数学——散度

最新推荐文章于 2025-08-11 16:28:55 发布
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分类专栏： 数学 文章标签： 数学 梯度
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散度（divergence）可用于表征空间各点矢量场发散的强弱程度，是矢量到标量的映射。假设有矢量F⃗ =Fxi⃗ +Fyj

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哈密顿算子——梯度——散度——旋度——拉普拉斯算子——计算公式！
qq_15963745的博客
04-22 320
杂然赋流形丶​​​编辑数学话题下的优秀答主已关注来自专栏 · 【经典电动力学-Jackson】学习笔记368 人赞同了该文章​目录收起一、代数恒等式1.1 基本概念1.2 代数恒等式总结二、微分恒等式2.1 基本概念2.2 微分恒等式总结三、积分恒等式3.1 积分恒等式总结图片尺寸：5181x3076px作品名称：Reflections on the Thames, Westminster约翰·阿特金森·格里姆肖创作年代：1880印象派城市风光材质：布面油画。
从本质出发推导三大坐标系下的三大方程（二）——散度方程
SJ2050的博客
09-27 3万+
对于很多数学和工程问题，我们常常需要使用到梯度、散度和旋度方程，而有的时候，在使用这些方程时，我们却对它们其中的数学、物理意义不甚清楚，结果便是看着很多在此基础上建立的公式而一头雾水。这篇文章便从这三大方程的本质入手，推导它们在三大经典坐标系下的形式，揭露其”庐山真面目“！ 文章目录散度公式散度的意义笛卡尔坐标系下的散度公式柱面坐标系下的散度公式球面坐标系下的散度公式参考资料   散...
LDA散度矩阵的计算
08-17
计算LDA中的散度矩阵，matlab实现
散度
infinita_LV的博客
03-28 1261
摘自：一文搞懂散度 用一个分布Q去逼近一个目标分布P，希望找到一个目标函数D(Q,P)，计算Q到P的距离。这一个目标函数，正是Divergence(散度)。通过散度的计算就能不断地优化Q，寻找一个最优的参数去逼近真实的分布P。注意，散度跟距离不一样，他没有距离的对称性d(x,y)=d(y,x)，或是三角不等式d(x,y)≤d(x,z)+d(z,y) 的要求。 KL散度，KL(P∥Q)可以理解...
散度(divergence)
u012632105的博客
08-20 474
散度（divergence，记作div）用于表征空间各点矢量场发散的强弱程度。物理上，散度的意义是场的有源性。当div F>0 ，表示该点有散发通量的正源（发散源）；当div F<0 表示该点有吸收通量的负源（洞或汇）；当div F=0，表示该点无源。
散度的理解
MingDa_H的博客
07-21 3万+
散度的理解即推导 最近在看GCN，对拉普拉斯算子有很大的疑问，里面有涉及到散度这一个定义，看了很多，就来总结一下。 首先来看散度的定义（百度上直接复制的）：散度（divergence）可用于表征空间各点矢量场发散的强弱程度， 物理上，散度的意义是场的有源性。当div F>0 ，表示该点有散发通量的正源（发散源）；当div F<0 表示该点 有吸收通量的负源（洞或汇）；当div F=0，表示该点无源。 从这里可以看出来， **散度是个标量，正负代表着是源还是汇** 只这样看还
散度 div
qq_42578970的博客
07-01 1万+
散度（divergence）可用于表征空间各点矢量场发散的强弱程度，物理上，散度的意义是场的有源性。当div F>0 ，表示该点有散发通量的正源（发散源）；当div F<0 表示该点有吸收通量的负源（洞或汇）；当div F=0，表示该点无源。 设向量场为F(x,y,z)=P(x,y,z)i+Q(x,y,z)j+R(x,y,z)k，则div等于 divA=Px+Qy+Rz，Px表示P对x求偏导另外两者同理，具体数值一般要代入所求点的坐标，但某些时候div为常数 ...
高等数学——方向导数、梯度、散度和旋度
最新发布
qq_41751834的博客
08-11 644
标量函数为。
高等数学——同济大学第五版上下册
04-22
梯度、散度和旋度等矢量场特性也是这部分的重点。 3. **级数理论**：包括数列极限和函数序列的极限，以及幂级数和傅里叶级数。幂级数是函数近似的重要工具，而傅里叶级数则将周期函数分解为正弦和余弦函数的无穷...
直观解读 KL 散度的数学概念
irober的博客
02-10 838
选自http://thushv.com，作者：Thushan Ganegedara，机器之心编译。 机器学习是当前最重要的技术发展方向之一。近日，悉尼大学博士生 Thushan Ganegedara 开始撰写一个系列博客文章，旨在为机器学习初学者介绍一些基本概念。本文是该系列的第一篇文章，介绍了 KL 散度（KL divergence）的基本数学概念和初级应用。作者已将相关代码发布在 GitHub 上。 代码：https://github.com/thushv89/nlp_examples_thushv
极坐标系下的散度（场论）
04-09
极坐标系下的散度表达。以径向速度、切向速度、柱向速度分析
协方差矩阵和散布矩阵（散度矩阵）的意义
AI吃大瓜的博客
03-31 4万+
协方差矩阵和散布矩阵的意义 在机器学习模式识别中，经常需要应用到协方差矩阵C和散布矩阵S。如在PCA主成分分析中，需要计算样本的散度矩阵，有的论文是计算协方差矩阵。实质上二者意义差不多，散布矩阵（散度矩阵）前乘以系数1/(n-1)就可以得到协方差矩阵了。 在模式识别的教程中，散布矩阵也称为散度矩阵，有的也称为类内离散度矩阵或者类内离差阵，用一个等式关系可表示为： 关系：散度矩阵=类内离散度矩阵=类内离差阵=协方差矩阵×（n-1） 样本的协方差矩阵乘以n-1倍即为散布矩阵，n表示样本
散度Divergence
sinat_33598258的博客
01-07 1244
熵Entropy and 散度Divergence Shannon信息量 信息量也称为Shannon信息量，常用于刻画消除随机变量x在xix_ixi​处的不确定性所需的信息量的大小。假设考虑离散型随机变量的情况，设p为随机变量x的概率分布，即p(xi)p(x_i)p(xi​)为随机变量x在x=xix=x_ix=xi​处的概率密度函数值，则随机变量x在x=xix=x_ix=xi​处的Shannon信...
散度和KL散度的介绍
Paul_Huang的专栏
09-01 2230
散度和KL散度的介绍 1. 梯度、散度与旋度 1.1 算子 定义一个向量算子∇\nabla∇(读作nabla或者del)： ∇=∂∂xex⃗+∂∂yey⃗+∂∂zez⃗(1.1)\nabla= \frac{\partial}{\partial x} \vec{e_x} + \frac{\partial}{\partial y} \vec{e_y} + \frac{\partial}{\partial z} \vec{e_z} \tag{1.1}∇=∂x∂​ex​​+∂y∂​ey​​+∂z∂​ez​​(1.1
布雷格曼散度
VIEO
09-18 528
https://blog.youkuaiyun.com/acdreamers/article/details/44664383 http://blog.sciencenet.cn/blog-795427-671573.html
Bregman散度
xingzhe123456789000的博客
08-28 1498
@TOC(Bregman散度) Bregman散度 为方便，我直接将我的理解手写上传： 常用Bregman散度族
一文搞懂散度
Jie Qiao的专栏
09-29 2万+
Divergence Measures 介绍 在机器学习中，我们常常需要用一个分布Q去逼近一个目标分布P，我们希望能够找到一个目标函数D(Q,P)\displaystyle D( Q,P)D(Q,P)，计算Q到P的距离。而这一个目标函数，正是Divergence(散度)，比如常见的KL-Divergence，JS-Divergence等等。通过这个散度的计算我们就能不断地去优化我们的Q，寻找一个最...
通俗易懂的讲解梯度，散度，旋度（有图很好理解）！！！
热门推荐
qq_17109251的博客
10-03 8万+
  并且会不断连载原创或转载有价值的参数化软件教程返回搜狐，查看更多 声明：该文观点仅代表作者本人，搜狐号系信息发布平台，搜狐仅提供信息存储空间服务。...
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