matlab中如何求向量的梯度

clc%改了下程序.还有问题,告诉我题目,我帮你编程.clearuu2=zeros(1,100);u=sym('u',[1,101])%建符号矩阵b=sym('b',[1,100]);d=sym('d

%将以下程序直接考入运行即可a=[100,1,1,1,2,2,2,1,4,1,2,5,99,0,0,1,1,1,2];%用来测试程序的向量[max_valuemax_position]=max(a);

是产生两幅图一幅是水平方向的梯度fx另一幅是垂直方向的梯度fy大小都和原来图像一样,每个像素对应原来图像的位置

比如你的向量是aa=[13030];直接用下面这句ind=find(a==0)计算出来ind=35就是说a里第3,5个元素是0不知道这是不是你问的

已知一个平面的两个法向量a=(x1,y1,z1),b=(x2,y2,z2)其中x1,x2,y1,y2,z1,z2均为已知设平面法向量为n=(x,y,z)n为平面的法向量则n*a=0x*x1+y*y1+

corrcoef具体你可以在命令中输入:helpcorrcoef

试试,下面的代码,如果xi是实数将eval(['syms',sx,'',sm])改为eval(['syms',sx,'',sm,'real']),计算结果可能更简洁一些,这里由于不知道你的m值,所以也

举个例子symsxyzf=x^2+x*y+z;gradient=jacobian(f,[x,y,z])%求梯度%gradient=%[2*x+y,x,1]x=-1;y=2;z=3;tiduzhi=ev

p1=[123]';>>p2=[136]';>>A=p2/p1A=000.3333001.0000002.0000或者：>>A=p2*pinv(p1)%求取向量p1的伪逆来计算A=0.07140.14

clear;clcrand('seed',2);x=1:20;y=rand(1,20);p=spline(x,y);plot(x,y,'ko')x=linspace(0

A=[13962]z=max(A)%求最大值i=find(A==max(A))%求最大值的序号z=min(A)%求最小值i=find(A==min(A))%求最小值序号

共轭梯度法是介于最速下降法与牛顿法之间的一个方法,它仅需利用一阶导数信息,但克服了最速下降法收敛慢的缺点,又避免了牛顿法需要存储和计算Hesse矩阵并求逆的缺点,共轭梯度法不仅是解决大型线性方程组最有

梯度是多元函数的概念,向量本身没有梯度概念至于其每个分量,由于是多元函数,自然可以求只要求偏微分即可例如sinx+y,对x求违反是cosx,对于y是1,对z是0,所以梯度就是(cosx,1,0)5x+

一样的,梯度就是二阶偏导数再问：matlab中有[x,y]=gradient(a);是指图像矩阵中每一个点都有一个梯度值么？

设F(x,y)＝f(x,y)－C,方程F(x,y)＝0确定函数y＝y(x),等值线的切线的斜率k＝dy/dx＝－Fx/Fy＝－fx/fy,所以切向量为｛1,dy/dx｝,平行于｛fy,-fx｝,与切向

试试下面的程序吧.N=175;%行数目设定M=175;%列数目设定V=10;%最小的数值数目DATA=100*rand(N,M);%随机产生N*M矩阵[Y,I]=sort(DATA,2,'ascend

%matlab中有标准范例,估计你是小菜,我帮你简化了一下img=double(rgb2gray(imread('c:\test.bmp')));img_grad=img(80:100,80:100,

一个for语句不就好了吗fori=1：nB(N+1-i)=A(i)END再问：呵呵谢谢这个我写出来了只是想知道有没有这类的函数我记得好像有这么个函数可是想不起来了再答：如果是顺序的话，可以用sort排

[FX,FY]=gradient(F)returnsthenumericalgradientofthematrixF.FXcorrespondstodF/dx,thedifferencesinx(ho

直接写A=[ab]