很好的理解梯度 散度 旋度 下三角运算 费曼物理讲义

最新推荐文章于 2022-03-26 21:44:15 发布
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本文深入解析费曼物理讲义中关于梯度、散度和旋度的概念，通过下三角运算帮助读者更好地理解这些数学工具在物理中的应用。链接提供了详细的英文原版内容。
数学中倒三角：梯度；正三角：拉普拉斯
ZJQ的博客
11-16 4919
数学中倒三角表示什么 △是拉普拉斯算子，图中已经给出了表达式； ▽表示梯度，即grad。
各种坐标系下的散度、梯度、旋度公式
subtitle_的博客
02-20 13万+
本文介绍了散度、梯度和旋度在直角坐标系、柱坐标系和球坐标系三种常见坐标系下的表示。记录一下，具体可以利用梅拉系数进行推导， 谨记： 梯度：标量求梯度得到矢量。 散度：矢量求散度得到标量。 旋度：矢量求旋度得到矢量。 1.直角坐标系 标量表示 f=f(x,y,z)f=f(x,y,z)f=f(x,y,z) 矢量表示 f→=fxex→+fyey→+fzez→\mathbf{\overrightarrow{f}}=f_x\mathbf{\overrightarrow{e_x}}+f_y\mathbf{\overr
化繁为简，一张图看懂梯度、散度、旋度、Jacobian、Hessian和Laplacian
zandaoguang的博客
06-30 1753
来源｜王赟 Maigo@知乎，https://zhuanlan.zhihu.com/p/35323714本文仅作学术分享，如有侵权，请联系后台作删文处理。一、入门图中的细实线箭头表示了四...
通俗易懂的讲解梯度，散度，旋度（有图很好理解）！！！
大熊
08-20 6408
转载于严博得 姓名：严鑫 中国科学技术大学 理论与应用力学 本科 中国科学院大学建筑研究与设计中心，硕士研究生 中国科学院大学建筑研究与设计中心，博士二年级在读 研究方向：算法设计 数字建造 形式研究 导师：周宇舫教授 微信号：yanxin510 ...
散度、旋度、梯度释义(图解版)
08-28
本书着重介绍了散度，梯度，旋度以及与之相关的矢量微积分，并使用图形的方式直观的理解他们的定义以及性质，书中例子多采用，电子，工程领域的实例。可为广大工程技术人员提供相关的参考。全书结合图形与实例以便读者更容易理解。
梯度、散度与旋度
qq_39917135的博客
08-26 1662
梯度、散度与旋度 哈密尔顿算符 倒三角算子，NablaNablaNabla算子：∇\nabla∇ 在三维空间中，对于xyzxyzxyz坐标系 ∇=∂∂xi+∂∂yj+∂∂zk \nabla=\frac{\partial}{\partial x}\boldsymbol{i}+\frac{\partial}{\partial y}\boldsymbol{j}+\frac{\partial}{\partial z}\boldsymbol{k} ∇=∂x∂​i+∂y∂​j+∂z∂​k 在二维xyzxyzxyz空间中
试论梯度 散度 旋度及其物理模型.pdf
08-02
梯度、散度和旋度是数学领域中微分运算中向量分析的重要概念，在物理学中有广泛的应用。理解这些概念，对于学习高等数学以及相关物理模型是至关重要的。 梯度是描述一个标量场（比如温度场、密度场、势能场）中某...
梯度散度旋度表达式的推导.ppt
09-16
梯度散度旋度表达式是数学和物理学中常用的概念，它们在描述场的性质和变化中扮演着重要的角色。下面我们将对梯度、散度和旋度进行详细的推导和解释。 1. 梯度 梯度是标量场的导数，它描述了场在某一点的变化率。...
向量算子(梯度、散度、旋度)与拉普拉斯算符的公式与定义整理.pdf
09-21
材料对向量算子(梯度、散度、旋度)与拉普拉斯算符的公式与定义整理
李宏毅机器学习笔记（3）—Gradient Descent
qq_37217397的博客
01-30 564
Gradient Descent 的技巧 下图是对偏微分的书写形式的补充说明，可以用倒三角来表示偏微分组成的向量，也就是梯度。所以下图左侧的式子可以写成下图右侧的式子。这种使用某一字符代表向量的写法可以大大简化书写，倒三角表示偏微分向量也能够简化书写。 Tip 1: Tuning your learning rates 第一个技巧也就是改变 learning rates 的速率。可以预见的是过小...
数学符号正三角形△和倒三角形▽的意思
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12-05 13万+
△ 三角形，或二次函数根的判别式 ▽ 读作 Nabla，“纳不拉”；或 “Del” 这是场论中的符号，是矢量微分算符。高数中的梯度，散度，旋度都会使用到这个算符。其二阶导数中旋度的散度又称Laplace算符。
我见过最清晰的–理解梯度，散度，旋度
天马行空的博客
12-20 6万+
我见过最清晰的–理解梯度，散度，旋度 梯度: 运算的对像是纯量,运算出来的结果会是向量在一个纯量场中, 梯度的计算结果会是"在每个位置都算出一个向量,而这个向量的方向会是在任何一点上从其周围(极接近的周围,学过微积分该知道甚么叫极限吧?)纯量值最小处指向周围纯量值最大处.而这个向量的大小会是上面所说的那个最小与最大的差距程度" 举例子来讲会比较简单,如果现在的纯量场用一座山来表示,纯量值越大的地方...
机器学习中的数学(1)-回归(regression)、梯度下降(gradient descent)
weixin_34360651的博客
12-05 352
版权声明： 本文由LeftNotEasy所有，发布于http://leftnoteasy.cnblogs.com。如果转载，请注明出处，在未经作者同意下将本文用于商业用途，将追究其法律责任。 前言: 上次写过一篇关于贝叶斯概率论的数学，最近时间比较紧，coding的任务比较重，不过还是抽空看了一些机器学习的书和视频，其中很推荐两个：一个是stanford的machine lear...
梯度下降（Gradient descent)算法详解
weixin_60737527的博客
03-26 2万+
梯度下降（Gradient descent)算法详解 说起梯度下降算法，其实并不是很难，它的重要作用就是求函数的极值。梯度下降就是求一个函数的最小值，对应的梯度上升就是求函数最大值。为什么这样说呢？兔兔之后会详细讲解的。 虽然梯度下降与梯度上升都是求函数极值的算法，为什么我们常常提到“梯度下降”而不是梯度上升“呢？主要原因是在大多数模型中，我们往往需要求函数的最小值。比如BP神经网络算法，我们得出损失函数，当然是希望损失函数越小越好，这个时候肯定是需要梯度下降算法的。梯度下降算法作为很多算法的一个关键环节，
下三角形行列式证明推导
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以下是下三角形行列式的证明推导公式。
【机器学习-斯坦福】学习笔记2 - 监督学习应用与梯度下降
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09-05 1万+
监督学习应用与梯度下降 本课内容： 1、  线性回归 2、  梯度下降 3、  正规方程组     （复习）监督学习：告诉算法每个样本的正确答案，学习后的算法对新的输入也能输入正确的答案   1、  线性回归 例：Alvin汽车，先让人开车，Alvin摄像头观看（训练），而后实现自动驾驶。 本质是一个回归问题，汽车尝试预测行驶方向。   例：上一节课的房屋
学习笔记（一）什么是梯度？为什么要正则化？偏差（Bias）和方差（Variance）的关系？为了更小的误差（error）,如何选择模型?
AI的博客
03-18 2970
一、什么是梯度？ 答：▽ L就是梯度（如图），三角形符号倒过来（▽ ）是梯度算子（在空间各方向上的全微分） 二、为什么要正则化？
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 理解散度和旋度
工科狗Niko的博客
05-25 2347
油管上Physics Videos by Eugene Khutoryansky有个视频对这这些进行了通俗易懂的视频讲解（Divergence and Curl） 墙内可以看B站翻译搬运版，可视化矢量场的散度和旋度。 通俗易懂的讲解视频，适用于电磁场，电动力学等学科的学习者。 链接如下: B站熟肉 通俗易懂地理解散度和旋度（Divergence and Curl） ...
梯度散度旋度
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梯度、散度和旋度在数学中有着重要的理论意义，在物理学、工程学、气象学等众多领域都有着广泛的应用，为理解和解决实际问题提供了有力的工具。例如在物理学中，梯度可用于分析电场、磁场的分布；散度可用于研究流体...
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