Derivate multi variable scalar function to vector field using Partial Derivative

2차일 때 등고선 개념으로 이해하면 쉽다. 그래디언트의 크기는 경사도
Gradient, Divergence, Curl에 대하여.
고등학교때 익히 다루어왔던 미분은 스칼라 함수에 대하여 변화율을 적용한 것이다. 이것을 벡터함수에까지 확장한 개념이 위의 Gradient, Divergence, Curl이다. 시작을 벡터함수의 미분개념이구나 하고 이해하고 차차 살펴보자. 1. Gradient 단도직입적으로 스칼라함수의 미분이다. 기호로는 ▽ 라고 나타낸다. 중력과같은 포텐셜을 가지는 것을 보존력(Conservative Force)이라고 하는데, 여기서 포텐셜을 U라 하면, 중력 F는 F = -▽U 으로 구해진다. 간단하게 예를들면, 질량이 M인 물체의 중력장에 질량m인 물체가 r과의 거리만큼 떨어져있을때 그 지점의 포텐셜은 U = -GMm/r 으로 구해지며 이를 r로 미분한 GMm/r² 이 그 지점에서의 힘인 것을 알 수있다. 즉, gr..
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수학 - Divergence ,Gradient, Curl[미완]
공학을 공부하다보면, Divergence와 Gradient, Curl연산자가 많이 나온다. 오늘은 Del Operator의 개...
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Gradient
In vector calculus, the gradient of a scalar-valued differentiable function of several variables is the vector field whose value at a point is the "direction and rate of fastest increase". If the gradient of a function is non-zero at a point , the direction of the gradient is the direction in which the function increases most quickly from , and the magnitude of the gradient is the rate of increase in that direction, the greatest absolute directional derivative. Further, a point where the gradient is the zero vector is known as a stationary point. The gradient thus plays a fundamental role in optimization theory, where it is used to maximize a function by gradient ascent. In coordinate-free terms, the gradient of a function may be defined by:
https://en.wikipedia.org/wiki/Gradient

Seonglae Cho