MATLAB 미분 함수의 경우 기울기 함수는 스칼라 함수나 벡터 함수의 기울기, 즉 각 독립 변수에 대한 1차 편도함수를 계산하는 데 사용됩니다. 구문은 [dx, dy, dz, ...] = 그래디언트(f, dx, dy, dz, ...)입니다. 여기서 입력 f는 함수이고, dx, dy, dz 등은 선택적 단계 매개변수입니다. , 출력은 각 독립 변수에 따른 부분 도함수입니다.
MATLAB 파생 함수
답변:
MATLAB에서 gradient
함수는 스칼라 함수나 벡터 함수의 기울기, 즉 각 독립변수에 대한 기울기 편미분 순서. gradient
函数用于计算标量函数或矢量函数的梯度,即关于每个自变量的一阶偏导数。
详细阐述:
语法:
[dx, dy, dz, ...] = gradient(f, dx, dy, dz, ...)
输入:
-
f
:要求导的标量函数或矢量函数 -
dx
、dy
、dz
:可选参数,指定在每个维度上的步长(默认值为 1)
输出:
-
dx
、dy
、dz
:对f
的梯度分量,沿每个自变量的偏导数
用法:
-
标量函数:
f = @(x, y) x^2 + y^2; [d_x, d_y] = gradient(f);
-
矢量函数:
f = @(x, y) [x^2 + y^2, x - y]; [d_x1, d_y1, d_x2, d_y2] = gradient(f);
注意事项:
- 对于标量函数,输出是一个矢量,表示梯度。
- 对于矢量函数,输出是一组矢量,表示每个分量的梯度。
- 如果不指定步长,MATLAB 将使用默认步长为 1。
gradient
-
f
: 도함수가 필요한 스칼라 함수 또는 벡터 함수🎜 -
dx
,dy
,dz
: 선택적 매개변수, 각 차원의 단계 크기 지정(기본값은 1) 🎜🎜🎜🎜출력: 🎜🎜-
dx
,dy
,dz
:f
의 기울기 구성요소에 대해 독립의 각 편도함수를 따릅니다. 변수 🎜🎜🎜🎜 사용법: 🎜🎜- 🎜🎜스칼라 함수: 🎜🎜rrreee🎜
- 🎜🎜벡터 함수: 🎜🎜rrreee🎜🎜🎜🎜참고: 🎜🎜를 위해 스칼라 함수의 경우 출력은 기울기를 나타내는 벡터입니다. 🎜
- 벡터 함수의 경우 출력은 각 구성 요소의 기울기를 나타내는 벡터 집합입니다. 🎜
- 단계 크기를 지정하지 않으면 MATLAB은 기본 단계 크기 1을 사용합니다. 🎜
-
gradient
함수는 연속 미분 가능 함수만 구별할 수 있습니다. 🎜🎜
-
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