matlab中向量的梯度怎么求

clc%改了下程序.还有问题,告诉我题目,我帮你编程.clearuu2=zeros(1,100);u=sym('u',[1,101])%建符号矩阵b=sym('b',[1,100]);d=sym('d

permsclearall;clc;A=[1234];perms(A)

是产生两幅图一幅是水平方向的梯度fx另一幅是垂直方向的梯度fy大小都和原来图像一样,每个像素对应原来图像的位置

corrcoef具体你可以在命令中输入:helpcorrcoef

试试,下面的代码,如果xi是实数将eval(['syms',sx,'',sm])改为eval(['syms',sx,'',sm,'real']),计算结果可能更简洁一些,这里由于不知道你的m值,所以也

举个例子symsxyzf=x^2+x*y+z;gradient=jacobian(f,[x,y,z])%求梯度%gradient=%[2*x+y,x,1]x=-1;y=2;z=3;tiduzhi=ev

a=[123];>>b=[52314];>>[c,ia,ib]=intersect(a,b)%求两个向量的交集c=123ia=123%交集在a中的地址ib=423%交集在b中的地址>>b(ib)=0%

p1=[123]';>>p2=[136]';>>A=p2/p1A=000.3333001.0000002.0000或者：>>A=p2*pinv(p1)%求取向量p1的伪逆来计算A=0.07140.14

2011b可用symsx1x2f=x1^2+x2^2gradient(f)2009a以下,可用symsx1x2f=x1^2+x2^2[diff(f,x1);diff(f,x2)]

共轭梯度法是介于最速下降法与牛顿法之间的一个方法,它仅需利用一阶导数信息,但克服了最速下降法收敛慢的缺点,又避免了牛顿法需要存储和计算Hesse矩阵并求逆的缺点,共轭梯度法不仅是解决大型线性方程组最有

几维向量就是几维数组,可以到这个网站上学习一下,基础的东西找本MATLAB书看看都有的.http://www.ilovematlab.cn/tag.php?name=%E6%95%B0%E7%BB%8

梯度是多元函数的概念,向量本身没有梯度概念至于其每个分量,由于是多元函数,自然可以求只要求偏微分即可例如sinx+y,对x求违反是cosx,对于y是1,对z是0,所以梯度就是(cosx,1,0)5x+

如果你指的是向量的各个分量平方和的开平方值,设向量是f,则其长度就是其2范数,用normest(f)求得.如果是指向量的分量个数,用length(f)

一样的,梯度就是二阶偏导数再问：matlab中有[x,y]=gradient(a);是指图像矩阵中每一个点都有一个梯度值么？

试试下面的程序吧.N=175;%行数目设定M=175;%列数目设定V=10;%最小的数值数目DATA=100*rand(N,M);%随机产生N*M矩阵[Y,I]=sort(DATA,2,'ascend

%matlab中有标准范例,估计你是小菜,我帮你简化了一下img=double(rgb2gray(imread('c:\test.bmp')));img_grad=img(80:100,80:100,

[FX,FY]=gradient(F)returnsthenumericalgradientofthematrixF.FXcorrespondstodF/dx,thedifferencesinx(ho

下面是一个例子,你可以照着例子做>>a=imread('D:\ProgramFiles\toolbox\images\imdemos\rice.png');>>b=gradient(double(a)

Ar=[min(A)-1A];Ar(end)=[];%将A循环右移Al=[Amin(A)-1];Al(1)=[];%将A循环左移B=find((A>Ar)&(A>Al)==1)%找出所有的波峰,由于第

直接写A=[ab]