本篇文章给大家谈谈空间设计方向图解,以及空间设计方案对应的知识点,希望对各位有所帮助,不要忘了收藏本站喔。 今天给各位分享空间设计方向图解的知识,其中也会对空间设计方案进行解释,如果能碰巧解决你现在面临的问题,别忘了关注本站,现在开始吧!
前面回答了很多关于几何直观的角度解释方向导数和梯度的,这里尝试从定义的角度直接解释。这里解释一下方向导数:直接从定义去解释,极限这里分母是在方向L上变化一段距离,分子是函数f在这段距离上相应的变化,相除就是自变量在方向L上变化一单位,相应的函数的变化量。
(类比一元函数的切线,x变化一单位,相应的函数y的变化量。
只不过函数的切线中,自变量只有一维,只能沿着x轴变化。
在上述定义给出的三维空间中,自变量有三个维度,我们可以任意变化x,y,z,这样的变化就是三维空间中的一个方向L)记住,这里的方向导数可以对三维中间中的任意一个方向求导数。
接下来给出梯度的定义从定义来看,梯度就是函数f在点 对各个维度求偏导数组成的向量。(这里没什么难的,我们就是把这样的向量叫作梯度)下面这个定理对弄清楚梯度和方向导数的关系有帮助。
这个定理给出的是和定义1不同的,方向导数的另一个表达。
我们尝试理解一下这个定理,我们任意给出三维空间中的一个方向L,那么我们就可以通过 余弦角度 给出这个方向L的一个单位向量。 这个单位向量就可以代表方向L。
再根据梯度的定义,那么这个定理就可以理解为,一个点 的方向导数就是梯度向量和方向L单位向量的乘积。
写出来就是根据向量乘法的几何直观 是两个向量之间的角度, , 是单位向量。0#34; alt=#34;cos\varphigt;0#34; eeimg=#34;1#34;/gt; 时, 的变化是正的,也就是f沿着L的方向是增长的, 时,变化率最大,也就是L的方向和梯度的夹角为0时,(我们之前说过方向导数可以是对三维空间中的任意一个方向求导数,这里我们令L的方向就是梯度的方向)f增长的最大,此时f在L上的方向导数取得最大值 时, 的变化是负的,也就是f沿着L的方向是递减的, 也就是L的方向和梯度的方向相反时(L这个方向是负梯度方向),f递减的最快,此时f在L上的方向导数取得最小值 根据上述解释,也印证了我们熟知的那句话:梯度方向是函数增长最快的方向,梯度向量相反的方向是函数下降最快的方向。
到此,以上就是小编对于空间设计方向图解的问题就介绍到这了,希望介绍关于空间设计方向图解的1点解答对大家有用。
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