方向导数与梯度向量与全微分

混江龙づ霸主 提交于 2020-01-16 07:43:37

一个最简单的例子:f(x,y)=x+y

那么全微分df=dx+dy

因为这个f(x,y)对x和y都是线性的,所以df=dx+dy对大的x和y变化也成立。

将x和y方向分开看,x方向每增加dx=1(y不变),f(x,y)增加df=1;y方向每增加dy=1(x不变),f(x,y)也增加df=1;

如果x和y同时增加1(dx=1,dy=1),f(x,y)增加dx+dy=2。

 

对以上函数f(x,y),当x和y按1:1变化时,f(x,y)增长最快。

如果换个函数,f(x,y)=2x+y,那么当x和y按2:1变化时,f(x,y)增长最快。

梯度表示f(x,y)增长最快的方向。与梯度相反的方向就是函数减小最快的方向。

反过来说,沿垂直于梯度方向,f(x,y)变化最小(即没有变化)。

于是,在<x0,y0>的梯度正交于过该点的等高线。

 

方向导数是说,对于方程z=f(x,y),当<x,y>从<x0,y0>沿指定方向增加单位向量长度时,f(x,y)增加多少。

当指定方向与梯度不重合时,函数变化就没有沿梯度方向变化大。

 

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