梯度grad表达式

潘寒俊3513梯度属于线性变换么 -
凌梵宙15386612432 ______ 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称为梯度. 中文名 梯度 外文名 gradient 学 科 微积分学 目录 1定义 设体系中某处的物理参数(如温度、速度、...

潘寒俊3513梯度的意义 -
凌梵宙15386612432 ______ 若有一个二元函数z=f(x, y),当它由点A移动到点B时(设移动的距离为L),此时函数值z有一个增量M.当L趋于无限小时,若M/L有一个极限值,那么这个极限值就叫做函数在方向AB上的方向导数. 经过点A函数可以朝任意方向移动(当然移动的范围必须在定义域内),函数就有任意多个方向导数,但其中有一个方向上方向导数肯定最大,这个方向就用梯度(grad=ai+bj)这个向量来表示,其中a是函数在x方向上的偏导数,b是函数在y方向上的偏导数,梯度的模就是这个最大方向导数的值.

潘寒俊3513怎么快速计算图像梯度,幅值以及梯度方向角 -
凌梵宙15386612432 ______ f=imread('buiding_blur.jpg');ifsize(f,3)==3f_gray=rgb2gray(f);elsef_gray=f;endf_gray=double(f_gray);kx=[-11;00];ky=[-10;10];f_grad_x=conv2(f_gray,kx,'valid');%水平方向梯度f_grad_y=conv2(f_gray,ky,'valid');%垂直方向梯度%g=sqrt(f_grad_x.^2+f...

潘寒俊3513梯度的计算公式是什么? -
凌梵宙15386612432 ______ 梯度的计算公式:gradu=aₓ(∂u/∂x)+aᵧ(∂u/∂y)+az(∂u/∂z) 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(罩尘此梯度的方向)变化最快,变化率最大(为该梯度的模). 扩展资料: 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.在这个意义上,梯度是雅可比矩阵的特殊情况. 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,也就是线物野禅的斜率. 参考资料来脊毁源: 百度百科-梯度

潘寒俊3513高数中div(gradu)是什么意思 -
凌梵宙15386612432 ______ 这个是求矢量的散度,高等数学里面的. 散度(divergence)可用于表征空间各点矢量场发散的强弱程度,物理上散度的意义是场的有源性.当div F>0 ,表示该点有散发通量的正源(发散源),当div F<0 表示该点有吸收通量的负源(洞或汇)...

潘寒俊3513设函数u=ln(x2+y2+z2),则在点P(1,1,1)处的梯度gradu|(p)=? -
凌梵宙15386612432 ______[答案] ∂U/∂x = 2x / (x^2+y^2+z^2) ∂U/∂y = 2y / (x^2+y^2+z^2) ∂U/∂z = 2z / (x^2+y^2+z^2) grad U = 2(xi + yj + zk) / (x^2+y^2+z^2) grad U (1,1,1)= 2 (i + j + k) / 3 即 2/3 r ,这里的 r 是矢量.

潘寒俊3513梯度的散度是什么?
凌梵宙15386612432 ______ 1 散度 δP/δx + δQ/δy + δR/δz 叫做向量场 A 的散度,记作 div A,即 div A = δP/δx + δQ/δy + δR/δz 2 梯度 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)]

潘寒俊3513偏导数如何判断x,y在哪个区间的变化对z的影响大 -
凌梵宙15386612432 ______ 这个问题比较复杂,涉及到有关梯度(grad)的问题.梯度定义:当某一函数在某点处沿着该方向的方向导数取得该点处的最大值,即函数在该点处沿方向变化最快,变化率最大(为该梯度的模).对于这个问题,我们对这个函数的定义域内任...

潘寒俊3513请问什么是负梯度向量?有何意义 -
凌梵宙15386612432 ______[答案] 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...