成为VIP会员查看完整内容
VIP会员码认证
首页
主题
发现
会员
服务
注册
·
登录
梯度定理
关注
0
梯度定理(英语:gradient theorem),也叫线积分基本定理,是说标量场梯度沿曲线的积分可用标量场在该曲线两端的值之差来计算。 设函数 ,则 梯度定理把微积分基本定理从直线数轴推广到平面、空间,乃至一般的 维空间中的曲线。 梯度定理表明梯度场的曲线积分是路径无关的,这是物理学中“保守力”的定义方式之一。如果 是位势,则 就是保守向量场。上面的公式表明:保守力做功只和物体运动路径的端点有关,而与路径本身无关。 梯度定理有个逆定理,是说任何路径无关的向量场都可以表示为某个标量场的梯度。这个逆定理和原定理一样在纯粹和应用数学中有很多推论和应用
综合
百科
VIP
热门
动态
论文
精华
悉尼科大徐亦达教授:1000+页机器学习讲义,32 份主题推介
新智元
9+阅读 · 2019年9月11日
悉尼科大徐亦达教授:1000+页机器学习讲义,32 份主题推介
新智元
3+阅读 · 2019年9月11日
【悉尼科大徐亦达教授】机器学习讲义,32份主题推介
专知
2+阅读 · 2019年9月7日
【悉尼科大徐亦达教授】机器学习讲义,32份主题推介
专知
0+阅读 · 2019年9月7日
深度强化学习之———从确定性策略(DPG)到深度确定性策略梯度(DDPG)算法的原理讲解及tensorflow代码实现
深度强化学习实验室
2+阅读 · 2018年6月10日
参考链接
父主题
梯度
最优化
子主题
梯度下降优化
随机梯度下降法
提示
微信扫码
咨询专知VIP会员与技术项目合作
(加微信请备注: "专知")
微信扫码咨询专知VIP会员
Top