在向量微积分中，标量场的梯度是一个向量场 。标量场中某一点上的梯度指向标量场增长最快的方向 ， 梯度的长度是这个最大的变化率 。更严格的说 ， 从欧氏空间Rn到R的函数的梯度是在Rn某一点最佳的线性近似 。在这个意义上，梯度是雅戈比矩阵的一个特殊情况 。
【梯度是怎么定义的】在单变量的实值函数的情况，梯度只是导数，或者，对于一个线性函数 ， 也就是线的斜率 。
梯度一词有时用于斜度，也就是一个曲面沿着给定方向的倾斜程度 。可以通过取向量梯度和所研究的方向的点积来得到斜度 。梯度的数值有时也被称为梯度 。
以上就是梯度是怎么定义的的内容啦，希望本文可以帮到你！
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