方向导数造句

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多维微分、方向导数和梯度。
在多维度中的微分、方向导数和梯度。
近似已知函数方向导数的误差估计
摘要讨论了几种不同的方向导数和梯度的定义。
其次讨论了一类新的广义梯度，这样的广义梯度能够充分利用已经有的方向导数的信息。
其次，在曲面片内部，曲面拟合点和边界方向导数可以从参考曲线中通过构建虚拟等参线的方法得到。
本文定义的广义方向导数在一般情况下不具有凸性，因而研究其性质时，要采用新的方法来得到类似的结论。
对信赖域法作了进一步的研究，借助minimax问题的伪方向导数，构造出其信赖域二次模型，并结合非单调策略，给出求解minimax问题的简单易行的信赖域算法。
第三节和第四节是本文的主要章节，以本文定义的广义方向导数和广义梯度为分析工具，对目标函数为d正则弱l函数，约束函数为正则弱l函数的单目标非光滑规划分别给出了一阶必要条件和一阶充分条件。
最后，在传统的边缘检测算法和小波分析的边缘检测算法之外，对以下几个方面也进行了一些讨论： 1 )利用误差图像来提高边缘检测效果的算法； 2 )将求解任意方向的一阶、二阶方向导数的问题转换到频域中去求解，发现在频域中它们具有简单易用的公式，使得原来求解任意方向的一阶、二阶导数的比较困难的问题变得容易实现了。
用方向导数造句挺难的，這是一个万能造句的方法
第二节引入基本定义和记号，在clarke和徐义红提出的各自的广义梯度的基础上，定义了一类d正则弱l函数，且提出了一个新的广义梯度。设f ： r ~ n r ，其广义梯度为其中为f在处沿方向d的方向导数，即并给出了若干性质定理。