https://www.zhihu.com/question/30672734
直观解释：
首先定义梯度方向gradF(x0,y0) = Fx(x,y) i + Fy(x,y) j 其中i,j 是微分算子。
在某一个点，沿着某个方向走，其实是沿着某个方西导数的方向走，可以证明下面公式成立
方向导数 = grand * cosa ,其中a 是方像导数与梯度的夹角。
所以说 梯度方向就是下降最快的方向。
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直观解释：
首先定义梯度方向gradF(x0,y0) = Fx(x,y) i + Fy(x,y) j 其中i,j 是微分算子。
在某一个点，沿着某个方向走，其实是沿着某个方西导数的方向走，可以证明下面公式成立
方向导数 = grand * cosa ,其中a 是方像导数与梯度的夹角。
所以说 梯度方向就是下降最快的方向。
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本文标题：为什么梯度方向是下降最快的方向
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