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維基


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R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。

函数

初等函数
极限

数列
夹挤定理
连续

间断点
导数与微分

高阶导数
介值定理
中值定理

罗尔定理
拉格朗日定理
柯西定理
泰勒公式
洛必达法则
导数的函数应用

极值
凹凸性
曲率
积分

不定积分
三角函数积分表
反函数积分表
反双曲函数积分表
对数函数积分表
指数函数积分表
无理函数积分表
有理函数积分表


定积分

牛顿-莱布尼茨公式
广义积分

判别法
柯西判别法
阿贝尔判别法
狄里克雷判别法
主值
柯西主值
β函数
Γ函数
多元函数微分

多元函数
偏导数
隐函数
全微分
方向导数
梯度
泰勒公式
多元函数积分

重积分

二重-三重-多重
广义重积分
曲线积分
曲面积分
格林公式
高斯公式
斯托克斯公式
散度和旋度
常微分方程
差分方程
拉普拉斯变换法
微积分的几何应用

平面图形的面积
平面曲线的切线和弧长
旋转体的体积
旋转曲面的面积
曲面的切平面和法线
空间曲线的切线和法平面
微积分的物理应用

运动的位移、加速度
力所做的功
物质的质量
静力矩、惯性矩和重心
微积分的经济应用

边际
弹性、交叉弹性
收益流的现值和将来值
成本分析、净资产分析
梯度的解释
一个标量函数的梯度记为:

其中 (nabla)表示向量微分算子del。的梯度有时也写作grad()。
在三维情况,该表达式在直角坐标中扩展为
nabla phi = begin{pmatrix}<br />{frac{partial phi}{partial x}},  <br />{frac{partial phi}{partial y}}, <br />{frac{partial phi}{partial z}}<br />end{pmatrix}
(参看偏导数和向量。)
虽然使用坐标表达,但结果是在正交变换下不变,从几何的观点来看,这是应该的。

形式化定义
函数的梯度为:
nabla phi = begin{pmatrix}<br />{frac{partial phi}{partial x}},  <br />{frac{partial phi}{partial y}}, <br />{frac{partial phi}{partial z}}<br />end{pmatrix} = <br />begin{pmatrix}<br />{2}, <br />{6y},<br />{-cos(z)}<br />end{pmatrix}.

范例
一个黎曼流形M上的对于任意可微函数,f的梯度是一个向量场使得对于每个向量ξ,

其中代表M上的内积(度量)而 ξf是在p点取任意点映射到在ξ的方向导数的函数。换句话说,在某些坐标图中, ξf(p) 将成为:

函数的梯度和外微分相关,因为ξf(p) = df(ξ)。实际上度量容许我们可以用一种标准的方式将1-形式df和向量场 建立联系,这样梯度可以等同于0-形式的外微分。

流形上的梯度

雅戈比矩阵
散度
旋度
偏导数
Sobel
向量分析
柱极和球极坐标中的∇
离子梯度
梯度下降
等位集合(Level set)
外微分

大家嘅答案

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