... X F Y X ∇ ⋅ ∇ = ∇ 0 （2） 其中， m n R R F × : （F 在基态值 0 X 处连续可微）为给定的向量函数（underlying Function）， F X 0 ∇ 为 0 X 处的 n m× 阶雅可比矩阵， X ∇ 和 Y ∇ 分别为n 维和m 维向量，即 相应的微分输入扰动和输出扰动。
基于12个网页-相关网页
给定的向量函数
The given vector function
以上为机器翻译结果，长、整句建议使用 人工翻译 。
梯度向量方向是,在给定点处指向函数增加得最快的方向。
The gradient is the direction in which the function increases the most quickly at that point.
youdao
应用推荐
模块上移
模块下移
不移动