什麼是梯度的方向,梯度的方向是如何確定的?

2021-03-04 04:41:01 字數 2425 閱讀 1498

1樓:匿名使用者

在向量微積分中,標量場的梯度是乙個向量場。標量場中某一點上的梯度指向標量場增長最快的方向,梯度的長度是這個最大的變化率。

梯度方向是法方向這個怎麼理解??

2樓:匿名使用者

用等高線地圖來解釋比較合適,等高線相當於函式值相同的一圈一圈的線,等高線任意點都有切線

所謂的法方向就是切線的垂直方向,也就是梯度方向(函式值增大或者變小的方向)。

3樓:獨取一瓢

先要理解法的含義,法線是什麼線,梯度方向是法方向就是垂直方向,換種專業術語的說法而已!

梯度的方向是如何確定的?

4樓:過去的日子

在向量微積分中,標量場的梯度是乙個向量場。標量場中某一點上的梯度指向標量場增長最快的方向,梯度的長度是這個最大的變化率。更嚴格的說,從歐幾里得空間rn到r的函式的梯度是在rn某一點最佳的線性近似。

在這個意義上,梯度是雅可比矩陣的乙個特殊情況。

在單變數的實值函式的情況,梯度只是導數,或者,對於乙個線性函式,也就是線的斜率。

梯度一詞有時用於斜度,也就是乙個曲面沿著給定方向的傾斜程度。可以通過取向量梯度和所研究的方向的點積來得到斜度。梯度的數值有時也被稱為梯度。

設體系中某處的物理引數(如溫度、速度、濃度等)為w,在與其垂直距離的dy處該引數為w+dw,則稱為該物理引數的梯度,也即該物理引數的變化率。如果引數為速度、濃度、溫度或空間,則分別稱為速度梯度、濃度梯度、溫

溫度梯度的表示式

度梯度或空間梯度。其中溫度梯度在直角座標系下的表示式如右圖。

在向量微積分中,標量場的梯度是乙個向量場。標量場中某一點上的梯度指向標量場增長最快的方向,梯度的長度是這個最大的變化率。更嚴格的說,從歐氏空間rn到r的函式的梯度是在rn某一點最佳的線性近似。

在這個意義上,梯度是雅戈比矩陣的乙個特殊情況。

在單變數的實值函式的情況,梯度只是導數,或者,對於乙個線性函式,也就是線的斜率。

梯度一詞有時用於斜度,也就是乙個曲面沿著給定方向的傾斜程度。可以通過取向量梯度和所研究的方向的點積來得到斜度。梯度的數值有時也被稱為梯度。

在二元函式的情形,設函式z=f(x,y)在平面區域d內具有一階連續偏導數,則對於每一點p(x,y)∈d,都可以定出乙個向量

(δf/x)*i+(δf/y)*j

這向量稱為函式z=f(x,y)在點p(x,y)的梯度,記作gradf(x,y)

類似的對三元函式也可以定義乙個:(δf/x)*i+(δf/y)*j+(δf/z)*k 記為grad[f(x,y,z)]

梯度本意是乙個向量(向量),當某一函式在某點處沿著該方向的方向導數取得該點處的最大值,即函式在該點處沿方向變化最快,變化率最大(為該梯度的模)。

定義在向量微積分中,標量場的梯度是乙個向量場。標量場中某一點上的梯度指向標量場增長最快的方向,梯度的長度是這個最大的變化率。

5樓:匿名使用者

你這個問題很無聊嘛。 你知道如何求出梯度和梯度是乙個怎麼樣的方向,規定了方向導數的什麼性質就可以了。 至於在哪個座標系,難道你覺得會在不同的座標系討論乙個函式?

6樓:匿名使用者

朝不同方向有不同的梯度值·方向題目或者你自己根據需要定

為什麼梯度的方向是等值面法線方向

7樓:玉潤釁振凱

簡單來說,梯度方向是函式增長最快的方向,很顯然增長最快的方向是過該點的等量面的法線方向,所以,函式在一點的梯度方向是這點的法線方向

8樓:勁無憂

所謂梯度的方向,是函式值增大最快的方向,從一條等值線到下一條等值線,斜著走是不是需要走更遠的路?那就不是最快的方向,只有處處垂直等值線,才會在走同樣的距離的情況下,跨過最多的等值線。

9樓:

真不知道上面那些回答的人有沒有認真看過梯度的定義,估計是複製黏貼來的吧,居然還有人點贊。。。

首先問題應該是錯了,二元函式中,正確表述是梯度是等值線的法向量,梯度不可能和等值面正交,梯度和等值麵是平行的(或者就在等值麵內)。

以下是不嚴謹的證明:以二元函式為例,設函式z=f(x, y)。那麼它在點 p上的梯度向量為:

v1=(fx(p), fy(p))。設等值線函式為且過點p,根據隱函式求導法則,可以求出等值線函式在點p處的導數為:-fx(p)/fy(p)。

於是可以設乙個向量v2=(1, -fx(p)/fy(p))  ,然後就會發現v1和v2兩個向量內積為0,兩個向量正交。

在三元函式中,等值線公升維成等值面,梯度依然是法向量,證明方法同上。

10樓:匿名使用者

我認為就是這樣規定的,其它方向的值幾乎各不相同

11樓:匿名使用者

某點的梯度是該點最大的方向導數,此方向與等值面垂直!

什麼是方向梯度直方圖,對於sift演算法中梯度直方圖這塊一直不懂,哪位大神能解釋解釋。。。

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