举个例子syms x y zf=x^2+x*y+z;gradient=jacobian(f,)%求梯度 %gradient = %x=-1;y=2;z=3;tiduzhi=eval(gradient) %求在（-1，2，3）的梯度值%%tiduzhi =%% 0 -1 1 对于补充的问题，那就没什么函数，你直接用diff求微分算了gradient=

速度梯度 (velocity gradient)，又称为剪率。当流体流过固体时，在其交界面处，流体会以一层静止薄膜附着在固体上，所以固体上流体速度为零。离开器皿的有些距离（y轴方向）速度是一定的，所以在流动的流线中，在y轴方向的点速度必有变化。若固体界面为圆管之内壁，则y轴方向即为半径（圆心）方向。速度梯度的大小与流体内部分子结构、界面作用力及温度、速度等有关。当在流体中具有速度梯度时，流速大的流体具有加速与之接近的流速慢的流体的力(或流速小的流体具有减速与之接近的流速快的流体的力)，即产生了黏性力，该力随速度梯度的加大而增大，而且流速不同的两流层接触面积越大这个力越大。

gradient就是斜率，相当于是y和x的比例关系，x增加1，y就增加5的话那么gradient就是6。你这道题从a到l的gradient依次是5,2,-2,-1,1,-3/2,4/3,-7/2,0.5,-1,2/3,-0.2

梯度的本意是一个向量（矢量），表示某一函数在该点处的方向导数沿着该方向取得最大值，即函数在该点处沿着该方向（此梯度的方向）变化最快，变化率最大（为该梯度的模）。中文名梯度外文名gradient学科微积分学适用范围数理科学相关概念方向导数快速导航推广

应用定义设二元函数 在平面区域D上具有一阶连续偏导数，则对于每一个点P（x，y）都可定出一个向量 ,该函数就称为函数 在点P（x，y）的梯度，记作gradf（x，y）或 ,即有：gradf（x，y）= =其中 称为（二维的）向量微分算子或Nabla算子， 。设 是方向l上的单位向量，则由于当方向l与梯度方向一致时，有所以当l与梯度方向一致时,方向导数 有最大值，且最大值为梯度的模，即因此说，函数在一点沿梯度方向的变化率最大，最大值为该梯度的模。推广梯度的概念可以推广到三元函数的情形。设三元函数 在空间区域G内具有一阶连续偏导数，点，称向量为函数 在点P的梯度，记为 或 ，即==其中称为（三维的）向量微分算子或Nabla算子，。同样，该梯度方向与取得最大方向导数的方向一致，而它的模为方向导数的最大值。应用设体系中某处的物理参数(如温度、速度、浓度等)为w，在与其垂直距离的dy处该参数为w+dw，则称为该物理参数的梯度，也即该物理参数的变化率。如果参数为速度、浓度、温度或空间，则分别称为速度梯度、浓度梯度、温度梯度或空间梯度。其中温度梯度在直角坐标系下的表达式如右图。温度梯度的表达式在向量微积分中，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，从欧几里得空间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，梯度是雅可比矩阵的特殊情况。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。

《建筑变形测量规范》jgj8-20076.2.1明确规定：建筑主体倾斜观测应测定建筑顶部观测点相对于底部固定点，或上层相对于下层观测点的倾斜度、倾斜方向或倾斜速率。

刚性建筑的整体倾斜，可通过测量顶面或基础的差异沉降来间接确定。

因此，如果层顶观测点的水平位移为x1，观测点高为y1，则倾斜率（倾斜度）即为x1/y1，如果用角度表示即arctan（x1/y1)。

倾斜度（∠） 用来控制零件上被测要素（平面或直线）相对于基准要素（平面或直线）的方向偏离某一给定角度（0°～90°）的程度，即要求被测要素对基准成一定角度（除90°外）。

扩展资料：

倾斜度的相关知识点：

函数功能

计算数值梯度。

函数F(x,y,...)在(x0,y0,...)的梯度就是函数在该点的导数，通常在数学上记作▽F(x0,y0,...)或gradF(x0,y0,...)。

梯度是一个向量， 它的方向是函数在一点变化率最快的方向，而它的模就是函数沿这个方向的变化率。

在MATLAB中利用gradient计算梯度，将得到若干向量，它们指出了F的值增大的方向。

语法格式

FX = gradient(F)

其中F是一个向量。该格式返回F的一维数值梯度。FX即∂F/∂x，即沿着x轴（水平轴）方向的导数。

= gradient(F)

其中F是一个矩阵。该调用返回二维数值梯度的x、y部分。FX对应∂F/∂x， FY对应于∂F/∂y。

= gradient(F)。

倾斜度计算公式:FX=gradient(F)。倾斜度,是指物体或斜面倾斜、歪斜的程度,与地面的夹角。函数的梯度就是函数在该点的导数,通常在数学上记作_F(x0,y0)。

首先把变量名改成 x1 x2 ，并且确保之前 syms 过，即在之前写上：syms x1 x2;也就是 f 的表达式变成：f = (x1 + x2) ^ 4 + x2 ^ 2然后，梯度和海森矩阵分别为：g = jacobian(f);h = jacobian(g);

建议用gradient　 可以矩阵求导。=gradient(x)，其中Fx为其水平方向上的梯度，Fy为其垂直方向上的梯度1。如果F是一维矩阵，则FX=gradient（F，H）返回F的一维数值梯度。H是F中相邻两点间的间距。2。如果F是二维矩阵，返回F的二维数值梯度。=gradient(F,HX,HY)。HX，HY参数表示各方向相邻两点的距离。3。如果F是三维矩阵，返回F的三维数值梯度。=gradient(F,HX,HY,HZ)。HX，HY，HZ参数表示各方向相邻两点的距离。

倾斜度计算公式：FX=gradient(F)。从现行二建教材中查询可得。拓展。倾斜度---实际就是工程问题中的“斜率”或“坡度”。

您实际上提了两个问题。我只回答第二个，也是您强调的：已知整齐格点采样的三维曲面，求曲面的极值。其中整齐格点是指在x和y方向都是均匀采样的。具体说来，问题的输入就是一个二维矩阵V，（具体的自变量取值先暂时搁置。）

如果是要最值，只需要用max(V)或min(V)

如果要找梯度为0的点，用gradient：(Fx, Fy) = gradient(V);其中Fx是x方向偏导数，Fy是y方向偏导数，G = hypot(Fx, Fy) 就可以得到梯度场的模。 = find(G《1e-3) 可以找到G小于某个阈值（1e-3）的点的位置。