Gradientenvektor

Die Ableitung einer Funktion gibt die Steigung dieser Funktion an. Der Gradient ist ebenfalls eine Ableitung, jedoch in allen Dimensionen der Funktion [image]. Er gibt die Richtung des steilsten Anstiegs einer Funktion an.

 

[image]

Gradientenvektor als Richtung des steilsten Anstiegs (rote Pfeile) einer Funktion (blauer Graph)

 

Durch das Einsetzen von [image] in die Inputvariablen der abgeleiteten Funktionen [image] ergibt sich ein reiner Zahlenwert, der Gradient. Der Index [image] gibt die jeweilige Dimension (Komponente) der Funktion an.

 

Gradienten werden in einem Gradientenvektor [image] zusammengefasst. Die Notation ist wie beim Zahlenvektor.

 

Formel für den Gradienten

 

[image]

 

Die Punkte (Zahlenwerte) [image] liegen im Intervall [image]

 

[image]

 

Der letzte Eintrag des Vektors [image] wird mit dem Index [image] (Dimension) bezeichnet.

 

[image]

 

Die Wahl des Variablennamens ist frei.

 

Merke!

 

Der Gradient ist ein Spaltenvektor, dessen Einträge die ersten partiellen Ableitungen der Funktion [image] sind. Sie wird nach den [image] verschiedenen Variablen abgeleitet, wobei die Inputvariablen auf null gesetzt werden.

 

Beispiel

 

Gegeben ist die Funktion:

 

[image]

 

Diese Funktion enthält zwei Inputvariablen, das [image] und das [image]. Sie ist also zweidimensional. Sie kann also Funktionenvektor geschrieben werden.

 

[image]

 

Berechne den Gradienten.

 

[image]

 

(Kettenregel bei der Ableitung benutzen.)

 

[image]

 

(Null bei den Inputvariablen [image] und [image] einsetzen.)

 

[image]

 

Ergebnis:

 

[image]

 

Der Gradient ist also ein reiner Zahlenvektor.

 

[image]

 

Vom Ursprung [image] ausgehend steigt die Hügellandschaft in Richtung des Vektors [image] am stärksten an.

 

Beispiel

Wir betrachten das elektrische Potenzial [image] im Inneren eines Plattenkondensators.

Es gibt an, wie viel potenzielle Energie eine Ladung im elektrischen Feld hat. Dadurch kann ein Körper Arbeit verrichten.

Die beiden Platten sollen dabei die Fläche [image]  besitzen. Die eine Platte steht in der [image]-[image]-Ebene, während die andere in [image]-Richtung (waagrecht) dazu verschoben ist.

[image]

Der Kondensator hat die Ladung [image] mit der Influenzkonstanten [image]. Für das elektrische Potential [image] im Inneren der Platten gilt dann:

[image]

Das Potenzial wird nur in der [image]-Richtung ausgeübt. Die anderen Richtungen sind null, weil sich deren betroffene Platte (links) ja stillsteht.

Der Gradient dieser Funktion gibt die Richtung des steilsten Anstiegs an:

[image]

Die Ableitung von [image] ist [image], eine Konstante. Hier kann man keine [image] einsetzen.

Ergebnis:

[image]

Das elektrische Potenzial [image] des Plattenkondensators steigt in [image]-Richtung am stärksten an und zwar mit den gegebenen Werten der elektrischen Ladung, der Influenzkonstanten und der Fläche.

Da die elektrische Feldstärke [image] der negative Gradient des elektrischen Potenzials ist, zeigt dieses hier in negative [image]-Richtung.

 

Der Gradient gibt die Richtung des steilsten Anstiegs des Zahlenfelds an. Seine Aufgabe ist die Ableitung einer Funktion in den vorgegebenen Dimensionen. In der Zeichnung sind es drei Dimensionen.

.

 

Definition als Skalarfeld

 

[image]

 

Länge des Gradienten

 

[image]

 

[image]

Die Länge wird nach dem Satz des Pythagoras über die Addition der quadrierten Komponenten und anschließender Radizierung berechnet.

 

Der Gradient ordnet einem Skalarfeld, welches naturgemäß keine Richtung aber eine Ortsabhängigkeit hat, ein Vektorfeld zu. Die Ortsabhängigkeit wird durch die Koordinatenachsen dargestellt. Das Vektorfeld zeigt dann die Richtung der größten Zunahme des Skalarfelds (= der Temperatur) an.

 

[image]

Die Pfeile geben durch ihre Richtung an, wo die höchsten Temperaturen zu erwarten sind und durch ihre Länge, wie hoch diese dann sind.

 

Wie du siehst, ist im Koordinatenursprung eine Höchsttemperatur von [image] zu erwarten.