gradient()函数的理解

本文深入探讨了梯度的概念及其在数值计算中的应用。通过具体实例,展示了如何使用梯度函数进行一维、二维乃至三维矩阵的梯度计算,并详细解释了不同参数设置的影响。

梯度:变化/参考量
gradient()是求数值梯度函数的命令。
[Fx,Fy]=gradient(x),其中Fx为其水平方向上的梯度,Fy为其垂直方向上的梯度,Fx的第一列元素为原矩阵第二列与第一列元素之差,Fx的第二列元素为原矩阵第三列与第一列元素之差除以2,以此类推:Fx(i,j)=(F(i,j+1)-F(i,j-1))/2。最后一列则为最后两列之差。同理,可以得到Fy。

1。如果F是一维矩阵,则FX=gradient(F,H)返回F的一维数值梯度。H是F中相邻两点间的间距。
2。如果F是二维矩阵,返回F的二维数值梯度。《Simulink与信号处理》
3。如果F是三维矩阵,返回F的三维数值梯度。

[FX,FY]=gradient(F,HX,HY)。HX,HY参数表示各方向相邻两点的距离。
例如:
[z1,z2]=gradient(x,0.2,0.25);%这个就是将默认除以的2,x轴换为0.2,y轴换为0.25.
[FX,FY,FZ]=gradient(F,HX,HY,HZ)。
HX,HY,HZ参数表示各方向相邻两点的距离。

举个栗子:

>>x=[6,9,3,4,0;5,4,1,2,5;6,7,7,8,0;7,8,9,10,0]

x =

6 9 3 4 0
5 4 1 2 5
6 7 7 8 0
7 8 9 10 0

>> [Fx,Fy]=gradient(x)

Fx =

3.0000 -1.5000 -2.5000 -1.5000 -4.0000
-1.0000 -2.0000 -1.0000 2.0000 3.0000
1.0000 0.5000 0.5000 -3.5000 -8.0000
1.0000 1.0000 1.0000 -4.5000 -10.0000

Fy =

-1.0000 -5.0000 -2.0000 -2.0000 5.0000
0 -1.0000 2.0000 2.0000 0
1.0000 2.0000 4.0000 4.0000 -2.5000
1.0000 1.0000 2.0000 2.0000 0

### MATLAB 中 `gradient` 函数的用法及相关细节 #### 1. **函数简介** `gradient` 函数用于计数值梯度,即数组中每一点处的一阶导数估计值。对于二维数组,它返回两个方向上的梯度;对于三维或多维数组,则返回对应各维度的方向梯度[^1]。 #### 2. **语法结构** - `FX = gradient(F)` 返回向量 F 的一维数值梯度,默认间距 h=1。 - `[FX,FY] = gradient(F)` 返回矩阵 F 的二维数值梯度 FX 和 FY,分别表示 x 方向和 y 方向上的一阶偏导数。 - `[FX,FY,FZ,...] = gradient(F,h)` 使用统一的空间步长 h 来指定点间的距离。 - `[...] = gradient(F,hx,hy,...)` 各个维度采用不同空间步长 hx, hy 等设置更为精细的距离参数[^1]。 #### 3. **具体实例说明** 下面给出一些具体的例子帮助理解此功能的实际应用情况: ##### 示例 1:单变量函数 ```matlab % 创建简单的二次曲线作为演示对象 x = -2:0.2:2; y = x.^2; % 计沿 x 轴的变化率 [gx] = gradient(y); % 绘制原图与其变化趋势对比 figure; subplot(2,1,1), plot(x,y,'r'), title('Original Function'); subplot(2,1,2), plot(x,gx,'b'), title('Gradient Along X-Axis'); ``` ##### 示例 2:双变量表面 ```matlab [X,Y] = meshgrid(-2:.2:2,-2:.2:2); Z = X .* exp(-X.^2-Y.^2); % 分别获取 xy 平面内的梯度分量 [GX,GY] = gradient(Z,.2,.2); contour(X,Y,Z), hold on, quiver(X,Y,GX,GY), colorbar, shading interp, title('Contour Plot with Gradient Arrows'); hold off; ``` 上述代码片段展示了如何利用 `gradient` 函数快速估复杂曲面上任意位置附近的斜率信息,并通过矢量箭头直观呈现出来[^2]。 --- ###
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