在向量微积分中,标量场的梯度是一个向量场。标量场中某一点的梯度指向在这点标量场增长最快的方向(当然要比较的话必须固定方向的长度),梯度的绝对值是长度为1的方向中函数最大的增加率,也就是说 ,其中 代表方向导数。以另一观点来看,由多变量的泰勒展开式可知,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内积来得到斜度。梯度的数值有时也被称为梯度。
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