gradient

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작성자은가 조회 7회 작성일 2020-09-26 11:07:08 댓글 0

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Gradient

The gradient captures all the partial derivative information of a scalar-valued multivariable function.
Ava Wood : omg stan 3b1b
Mayank Soni : 3b1b?
Pendulum theSimpleOne : So, will the determinant of this nebula vector have some meaning when conbined with a function?
rosette renah : Nice
J P Yadav : Grant is grand
Cherry Girl : ahh Grant) finally
Art Pak : His 2 look like z!
James Miller : so basically bunch ("vector") of derivatives
gihan gurunayaka : ❤❤❤
James Robinson : why am I doing this for my GCSE's, just crazy.

Gradient + Richtung des steilsten Anstiegs

Der Gradient zeigt in jedem Punkt in die Richtung des steilsten Anstiegs. Dafür musst du nur alle partiellen Ableitungen berechnen und einen Punkt einsetzen. Wie das funktioniert, wird dir einfach und schnell in diesem Video erklärt.

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Inhalt:
0:00 Was bedeuten Gradient, Hessematrix und steilster Anstieg?
0:40 Partielle Ableitung nach x
1:50 Partielle Ableitung nach y
2:51 Steilster Anstieg in vorgegebenem Punkt
4:06 Interpretation


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Implizites Differenzieren: Tangente, Niveaulinie + Beispiel -

Jacobimatrix | Funktionalmatrix | Ableitungsmatrix -

Gradient, Rotation, Divergenz | Differentialoperatoren Vektoranalysis -

Rotation eines Vektorfeldes -

Divergenz eines Vektorfeldes -

Potentialfunktion -


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Vielen von euch fällt Mathe während des Studiums oder der Ausbildung nicht leicht. Ihr müsst sogar eine Prüfung in Mathe schreiben. Ehrlich gesagt gibt es auch Schöneres im Leben als sich auf eine Matheprüfung vorzubereiten. Während meiner Zeit als Tutor an der Uni habe ich gemerkt, dass Mathe lernen auch einfacher geht. Auf diesem Kanal erarbeiten wir gemeinsam die Basics für eure Prüfung. Dieser Kanal dient auch als Ergänzung für online und offline Nachhilfe. Mathe lernen so einfach wie möglich ist das Ziel. In Zukunft kommen Crashkurse, Videos und Videokurse. Ich freue mich auf euch! Schreibt mir einfach eine Nachricht.

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Ziang Duan : boah, super sauber erklaert, sehr hilfreiches Video!!!
Yassir Alhahbare : Clean
Markus B : Besser kann man es nicht mehr erklären
Joseph Schüler : Wir haben jetzt die Richtung des stärksten Anstiegs, aber kann man auch den Anstieg selbst berechnen? (Also wie stark der Anstieg in diese Richtung ist?)
Finn Heimberg : durch corona hab ich mir dir bequemlichkeit antrainiert meine mathevorlesungen nicht mehr zu konsumieren, und jetzt bin ich lost in einem Meer aus verwirrender Mathematik, und MathePeter ist das Rettungsboot
Donald Duck : eine kleine frage bleibt nach diesem video noch offen.. "wieso ist das die richtung des steilsten anstiegs?"
Sam Hr : You are the perfek
Janni Homer : Dankeschön, sehr verständlich erklärt
Alina : Lieber Peter, könntest du ein Video zu "Wegzusammenhängend und zusammenhängend" machen?? Deine Videos sind der Hammer.
Henrik Everts : Krass, wie 5min Video lehrreicher sein können, als eine ganze Vorlesung und mehrere Kapitel im Lehrbuch xD Vielen Dank für die Videos!!!

Gradient formell und anschaulich, Differentialoperator, mehrdimensionale Analysis | Daniel Jung

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Gradient formell und anschaulich, Differentialoperator, mehrdimensionale Analysis

Der Gradient ist ein mathematischer Operator, genauer ein Differentialoperator, der auf ein Skalarfeld angewandt werden kann und in diesem Fall ein Gradientenfeld genanntes Vektorfeld liefert. Der Gradient steht dabei senkrecht auf der Niveaufläche (Niveaumenge) des Skalarfeldes in einem Punkt P und der Betrag des Gradienten gibt die größte Änderungsrate des Skalarfeldes im Punkt P an.

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Mathe by Daniel Jung
Jannis Kuhlmann : stabiles Video, sehr geil
romina ghasemi : Nabla Operator ist andersrum !!
Марк Колин : Hallo. Der Gradient ist ein Vektor mit v1-Wert und v2-Wert. Der Wert-v1 und der Wert-V2 sind die Steigungen der partiellen Ableitung nach x-Wert und y-Wert. Sind das in der Grafik die Steigungen auf auf der Linien in 2-D oder Richtungsvektoren?
Toni Kaiser : Das ist schwerer als das was mir in der Schule immer gemachten.
babane : bei 3:47 geht die Luzie richtig ab!!
dudoof : "Dann geht die Luzi richtig ab" Haha , ich feier deine Ernsthaftigkeit, mit der du solche Sprüche immer raushaust!
Gradient : Das ist nicht Nabla sondern Laplace Operator
Joel Mai : Wie bestimme ich denn jetzt mit Hilfe des Gradienten Extremstellen? Ist mir iwie immernoch unklar
Overengineering : Nablaoperator...
Mein Physik Prof hat uns den ein Semester vorher erklärt, bevor wir in Mathe Funktionen mehrer veränderlichen durchgenommen haben. Der Mathe Prof hat nie was von Nabla Operator gehört und der Physik Prof nie was von Gradient, dabei ist es einfach das selbe. xD
Andi J. : Magst du vil. noch ein Video zum Gradientenverfahren machen? Finde in der Tat zu diesem Thema kein Video auf deinem Kanal (Unimathe, Analysis 2 heißt die Veranstaltung, mit der Formell bei uns x^(k+1) = x^(k) - tau*grad(f(x^(k))) (k ≥ 0) und einem startwert x^(0) und tau geg., verstehe es noch icht so ganz...

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