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수학 편 미분 gradient와 divergence 와 같은 것인가요?

수학 편 미분 gradient와 divergence 와 같은 것인가요? 그라디언트는 스칼라 값이고 다이버젼스는 벡터 값인데, 기호는 둘다 ∇'A로 표기 되던데요.

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8개의 답변이 있어요!
  • 안녕하세요. 강세훈 전문가입니다.

    그라디언트(gradient)와 다이버전스(divergence)는 다른 개념입니다. 그라디언트는 스칼라 필드에서 벡터 필드를 생성하며, 방향과 변화율을 나타냅니다. 반면, 다이버전스는 벡터 필드에서 스칼라 값을 반환하며, 필드의 발산 정도를 나타냅니다. 동일한 연산자(∇)를 사용하지만 적용 대상과 결과가 다릅니다.감사합니다.

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  • 안녕하세요. 박재화 전문가입니다.

    그라디언트는 스칼라 필드의 기울기를 나타내는 벡터로, 각 지점에서 함수의 변화율을 표시하게 됩니다. 반면에, 다이버전스는 벡터 필드의 출입구를 나타내는 스칼라 값으로, 벡터 필드의 수렴 정도를 측정합니다. 두 연산의 결과와 의미가 다릅니다.

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  • 안녕하세요.

    그라디언트와 다이버전스는 같은 연산자를 사용하지만, 각각 다른 개념을 나타냅니다. 그라디언트는 스칼라 함수의 변화 방향과 속도를 보여주는 벡터이고, 다이버전스는 벡터 필드의 수렴 혹은 발산 정도를 나타내는 스칼라 값으로 이해하실 수 있습니다.

    감사합니다.

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  • 안녕하세요. 김재훈 전문가입니다.

    Gradient와 Divergence는 ∇를 사용하지만, 의미와 결과가 다릅니다. Gradient는 스칼라 함수에 적용되어 벡터(∇A)를 생성하며, 함수의 증가 방향과 크기를 나타냅니다. 반면, Divergence는 벡터 필드에 적용되어 스칼라 값(∇·A)을 계산하며 특정 점에서의 소스나 흐름의 정도를 측정합니다.

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  • 안녕하세요. 신란희 전문가입니다.

    그라디언트와 다이버전스는 ∇ 연산자를 활용하지만, 대상과 결과가 다릅니다.

    그라디언트는 스칼라 함수에 적용되어 해당 점에서의 변화율을 벡터로 나타내며,

    방향과 크기를 제공합니다. 반면, 다이버전스는 벡터 피드에 적용되어 특정 점에서의 소스나 싱크의 세기를 나타내는 스칼라 값으로 결과를 반환합니다.

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  • 안녕하세요. 조일현 전문가입니다.

    gradient와 divergence는 모두 미분의 개념을 포함하지만 그 의미와 적용방식에서 차이가 있습니다.

    gradient는 특정 지점에서 스칼라 함수의 기울기와 방향을 나타내며,

    이는 해당 지점에서 가장 가파른 상승 방향을 의미합니다.

    divergence는 특정 지점에서 백터장이 얼마나 나가고 있는지르 나타내며 ,

    이는 물리적으로 유체 흐름이나 전기장 같은 현상에서 중요한 역할을 합니다.

    gradient는 스칼라 함수의 변화율을 나타내는 반면

    divergence는 벡터 필드 내에서의 변화율을 나타냅니다.

    두 개념 모두 미분과 관련이 있지만 적용되는 대상 (스칼라 및 벡터) 과 그 의미가 다릅니다.

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  • 탈퇴한 사용자
    탈퇴한 사용자

    안녕하세요. 전기전자 분야 전문가입니다.

    그라디언트(gradient)와 다이버전스(divergence)는 개념이 다릅니다. 그라디언트는 스칼라 장의 변화 방향과 크기를 나타내는 벡터로, 예를 들어 온도나 전위와 같은 값의 변화 방향을 나타낼 때 사용됩니다. 반면 다이버전스는 벡터 장의 퍼져 나가는 정도를 측정하는 스칼라 값입니다. 기호로는 둘 다 ∇ 연산자를 사용하지만, 그라디언트는 주로 스칼라 값에 적용되고 ∇'f 형태로 나타나며, 다이버전스는 벡터장에 적용하여 ∇ • A와 같은 형태를 띕니다. 표현은 유사하지만 적용 대상과 결과가 다르니 용도에 맞게 사용해야 합니다. 좋은 하루 보내시고 저의 답변이 도움이 되셨길 바랍니다 :)

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  • 안녕하세요. 전기기사 취득 후 현업에서 일하고 있는 4년차 전기 엔지니어 입니다.

    질문자님이 언급하신 그라디언트와 다이버전스는 둘 다 벡터 미적분학에서 중요한 개념이고, 기호 ∇(델)로 표현되지만 의미가 다릅니다. 그라디언트는 스칼라 필드에 적용되어 벡터를 생성하는 연산으로, 이는 스칼라 함수의 각 점에서의 최대 증가 방향과 크기를 나타냅니다. 반면, 다이버전스는 벡터 필드에 적용되어 그 결과로 스칼라 값을 제공합니다. 이는 그 점에서 얼마나 벡터 필드가 발산하는지를 나타내죠. 두 개념은 관련이 있지만 서로 다른 물리적 의미를 가지니, 잘 구분하시면 이해에 도움이 될 것입니다.

    제 답변이 도움이 되셨길 바랍니다.