然后得到平面上的两个给定向量。
我想找出这个向量场的势函数。
那么当然知道它的法向量。
方向基本和这里的单位切向量一致。
它是一个在平面上的向量场。
从向量中除去用过的符号并在同一位置放入结果。
Remove used tokens from the vector and put the result in their place.
实际上我们需要,一个处处有定义的向量场。
We need, actually, a vector field that is well-defined everywhere.
向量BP,我们知道关于它的两件事。
当在最小值点的时候,两个梯度向量就垂直了。
When I am at a minimum, the two gradient vectors are parallel.
当点乘的数量积为零时,这两个向量垂直。
These two vectors are perpendicular exactly when their dot product is zero.
对向量处理过程最明显的优化是对代码进行向量化。
The most obvious optimization to make on a vector process is to vectorize the code.
但是你也可以继续只用法向量的。
现在我们拿这个法向量向上的圆盘。
从而法向量的方向是竖直向上或向下的。
The normal vector is just sticking straight up or straight down.
假设我们的向量场有两个分量。
让我们试试更大的向量值。
还有,这些新特性以及一个新的数据类型使用了向量指令进行并行化的计算。
Also, new intrinsics and a new data type use the vector instructions for parallel calculation.
也就是向量场f实际上是一个函数的梯度。
Say that f, our vector field is actually the gradient of some function.
这就是后面我们要讲的向量空间。
我们记得,这是个以单位速度旋转的向量场。
Remember that was the vector field that looked like a rotation at the unit speed.
其中的每一个聚集对象都通过它在向量中的位置进行标识。
Each aggregate object is identified by its position in the vector.
认为梯度向量为零也是可以的。
So, if you prefer, that's where the gradient vector is zero.
向量场是竖直的。
即竖直方向的单位向量。
它是位置向量的二阶导。
这是物理学中向量场的例子。
That would be an example of a vector field that comes up in physics.
我们想要知道那三个向量的什么组合会产生那个。
we want to know what combination of those 3 vectors produce that one.
所以法向量指向我的上方。
And so the normal vector is going towardS what is up for me.
假定我的向量场。
它非常适合于象dna或者其它的数值数据之类的长的位向量。
It is perfectly suited for long bit vectors such as DNA or other numeric data.
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