自变量是向量的函数的梯度

1.改变正方形的边长x,正方形的面积S随之改变.X是自变量,S是自变量的函数S=X^22.某村的耕地面积是10的6次方m平方,这个村人均占有耕地面积随这个村人数n的变化而变化.n是自变量,y是自变量的

在标量场f中的一点处存在一个矢量G,该矢量方向为f在该点处变化率最大的方向,其模也等于这个最大变化率的数值,则矢量G称为标量场f的梯度

如果将多元函数看做高度,其梯度就是最陡的上山的方向.如果将多元函数看做势能,其梯度的负值就是物体在当地受到的力.

x(x^{T}y)=x(x^{T}y').这里^{T}表示转置,y'表示y对t求导.具体的过程就是求x*（x'*y）的时候先把里面的y求了导再算即可.

二元函数自变量只有两个啊那么他的坐标平面就是xoy平面他的方向导数向量就只能在xoy平面内啊就是二维的所以梯度就是二维的

你看看你的左值（等式左边的表达式）是什么?函数!只有变量才可以做左值,被赋值!

1）改变正方形的边长x,正方形的面积随之改变.自变量是X,面积是自变量的函数.正方形的面积（变化）与正方形的边长x的改变成正比.2）秀水村的耕地面积是10六次方平方米,这个村人均占有耕地面积y随着各村

你好,梯度本意是一个向量（矢量）,当某一函数在某点处沿着该方向的方向导数取得该点出的最大值,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）.

对的,梯度是函数值增加最快的方向,反梯度就是函数值减少最快的方向直接取向量的反方向,显然就是全部取负号,(3/5,4/5)反向就是(-3/5,-4/5)

因为等值线的法向量为(f(下标x)(x0,y0),f(下标y)(x0,y0)),(f(下标x)表示对x的导数）同时梯度grad在该点亦为(f(下标x)(x0,y0),f(下标y)(x0,y0)）,二者

设F(x,y)＝f(x,y)－C,方程F(x,y)＝0确定函数y＝y(x),等值线的切线的斜率k＝dy/dx＝－Fx/Fy＝－fx/fy,所以切向量为｛1,dy/dx｝,平行于｛fy,-fx｝,与切向

▽f=df/dr*i（方向）那么对于其他方向j,任意一个小变化Δf=Δr*j*▽f=df/dr*Δr*(i*j)只有i点乘j的时候上面的Δf最大再问：我还是不清楚。。。再答：i和j这里是单位向量，这样

梯度grad和旋度rot是向量形式

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

势函数的最速下降方向,即其负梯度方向

[FX,FY]=gradient(F)returnsthenumericalgradientofthematrixF.FXcorrespondstodF/dx,thedifferencesinx(ho

这个说法有问题,如果你画出函数F(x,y,z)=0的曲线,那一般来说,那通过对F(x,y,z)求偏导得到梯度向量（x,y,z）是它的法向量.泛泛地说法向量是不恰当的.“比如说‘爬山’,梯度向量是山坡最

一个函数从点A沿某方向变化到点B,向量AB（路径）的单位向量就是方向向量,梯度向量是函数从点A变化到点B,函数值增长最快的方向

首先MATLAB并不像C,C++那样需要先定义一个变量,MATLAB可以直接幅值变量.你可以写成x=[222];然后在g1的表达式中x1用x(1),x2用x(2),x3用x(3)代替就行.再问：x(k

你的推导有两个明显的错误.两个矢量相点乘以后,结果应该是个数,即三项之和.另外,最后那个带下划线的U,你就当作“乘法”,乘进括号内就可以了.见我修改后的图.