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在向量微积分中，标量场的梯度是一个向量场。
标量场中某一点的梯度指向在这点标量场增长最快的方向（当然要比较的话必须固定方向的长度），梯度的绝对值是长度为1的方向中函数最大的增加率，也就是说 ，其中 代表方向导数。以另一观点来看，由多变量的泰勒展开式可知，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一个特殊情况。
在单变量的实值函数的情况，梯度只是导。
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