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梯度

数学中的梯度是什么意思 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、浓度或温度,则分别称为速度梯度、浓度梯度或温度梯度.

首先讲下方向导数.正如偏导一样,方向导数也是在特定方向上函数的变化率,只不过偏导是在x和y轴方向上罢了,特殊一点而已.方向导数在各个方向上的变化一般是不一样的,那到底沿哪个方向最大呢?沿哪个方向最小呢?为了研究方便,就有了梯度的定义.很明显梯度实际上就是以对x的偏导为横坐标,以对y偏导数为纵坐标的一个向量,而方向导数就等于这个向量乘以指定方向的单位向量.根据向量乘积的定义可知,对于一个给定的函数,他的偏导是一定的(当然是在同一个点),所以当给定方向与梯度方向一致时,变化最快 总的来说,梯度的定义是为了研究方向导数的大小更方便而定义的.(ps:那些偏导公式不好打,不然可以解释得很清楚的!求采纳啊亲.)

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、温度梯度或空间梯度.

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

利用坐标变换公式直接把直角坐标系的梯度公式变换为积坐标系中就是如此形式.关于这个角度或其他变量前的这种类似系数的东西,其本质的解释就是,每个空间(不同的坐标系)有其各自的度规,三维直角坐标系或笛卡尔空间的度规是3*3的单位矩阵,对角线上的数值对应梯度中各变量前的系数.

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.

已知函数f(x,y,z)=3x +2y+z-yz-2x-3z+1,求梯度gradf(1,1,1) 解:grad f=df/dx i +df/dy j + df/dz k (d都是偏微分) =(6x-2)i+(4y-z)j+(2z-y-3)k 所以gradf(1,1,1)=4i+3j-2k

专业梯度:是指在同一院校中的各个专业,在录取时形成的分数之间的差异,这种分数高低的差异就称“专业梯度”.专业梯度主要的表现可以说是“热门”与 “冷门”的关系,所以在处理专业的梯度,主要也就是要处理好“热门”与“冷门”

精度所指的就是一个计量单位,所变化的量多少?一般梯度越大的话所能表达的精细程度就会越高.

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