关于▽的概念

就是求梯度啊，两个函数相加求梯度，就等于把两个函数分别求梯度再相加

梯度:设函数u=f（x）=f（x1,x2,x3……xn)在点x0处可微，则称向量
[(f在x0处对x1求导），(f在x0处对x2求导），(f在x0处对x3求导）……(f在x0处对xn求导）]称为f在点x0出的梯度向量，简称梯度

记为grad f（x0）或▽f（x0）

梯度是一个向量，它的方向指向f的值在点x0增长最快（即方向导数最大）的那个方向 ，它的模就等于这个最大方向导数的值

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大学的

▽
梯度 ∇f (x1, …, xn) 偏导数组成的向量 (df / dx1, …, df / dxn). 若 f (x,y,z) = 3xy + z² 则 ∇f = (3y, 3x, 2z)
…的(del或nabla或梯度)
微积分
∇梯度算子在微分流形的理论中有更广泛含义， 事实上， 微分几何中所谓的联络（导数的推广）就是∇的推广。
在物理学中，E= -▽U，E为电场场强，U为电势，麦克斯韦方程组中亦有出现。

因为牵扯到微积分的知识，所以是大学里学的。

是梯度算子

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