gradf=(2x，2y，2z)，梯度的本意是一个向量，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此梯度的方向变化最快，变化率最大为该梯度的模 。
【gradf怎么求】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 。
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