matlab求向量函数的梯度

数列中每项b(i)都是a(i)的一个函数比如正态分布5,和10和15的正态分布不都是1么?为什么还要求?再问：就是说比如b(i)=1*exp(-(a(i)/5.677)^2),我那块说错了，应该是正态

符号计算不能自己定义这种数值计算的函数吧.还是自己先定义30个符号变量,再写出函数表达式求导.

x=[123];y=[456];z=[xy]就行了,不需要函数.再问：你这个是不对的，我想生成的是[142536]再答：那我不知道有什么现成的函数，但是你可以自己很简单写一个：functionlhs=

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.再问：已知梯度的定义为：u对x偏导=P，u对y偏导=Q，u对z偏导=R，（P，Q，R）为函数u在该点的梯度。现在已知u的梯度，求u的函

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

函数调用有问题.输helpgradient看看.再可能是你matlab的currentdirectory上有一个gradient.m的m文件,修改文件名

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

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+

你好,梯度本意是一个向量（矢量）,当某一函数在某点处沿着该方向的方向导数取得该点出的最大值,即函数在该点处沿方向变化最快,变化率最大（为该梯度的模）.

因为等值线的法向量为(f(下标x)(x0,y0),f(下标y)(x0,y0)),(f(下标x)表示对x的导数）同时梯度grad在该点亦为(f(下标x)(x0,y0),f(下标y)(x0,y0)）,二者

%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,

a=[1,2,3,4,5];>>fliplr(a)ans=54321

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

这是求相关度的结果,对于一般的矩阵X,执行A=corrcoef(X)后,A中每个值的所在行a和列b,反应的是原矩阵X中相应的第a个列向量和第b个列向量的相似程度（即相关系数）.计算公式是：C(1,2)

[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)

你的推导有两个明显的错误.两个矢量相点乘以后,结果应该是个数,即三项之和.另外,最后那个带下划线的U,你就当作“乘法”,乘进括号内就可以了.见我修改后的图.