怎么求一个二维函数的梯度模-搜答案-百度作业网

Sobel算子可以用来检测0度、90度、45度和135度的边缘例如对角的有45度和135度45度的算子是[012,-101,-2-10]135度的算子是[-2-10,-101,012]注意有时候会求得

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.

比如已经给了X的分布密度Fx（X）你对F求导得Px（X）然后给你Y=X+1你先求Y的反函数X=Y-1（反函数要在定义域里单调没有的话你要分区域讨论）然后求X的导数X’=1然后带到原本的分布函数与导数的

在标量场f中的一点处存在一个矢量G,该矢量方向为f在该点处变化率最大的方向,其模也等于这个最大变化率的数值,则矢量G称为标量场f的梯度

如果将多元函数看做高度,其梯度就是最陡的上山的方向.如果将多元函数看做势能,其梯度的负值就是物体在当地受到的力.

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

1、非负2、在R^2上积分结果为1.

其他情况密度为0,就不用积分了,0怎麼积分都是0F(x,y)=0(x

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

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）.

不好意思不太明白你的提问,提一点参考意见：）》》》由分布函数表达式F(x,y)让y趋于+∞的方法这样求出来的是X的（累积）分布函数.》》》Fx(X)=∫(-∞,+∞)f(x,y)dy,先把联合概率密度

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

势函数的最速下降方向,即其负梯度方向

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

staticvoidMain(string[]args){int[,]a={{1,2,3},{4,5,6}};intsum=0;for(inti=0;i{for(intj=0;j

两处错误:1.返回函数内的局部变量.函数内局部变量在函数返回后就不再有效了.换成static.2.输出的应该是p[0],p[1],p[2].给你改过了.结果测试：输入二维数组的行数和列数23输入二维数

有没用具体的题目不然不好表述

当然也可用辅助函数法(二重积分换元)直接得出倒数第三行的公式.

对概率分布函数求全微分