函数在某点的梯度怎么求-热点-考试作业题

已知函数,怎么求梯度.已知梯度怎么求函数.函数的偏导数组成的向量即梯度已知梯度求原函数可参见:格林公式那章.

求函数U=xy方z在点(1,-1,2)处的梯度以及沿梯度方向的方向导数.急.如题.梯度gradU={Ux,Uy,Uz}={y²z,2xyz,xy²},注意这是向量gradU(1,-1,2)={2,-4,1}沿梯度方向的方

求函数z=ln(x^2y^2)在点(3,4)沿梯度方向的方向导数

二元函数z=f(x,y)的函数值在某点M（x,y）变化最快的方向是M点处的梯度来表示的!但M点的梯度为二位向量啊为什么不用三维梯度向量来表示?我认为三维梯度向量才更能描绘出二元函数z=f(x,y)的函数值在某点M（x,y）变化最快的方向.二

MATLAB中怎么求N维向量函数的梯度,求完怎么赋值?[FX,FY]=gradient(F)returnsthenumericalgradientofthematrixF.FXcorrespondstodF/dx,thedifference

函数z=tan(xy)-ln(xy)在点P（1.1）处的梯度是.梯度公式gradz=(δz/δx,δz/δy)（其中,δ表示偏导数）δz/δx=y/cos²(xy)-1/xδz/δy=x/cos²(xy)-1/y在点P（

函数U=(X/Y)^(1/X)在点(1,1,1)的梯度为题目有误,没有自变量z.或是u=(x/y)^(1/z)吧!u=(x/y)^(1/z),lnu=(lnx-lny)/zu'/u=1/(xz),u'=u/(xz)=(x/y)^(1/z)/

opencv点梯度值怎么求?然后怎么算?想求出各点的梯度值,然后把梯度值小于多少的点都删除掉,只留下中间那条倾斜度较大的斜线.最后求斜线的位置~这个要怎么写啊?求指导~想保留的斜线就是黄色圈起来的那段,求他的位置.拜托,梯度值是啥啊?是求导

什么是函数的梯度?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个特殊情况.

高等数学关于梯度的求函数u=x^2/a^+y^2/b^2+z^2/c^2在点P(x,y,z)处设向径r的方向导数,并问在怎样条件下u沿此方向的方向导数等于梯度的模?楼主如果我没有猜错的话那个a应该是平方吧

一道高数题,关于方向导数求函数u=(根号x^2+y^2)/xyz在点P（-1,3,-3）处的梯度以及沿曲线x（t）=-t^2,y(t)=3t^2,z(t)=-3t^2在点P处参数增大的切线方向的方向导数本题解法,梯度,求出U'x,U'y,U

求函数f(x,y,z)=xyz-x2-y2+3z在点（-1,-1,2）处的梯度发至107328348以发

函数u=x2+y2+z2-3z在点m(1,-1,2)的梯度及延梯度方向的导3,u导=2x+2y+2z-3

梯度下降法求极值和直接求导求极值的区别在哪?求函数极值的时候有所谓的梯度下降法.那为什么不直接令梯度（即函数的导数）为零得到极值呢?梯度下降法不是也要反复求导迭代后取得收敛值吗?它的优势在哪?多数函数解不出导数得0的解析解.梯度下降法是种数

matlab解决求图像某点梯度的问题使用matlab,对一副二值图像求其指定的某一像素点的梯度.加入你的二值图像存放在矩阵I中那么[dxdy]=gradient(I);得到的两个矩阵dxdy,和I大小一样,对应于原来矩阵I分别在x,y方向的

求函数0=x+y+z的梯度grad[z(x,y)]=(∂z/∂x)*i+(∂z/∂y)*j=-(Fx/Fz)*i+[-(Fy/Fz)*j]=-i+(-j)=-(i+j)

用sobel求图像梯度,图像的边角处的梯度怎么处理?Sobel算子可以用来检测0度、90度、45度和135度的边缘例如对角的有45度和135度45度的算子是[012,-101,-2-10]135度的算子是[-2-10,-101,012]注意

函数f(x,y,z)在点P处的梯度与方向向量有何不同…梯度是函数在法向的变化率(可以类比单变量函数的导数),而方向向量是一个单位向量,是用来表示方向的.梯度反映了函数的变化趋势，沿梯度的方向其变化最大。

函数u=ln(x+y+z)在点M(1,2,-2)处的梯度是多少梯度=(∂u/∂x,∂u/∂y,∂u/∂z)∂u/∂x=1/(x+y+z),