主要内容

部分讲课内容截图,视频内容更全面

  • 9.2_1 偏导数的定义及求导方法

  • 9.2_2 偏导数的几何意义与高阶偏导数

  • 9.3_1 全微分定义

  • 9.3_2 可微的必要条件与充分条件

  • 9.3_3 全微分的计算

  • 9.4_1 多元复合函数求导

  • 9.4_2 多元复合函数二阶求导及全微分形式不变性

  • 9.5_1 隐函数求导公式1(类型F(x,y)=0))

  • 9.5_2 隐函数求导公式2(类型F(x,y,z)=0))

  • 9.5_3 隐函数求导公式3(方程组的情形)

  • 9.5_4 隐函数习题课

  • 9.6_1 一元向量值函数的定义与极限

  • 9.6_2 向量值函数导数及其几何意义

  • 9.6_3 空间曲线的切线与法平面

  • 9.6_4 空间曲面的切平面与法线

  • 9.7_1 方向导数概念理解

  • 9.7_2 方向导数的计算公式

  • 9.7_3 梯度概念详解

  • 9.7_4 梯度习题讲解

  • 9.7_5 多元函数极值与最值

  • 9.7_6 条件极值:拉格朗日乘数法

函数的梯度方向和切线方向_高数下微课:11.3_5 二元函数的全微分求积相关推荐

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    机器学习中大部分问题都是优化问题,而绝大部分优化问题都可以用梯度下降法来解决.本文详细的解释了高数中几个易混淆的重要概念,如导数和微分的区别,偏导数的概念,方向导数和梯度的关系,若完全掌握这几个概念, ...

  3. 函数的梯度方向和切线方向_方向导数和梯度是什么?

    原标题:方向导数和梯度是什么? 为什么梯度的方向是函数在该点的方向导数最大的方向,梯度的模是最大方向导数的值?大家在看复习全书时,有认真想过这个问题吗?小编在本文以二元函数为例详细讲解方向导数和梯度, ...

  4. 函数的梯度方向和切线方向_为什么梯度反方向是函数值局部下降最快的方向?...

    刚接触梯度下降这个概念的时候,是在学习机器学习算法的时候,很多训练算法用的就是梯度下降,然后资料和老师们也说朝着梯度的反方向变动,函数值下降最快,但是究其原因的时候,很多人都表达不清楚.所以我整理出自 ...

  5. 高数下第一课二阶与多阶齐次、非齐次微分方程

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  6. 曲线积分与曲面积分总结_高数下册||知识点总结

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