梯度是什么意思

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散度和梯度有什么区别吗？

梯度是矢量，其大小为该点函数的最大变化率，即该点的最大方向导数。 梯度的方向为该点最大方向导数的方向，即与等值线（面）相垂直的方向，它指向函数增加的方向。 散度散度指流体运动时单位体积的改变率。简单地说，流体在运动中集中的区域为辐合，运动中发散的区域为辐散。 其计算也就是我们常说的“点乘”。 散度是标量，物理意义为通量源密度。 散度为零，说明是无源场；散度不为零时，则说明是有源场（有正源或负源） 关于梯度可以这样理解： 对于一座山，它的每一点的海拔高度φ就是一标量场。那么，某一点海拔高度φ向山顶方向的位置变化率就是梯度。这个标量场的φ是连续的，当然梯度也是连续倾斜的。梯度可以表示为7楼的形式，但用张量形式表示就更简练：即“φ,i”，式中，“，”表示普通微分，i=1,2,3（三维时）表示φ在空间3个方向微分的分量。 散度可以理解为一个流场中，某点的流速v在各方向的变化率之和，是一个标量。根据这个定义可以知道，如果在流场中取一小空间，其散度不为零的话，就说明有流入或流出的流体。当散度为零的话，说明该小空间的流体是连续的，没有多余的流体流入流进。所以，连续体的连续式就是以此式为零。

顺浓度梯度和逆浓度梯度是什么意思？这个浓度是指谁的浓度？

顺浓度梯度指移动方向从浓度高的地方到浓度低的地方；　　逆浓度梯度指移动方向从浓度低的地方到浓度高的地方。　　因为在没有其他因素影响下，粒子的布朗运动都是“熵增”的，表现为趋近均一、混沌，在这个过程中浓度高的地方的粒子会自发性地向着低浓度位置趋近，所以我们称之为“顺”。

梯度是怎么定义的？

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

什么是梯度，请举例说明，有图形表述那就最好了~？

梯度值就是图像灰度值的显著变化的地方。 图像锐化，图像的边缘检测都用得到它。 不同的算子对应了不同的求梯度的方法： 以Sobel算子（效果较好）为例： 对于数字图像，可以用一阶差分代替一阶微分； △xf(x,y)=f(x,y)-f(x-1,y); △yf(x,y)=f(x,y)-f(x,y-1) 求梯度时对于平方和运算及开方运算，可以用两个分量的绝对值之和表示，即： G[f(x,y)]={[△xf(x,y)] +[△yf(x,y)] } |△xf(x,y)|+|△yf(x,y)|; Sobel梯度算子是先做成加权平均，再微分，然后求梯度，即： △xf(x,y)= f(x-1,y+1) + 2f(x,y+1) + f(x+1,y+1)- f(x-1,y-1) - 2f(x,y-1) - f(x+1,y-1); △yf(x,y)= f(x-1,y-1) + 2f(x-1,y) + f(x-1,y+1)- f(x+1,y-1) - 2f(x+1,y) - f(x+1,y+1); G[f(x,y)]=|△xf(x,y)|+|△yf(x,y)|;

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