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grADF x 是什么意思

梯度 (数学名词) 在向量微积分中,标量场的梯度是一个向量场.标量场中某一点上的梯度指向标量场增长最快的方向,梯度的长度是这个最大的变化率.更严格的说,从欧几里得空间Rn到R的函数的梯度是在Rn某一点最佳的线性近似.在这

倒三角即可:(P可改为f(x))

标量场中固定点值沿一个方向就有一个变化率与之对应,即方向导数.可见某固定点方向导数是任意多的.这些方向导数中有一个最大值,对应的这个方向就是梯度的方向,因此标量场中某固定点梯度的方向是固定的.

^grad(u)=(u/x,u/y,u/z)=(y^2,2xy,3z^2),所以 div(grad(u))=div(y^2,2xy,3z^2)=(y^2)/x+(2xy)/y+(3z^2)/z=0+2x+6z=2x+6z 在二元函数的情形,设函数z=f(x,y)在平面区域D内具有一阶连续偏导数,则对于每一点P(x,y)∈D,都可以定出一个向量(δf/x)*i+(δf/y)*j 这向量称为函数z=f(x,y)在点P(x,y)的梯度,记作gradf(x,y) 类似的对三元函数也可以定义一个:(δf/x)*i+(δf/y)*j+(δf/z)*k 记为grad[f(x,y,z)]

grad是梯度 对与一个标量来说,它的梯度等于:分别对x、y、z求偏导,最后得到一个矢量

梯度的本意是一个向量(矢量),表示某一函数在该点处的方向导数沿着该方向取得最大值,即函数在该点处沿着该方向(此梯度的方向)变化最快,变化率最大(为该梯度的模).设体系中某处的物理参数(如温度、速度、浓度等)为w,在

亲爱的楼主:设体系中某处的物理参数(如温度、速度、浓度等)为w,在与其垂直距离的dy处该参数为w+dw,则称为该物理参数的梯度,也即该物理参数的变化率.如果参数为速度、浓度、温度或空间,则分别称为速度梯度、浓度梯度温度梯

梯度在向量微积分中,标量场的梯度是一个向量场.标量场中某一点上的梯度指向标量场增长最快的方向,梯度的长度是这个最大的变化率.更严格的说,从欧氏空间Rn到R的函数的梯度是在Rn某一点最佳的线性近似.在这个意义上,梯度是雅戈比矩阵的一个特殊情况.在单变量的实值函数的情况,梯度只是导数,或者,对于一个线性函数,也就是线的斜率.梯度一词有时用于斜度,也就是一个曲面沿着给定方向的倾斜程度.可以通过取向量梯度和所研究的方向的点积来得到斜度.梯度的数值有时也被成为梯度.如果你是问在纯数学中的作用,那就是反映那个量变化的有多剧烈;多元微积分中则还反映在哪个方向上变化最剧烈.请采纳答案,支持我一下.

梯度向量就是gradf(x,y)=[f(x,y)/x]i+[f(x,y)/y)]j其实就是偏导在某点构成的向量,就是这个点的梯度向量.设函数f(x,y)在平面区域D内具有一阶连续偏导数,则对于每一点P0(x0,y0)∈D,有梯度向量所以不可导.没有梯度向量!!

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