梯度、散度、旋度

本文介绍了梯度(Scalar->Vector)如何指示标量场变化最快的方向,散度(Vector->Scalar)衡量矢量场的发散程度,以及旋度(Vector->Vector)表示向量场的旋转趋势。特别提到,标量场的梯度场是无旋的,而矢量场的旋度场是无源的。

目录

梯度Gradient —— Scalar -> Vector

散度Divergence —— Vector -> Scalar

旋度Curl —— Vector -> Vector


梯度Gradient —— Scalar -> Vector

        即函数在该点处沿着该方向(此梯度的方向)变化最快,变化率最大(为该梯度的模);

  • Scalar -> Vector ,表示标量变化最快的方向;
//二维volume
@density1 = length(@P);
@density2 = relbbox(0, @P).x;

v@Gradient1为@density1的梯度;
v@Gradient2为@density2的梯度;

注,一个标量场f的梯度场是无旋场(梯度的旋度为0),也就是说它的旋度处处为零: 

散度Divergence —— Vector -> Scalar

        可表示各点矢量场发散的强弱程度;对流体来说,就是流体的形状虽然改变,但是由于散度为0(不可压缩流体),则其面积或体积不变;散度是向量场的一种强度性质(如密度、浓度、温度一样),对应一个封闭区域表面的通量;

流体力学中不可压缩条件为,速度场的散度为0;

  • Vector -> Scalar,表示膨胀或收缩;
//二维volume
@Divergence1为Gradient1的散度;
@Divergence2为Gradient2的散度;

旋度Curl —— Vector -> Vector

        表示向量场对某点附近微元造成的旋转程度;旋度是向量场的一种强度性质(如密度、浓度、温度一样),对应向量沿一个闭合曲线的漩涡量;

假设某点放一风扇,风扇不转,即为无旋度;

  • Vector -> Vector,表示矢量场的旋转趋势;

注,一个矢量场的旋度场是无源场(旋度的散度为0),也就是说它的散度处处为零;

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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