测值: {y_pred:.4f}")
  352. # 可视化训练过程
  353. plt.figure(figsize=(10, 4))
  355. plt.subplot(1, 2, 1)
  356. plt.plot(losses)
  357. plt.xlabel('Epoch')
  358. plt.ylabel('损失')
  359. plt.title('训练损失')
  360. plt.grid(True, alpha=0.3)
  362. plt.subplot(1, 2, 2)
  363. # 可视化决策边界
  364. x1_range = np.linspace(-1, 4, 100)
  365. x2_range = np.linspace(-1, 4, 100)
  366. X1, X2 = np.meshgrid(x1_range, x2_range)
  368. Y_pred = np.zeros_like(X1)
  369. for i in range(X1.shape[0]):
  370. for j in range(X1.shape[1]):
  371. Y_pred[i, j] = nn.forward(X1[i, j], X2[i, j])
  373. plt.contour(X1, X2, Y_pred, levels=10)
  374. plt.colorbar(label='预测值')
  376. # 绘制训练点
  377. for x1, x2, y_true in training_data:
  378. plt.scatter(x1, x2, c=[y_true], cmap='viridis', s=100, edgecolors='black')
  380. plt.xlabel('x1')
  381. plt.ylabel('x2')
  382. plt.title('决策边界')
  383. plt.grid(True, alpha=0.3)
  385. plt.tight_layout()
  386. plt.show()
  388. return nn, losses

  390. # 6. 高维优化挑战
  391. def high_dimensional_optimization():
  392. """高维优化挑战演示"""
  394. def rosenbrock_function(x):
  395. """Rosenbrock函数 - 经典的优化测试函数"""
  396. return sum(100 * (x[i+1] - x[i]**2)**2 + (1 - x[i])**2 for i in range(len(x)-1))
  398. def rosenbrock_gradient(x):
  399. """Rosenbrock函数的梯度"""
  400. n = len(x)
  401. grad = np.zeros(n)
  403. for i in range(n):
  404. if i == 0:
  405. grad[i] = -400 * x[i] * (x[i+1] - x[i]**2) - 2 * (1 - x[i])
  406. elif i == n-1:
  407. grad[i] = 200 * (x[i] - x[i-1]**2)
  408. else:
  409. grad[i] = 200 * (x[i] - x[i-1]**2) - 400 * x[i] * (x[i+1] - x[i]**2) - 2 * (1 - x[i])
  411. return grad
  413. def gradient_descent_high_dim(f, gradient_func, x0, learning_rate=0.001, max_iterations=1000):
  414. """高维梯度下降"""
  415. x = np.array(x0, dtype=float)
  416. history = [x.copy()]
  417. losses = [f(x)]
  419. for i in range(max_iterations):
  420. grad = gradient_func(x)
  421. x = x - learning_rate * grad
  422. history.append(x.copy())
  423. losses.append(f(x))
  425. # 检查收敛
  426. if np.linalg.norm(grad) < 1e-6:
  427. break
  429. return x, history, losses
  431. # 测试不同维度
  432. dimensions = [2, 5, 10]
  433. results = []
  435. for dim in dimensions:
  436. print(f"\n=== {dim}维Rosenbrock函数优化 ===")
  438. # 随机起点
  439. x0 = np.random.uniform(-2, 2, dim)
  440. print(f"起点: {x0}")
  442. # 优化
  443. optimal_x, history, losses = gradient_descent_high_dim(
  444. rosenbrock_function, rosenbrock_gradient, x0
  445. )
  447. print(f"最优点: {optimal_x}")
  448. print(f"最优值: {rosenbrock_function(optimal_x):.6f}")
  449. print(f"迭代次数: {len(history)}")
  451. results.append({
  452. 'dimension': dim,
  453. 'optimal_x': optimal_x,
  454. 'optimal_value': rosenbrock_function(optimal_x),
  455. 'iterations': len(history),
  456. 'losses': losses
  457. })
  459. # 可视化
  460. plt.figure(figsize=(15, 5))
  462. for i, result in enumerate(results):
  463. plt.subplot(1, 3, i+1)
  464. plt.plot(result['losses'])
  465. plt.xlabel('迭代次数')
  466. plt.ylabel('函数值')
  467. plt.title(f'{result["dimension"]}维优化')
  468. plt.yscale('log')
  469. plt.grid(True, alpha=0.3)
  471. plt.tight_layout()
  472. plt.show()
  474. return results

  476. # 运行所有示例
  477. if __name__ == "__main__":
  478. print("=== 偏导数计算演示 ===")
  479. f, partial_x, partial_y = partial_derivatives_demo()
  481. print("\n=== 梯度可视化 ===")
  482. f, gradient = gradient_visualization()
  484. print("\n=== 链式法则示例 ===")
  485. z, chain_derivative = chain_rule_example()
  487. print("\n=== 多元梯度下降 ===")
  488. results = multivariate_gradient_descent()
  490. print("\n=== 神经网络反向传播 ===")
  491. nn, losses = neural_network_backpropagation()
  493. print("\n=== 高维优化挑战 ===")
  494. high_dim_results = high_dimensional_optimization()
python
高级应用：自动微分框架
  1. def automatic_differentiation_frameworks():
  2. """自动微分框架比较"""
  3. import torch
  4. import tensorflow as tf
  6. # PyTorch自动微分
  7. def pytorch_example():
  8. print("=== PyTorch自动微分 ===")
  10. x = torch.tensor(2.0, requires_grad=True)
  11. y = torch.tensor(3.0, requires_grad=True)
  13. z = x**2 + 2*x*y + y**2
  15. z.backward()
  17. print(f"x = {x.item()}, y = {y.item()}")
  18. print(f"z = {z.item()}")
  19. print(f"∂z/∂x = {x.grad.item()}")
  20. print(f"∂z/∂y = {y.grad.item()}")
  22. return x, y, z
  24. # TensorFlow自动微分
  25. def tensorflow_example():
  26. print("\n=== TensorFlow自动微分 ===")
  28. x = tf.Variable(2.0)
  29. y = tf.Variable(3.0)
  31. with tf.GradientTape() as tape:
  32. z = x**2 + 2*x*y + y**2
  34. gradients = tape.gradient(z, [x, y])
  36. print(f"x = {x.numpy()}, y = {y.numpy()}")
  37. print(f"z = {z.numpy()}")
  38. print(f"∂z/∂x = {gradients[0].numpy()}")
  39. print(f"∂z/∂y = {gradients[1].numpy()}")
  41. return x, y, z, gradients
  43. # 运行示例
  44. pytorch_result = pytorch_example()
  45. tensorflow_result = tensorflow_example()
  47. return pytorch_result, tensorflow_result

  49. # 运行自动微分示例
  50. auto_diff_results = automatic_differentiation_frameworks()
python
总结
多元微积分是机器学习的数学基础，特别是偏导数和链式法则，它们为优化算法提供了强大的工具。从简单的梯度下降到复杂的神经网络训练，这些概念贯穿整个机器学习领域。
关键要点：
偏导数：衡量多变量函数在特定方向的变化率
链式法则：处理复合函数微分的核心工具
梯度：指向函数最陡峭上升方向的向量
自动微分：现代深度学习框架的核心技术
优化挑战：高维性、局部最小值、计算复杂性
实际应用：
神经网络训练：反向传播算法
优化算法：梯度下降及其变体
计算机视觉：图像处理和特征提取
自然语言处理：词嵌入和序列建模
掌握多元微积分不仅有助于理解现有算法，还为开发新的机器学习解决方案奠定了基础。随着自动微分技术的发展，这些数学概念变得更加易于应用，推动了机器学习领域的快速发展。