clc;
x=[8, 9, 6, 9, 2; 5, 8, 7, 0, 1; 4, 5, 4, 6, 9; 8, 1, 0, 9, 5 ];
[fx,fy]=gradient(x)
結果如下：
fx =
1.0000 -1.0000 0 -2.0000 -7.0000
3.0000 1.0000 -4.0000 -3.0000 1.0000
1.0000 0 0.5000 2.5000 3.0000
-7.0000 -4.0000 4.0000 2.5000 -4.0000
fy =
-3.0000 -1.0000 1.0000 -9.0000 -1.0000
-2.0000 -2.0000 -1.0000 -1.5000 3.5000
1.5000 -3.5000 -3.5000 4.5000 2.0000
4.0000 -4.0000 -4.0000 3.0000 -4.0000
matlab 中gradient()是求數值梯度函式的命令。計算原理是：fx為其水平方向上的梯度，fy為其垂直方向上的梯度，fx（i,j）=/2,其中要注意的首尾兩列分別是第二列和第一列的差值，最後一列和其一列的差值。同理我們也可以求出fy方向的梯度。
matlab梯度計算
clc x 8,9,6,9,2 5,8,7,0,1 4,5,4,6,9 8,1,0,9,5 fx,fy gradient x 結果如下 fx 1.0000 1.0000 0 2.0000 7.0000 3.0000 1.0000 4.0000 3.0000 1.0000 1.0000 0 0.500...
Matlab計算矩陣和函式梯度
我自己的理解。這就是matlab的計算結果.太小的話放大些 c 4 5 9 7 2 1 5 2 6 x,y gradient c x 1.0000 2.5000 4.0000 5.0000 3.0000 1.0000 3.0000 0.5000 4.0000 y 3.0000 3.0000 8.00...
MATLAB梯度下降法
梯度下降法 英語 gradient descent 是乙個一階最優化演算法。要使用梯度下降法找到乙個函式的區域性極小值，必須向函式上當前點對應梯度 或者是近似梯度 的反方向的規定步長距離點進行迭代搜尋。如果相反地向梯度正方向迭代進行搜尋，則會接近函式的區域性極大值點 這個過程則被稱為梯度上公升法。梯...