微分算子法
微分算子法求二阶常系数微分方程的特解ppt
y
e3x
D
32
x1
6 D
3
9
y
e3x
x1 D2
1 x2 x y e3x 2
D
y
e3x
1 6
x3
1 2
x2
例题6 求微分方程 y 4y xcos x的一个特解.
解：D2 4
y
x cos
x
y
xcos x D2 4
y
Re
xeix
D2
4
y
Re
eix
2i去换D分母为0 y ex x sin 2x 2D
y
e
x
x
1 2
1 2
cos
2
x
y 1 xex cos 2x 4
y 1 xex cos 2x 4
例题5 求微分方程 y 6y 9y x 1 e3x 的一个特解.
解：D2 6D 9
y
x
1 e3x
y
x 1 e3x
2x
1 x 11 28
例题3 求微分方程 y 4y sin2x 的一个特解.
解：D2 4
y
sin 2 x
y
sin 2 x D2 4
i2i去换D
y
sin 2 x D2 4
分母为0
y x sin2x 2D
y x 1 sin2x 2D
sin2x积分 y
x
1 2
1 2
cos
4
ex sin
F D
x
位移定理
ex
sin x
FD
D 去换 D
5
ex pn x F D
位移定理
ex
图像边缘检测中的微分算子法及其比较
与区域（ 包括不同色彩 ） 之间。 边缘表明一个特征 区域的终结和另一特征区域的开始 。边缘所分开区 域的内部特征或属性是一致的， 而不同的区域内部 特征或属性是不同的。边缘检测正是利用物体和背 景在某种图像特征上的差异来实现检测 ， 这些差异 包括灰度、 颜色或纹理特征， 边缘检测实际上就是检 测图像特征发生变化的位置。 边缘的类型很多， 常见的有以下三种： 第一种是 阶梯形边缘， 其灰度从低跳跃到高； 第二种是屋顶形 边缘， 其灰度从低逐渐到高然后慢慢减小 ； 第三种是 线性边缘， 其灰度呈脉冲跳跃变化。如图 1 所示。
0
引言
边缘检测是图像分析与识别的第一步， 边缘检 测在计算机视觉、 图像分析等应用中起着重要作用 ， 图像的其他特征都是由边缘和区域这些基本特征推 导出来的， 边缘检测的效果会直接影响图像的分割 和识别性能。边缘检测法的种类很多， 如微分算子 ［1 ］ 法、 样板匹配法、 小波检测法、 神经网络法等等 ， 每一类检测法又有不同的具体方法。 目前， 微分算 Sobel， Prewitt， Canny， Laplacian， 子法 中 有 Roberts， Log 以及二阶方向导数等算子检测法， 本文仅将讨 论微分算子法中的几个常用算子法 。
图像边缘检测中的微分算子法及其比较
龙 清
（ 重庆广播电视集团 （ 总台） ，重庆 401147 ）
摘
要： 边缘是图像最基本的特征， 边缘检测是图像分析与识别的重要环节。 基于微分算子的 边缘检测是目前较为常用的边缘检测方法 。通过对 Roberts，Sobel， Prewitt， Canny 和 Log 等几个
2 h（ x， y） = ［ y） ］ * f（ x， y） g（ x， 2 y） = 其中， g（ x，
微分算子法 多项式除法
微分算子法多项式除法摘要：一、微分算子法的概念1.微分算子的定义2.微分算子在数学中的应用二、多项式除法的基本原理1.多项式的表示方法2.多项式除法的步骤3.多项式除法的应用三、微分算子法在多项式除法中的应用1.微分算子法的基本思想2.微分算子法在多项式除法中的具体应用3.微分算子法与传统多项式除法的比较四、微分算子法在实际问题中的应用1.微分算子在微分方程求解中的应用2.微分算子在数据处理和机器学习中的应用正文：微分算子法是一种在数学领域广泛应用的方法，它涉及到微分算子的定义及其在各种问题中的应用。
其中，多项式除法是微分算子法的一个重要应用方向。
本文将首先介绍微分算子法的相关概念，然后阐述多项式除法的基本原理，接着分析微分算子法在多项式除法中的应用，最后讨论微分算子法在实际问题中的具体应用。
一、微分算子法的概念微分算子是一种在数学中广泛应用的算子，它可以用于表示各种变化率和导数。
给定一个函数f(x)，我们可以定义微分算子Df(x) 为：Df(x) = f"(x)。
其中，f"(x) 表示函数f(x) 在点x 处的导数。
微分算子可以用于表示各种变化率和导数，例如，一阶导数、二阶导数等。
二、多项式除法的基本原理多项式除法是一种基本的数学运算，它可以用于计算两个多项式相除的结果。
给定两个多项式P(x) 和Q(x)，多项式除法的步骤如下：1.将除数Q(x) 的最高次项与被除数P(x) 的最高次项相除，得到商的常数项。
2.将商的多项式乘以除数Q(x)，并从被除数P(x) 中减去得到一个新的多项式。
3.将新多项式的最高次项与除数的次高次项相除，得到商的次高次项。
4.将商的多项式乘以除数Q(x)，并从新多项式中减去得到一个新的多项式。
5.重复上述过程，直到除数的次数小于被除数的次数，此时多项式除法结束。
三、微分算子法在多项式除法中的应用微分算子法在多项式除法中的应用主要体现在利用微分算子表示多项式的导数，从而简化多项式除法的计算过程。
微分算子法 多项式除法
微分算子法多项式除法
微分算子法，也称为Heaviside除法，是一种用微分算子来实
现多项式除法的方法。
它基于这样的观察：两个多项式相除的结果可以表示为一个常数乘以指数函数的线性组合。
具体步骤如下：
1. 将被除式和除式表示为微分算子的形式。
例如，对于被除式p(x)和除式q(x)，将它们表示为P(D)和Q(D)，其中D是微分
算子。
2. 将除式Q(D)的次数提取出来。
将Q(D)表示为Q(D) = D^m + a_(m-1)D^(m-1) + ... + a_1D + a_0，并求出m的值。
3. 计算常数乘以指数函数的线性组合。
根据多项式除法的原理，p(x)/q(x)可以表示为：
p(x)/q(x) = C_0 + C_1e^x + C_2e^(2x) + ... + C_me^(mx)
其中，C_0, C_1, ..., C_m是待求的常数。
4. 求解线性组合中的常数。
将p(x)/q(x)代入原方程，并依次对
x求导m次，得到一系列的待定方程。
利用这些方程，可以求解出C_0, C_1, ..., C_m的值。
5. 得到多项式除法的结果。
将求解出的C_0, C_1, ..., C_m带入线性组合中，即可得到p(x)/q(x)的表达式。
需要注意的是，微分算子法多项式除法适用于特定情况，即解决形如常系数线性常微分方程的问题。
在应用这种方法时，要保证被除式和除式都具有相同的形式，即都可以表示为微分算子的形式。
张宇讲的微分算子法
张宇讲的微分算子法一、引言微分算子法（Operator method）是高等数学中的一种常用求解微分方程的方法。
它由中国著名数学家张宇在其讲授的高等数学课程中提出并详细讲解。
本文将对张宇讲的微分算子法进行全面详细、完整且深入的介绍和解析。
二、微分算子法概述微分算子法是一种将微分方程转化为代数方程求解的方法。
通过引入一个特殊的算子，可以将微分方程转化为代数方程，从而简化了问题的求解过程。
三、微分算子在微分算子法中，我们首先需要引入一个特殊的算子——微分算子（Differential Operator）。
对于一个函数f(x)，其对应的微分算子为D，表示为D[f(x)]。
常见的微分算子包括一阶导数算子D、二阶导数算子D²等。
对于一阶导数算子D，其定义为：D[f(x)] = f'(x)其中f’(x)表示f(x)对x的一阶导数。
四、微分方程与代数方程转换通过引入微分算子，我们可以将一个n阶线性常系数齐次微分方程转化为一个n次代数方程。
具体的转换方法如下：1.将微分方程中的函数用微分算子表示，例如对于f(x)，用D表示。
2.将微分方程中的导数用微分算子表示，例如对于f’(x)，用D[f(x)]表示。
3.将微分方程中的常数项移至等号右侧。
4.应用微分算子的性质和运算规则，将微分方程转化为代数方程。
5.求解代数方程，得到原微分方程的解。
五、示例下面通过一个具体的例子来演示如何使用微分算子法求解微分方程。
例题：求解二阶线性常系数齐次微分方程：y'' - 3y' + 2y = 0解答：1.首先引入微分算子D，将函数y(x)表示为D[y]。
2.将导数用微分算子表示，将常数项移至等号右侧，得到：(D² - 3D + 2)y = 03.将方程中的D²、D和常数项2应用到函数y上，得到：(D² - 3D + 2)[y] = 04.根据代数方程的性质和运算规则，我们可以将上述代数方程拆分为两个代数方程：(D - 1)(D - 2)[y] = 05.求解上述代数方程，得到两个根：D = 1和D = 2。
微分算子法求微分方程的特解2022
二阶常系数微分方程的微分算子法求特解二阶常系数非齐次微分方程求特解，在一般的本科教材中均采用设特解再用待定系数法求出待定的系数，计算量往往偏大，考生若掌握了微分算子法，则可以起到事半功倍的效果。
具体做法如下：引入微分算子222222d d d d d d ,,,,,,d d d d d d ====== nn n n n n y y y D Dy D D y D D y x x x x x x因此，n 阶常系数线性非齐次方程()(1)11()−−′++++= n n n n y a y a y a y f x()111()−−⇒++++= n n n n D a D a D a y f x令111()n n n n F D D a D a D a −−=++…++称为算子多项式，则 方程*1()()()()⇒=⇒=F D y f x y f x F D【评注】D 表示求导，1D 表示积分.如()21111,cos 2sin 222==x x x x D D ，不要常数.类型1 ()=e kx f x1.若()0F k ≠，则()()11e e ∗==kx kx y F D F k , 2.若()=0F k ，k 为()0F k =的m 重根，则 ()()()()11e e ∗==m kx m kx m m y x x F D F k ,【例1】求223e x y y y ′′′+−=的一个特解【解析】()2222221111e e e e 2322235x x x x y F D D D ∗====+−+×−【例2】求323e x y y y −′′′+−=的一个特解【解析】由与()3=0F −，3−为()0F k =的单根， ()()()3333311111e e e e e 222324∗−−−−−=====−′+×−+x x x x x y x x x x F D F D D ,【例3】求2+e xy y y ′′′−=的一个特解【解析】由于()1=0F ，1为()0F k =的二重根， ()()2221111e e =e e 22∗===′′x x x x y x x x F D F D .类型2 ()=cos f x ax 或()=sin f x ax1.若2()0F a −≠，则()()2211sin sin y ax ax F D F a ∗==− 或()()2211cos cos y ax ax F D F a ∗==−2.若2()=0F a −，则()()2211sin sin y ax x ax F D F D ∗==′ 或()()2211cos cos ∗==′y ax x ax F D F D【评注】()()212211111sin sin cos n n n ax ax ax D D a a a + ==− −− ()()212211111cos cos sin n n n ax ax ax D D a a a +==−− 由此()()11sin cos ax ax F D F D ，可求，例如 221111sin sin sin 2112121x x x D D D D ==+−−+−− ()()21111sin =1sin cos sin 2144D x D x x x D +=−+=−+−【例4】求+4+5sin 2y y y x ′′′=的一个特解【解析】()22111sin 2sin 2sin 245245y x x x F D D D D ∗===++−++ ()21411sin 2sin 28cos 2sin 24116165D x x x x D D −===−−+−【例5】求+4cos 2y y x ′′=的一个特解【解析】()220F −=()21111cos 2cos 2cos 2sin 24222x y x x x x x F D D D ∗====+类型三 ()()=m f x P x 即自由项为x 的m 次多项式 ()()()()1m m y P x Q D P x F D ∗==，其中()Q D 为1除以()F D 按升幂()1n n n aa D D −+++ （即从低次往高次排列）所得商式，其最高次为m 次，超过m 次的求导后全为零，故略去.【例6】求232231y y y x x ′′′−+=−+的一个特解【解析】()()21231y x x F D ∗=−+()22137231248D D x x =++−+ ()()2137231+434248x x x −+−+×23724x x =++ ()()()2221123123132∗=−+=−+−+y x x x x F D D D ()2211231312122−+ −− x x D D()222231311123122222 =+−+−+−+D D D D x x ()222319112312242=+−++−+ D D D x x ()223711231242=+++−+ D D x x ，下同【例7】求233y y x ′′′−=−的一个特解【解析】1）()()()()22113=33y x x F D D D ∗=−−− ()222111111225=3=39273927D D x x x D D −−−−−+−321125=+9927x x x −−2）()()()()()222111113=33333∗ =−−=−− −− y x x x F D D D D D ()()()22223111111133133939393313=−−−−=−++−−−−D D x x x x x D D 2332122111251253393933927981 =−−++−−=−+−+x x x x x x x【评注】数字1除以23D D −是没法直接除的，因为分母没有最低次常数项.类型四 ()()=e kx f x u x ,其中()u x 为x 的多项式或()sin cos ax ax 【移位定理】()()()()11e =e kx kx v x v x F D F D k +【例8】求+32e sin 2x y y y x −′′′−=的一个特解【解析】()()()211e sin 2=e sin 21312x x y x x F D D D ∗−−=−+−− 2211+8=e sin 2e sin 2e sin 24864x x x D x x x D D D D −−−==+−−−()()11e 2cos 28sin 2e cos 24sin 26834x x x x x x −− =−+=−+【例9】求+3+2ex y y y x −′′′=的一个特解【解析】()()()211e =e 1+312∗−−=−−+x x y x x F D D D ()21111=e e e 11−−−==−++xx x x x D x D D D D D ()211e 1e 2−− −=− xx x x x D类型五 ()()=sin m f x P x ax 或()cos m P x ax【评注】此种情况考试考到的概率几乎为零. （可以不看）. 为不加重考生负担，仅讨论()=m P x x ，且()20F a −≠否则，要用到欧拉公式，且计算量不比待定系数法简单！ 记()()sin cos u x ax ax =，则()()()()()()11F D x u x x u x F D F D F D ′⋅=−【例10】求+cos 2y y x x ′′=的一个特解【解析】()211cos 2cos 21y x x x x F D D ∗==+2222112cos 2cos 21131D D x x x xD D D=−=−− +++1214cos 2+cos 2cos 2sin 233339Dx x x x x x=−⋅=−+−。
微分方程的算子算法课件
解 考虑(D2 2D 5) y e(12i) x x的特解
y*
(D2
1 2D
5)
e(12i ) x
x
15
常系数线性微分方程的算子解法
11．特解的算子解法及例题
e(12i ) x
1
x
(D 1 2i)2 2(D 1 2i) 5
e(12i) x ( x2 i x ) 8 16
e x[( x2 sin 2x x cos 2x) i( x2 cos 2 x x sin 2 x)]
常系数线性微分方程的算子解法
1．n阶常系数线性微分方程
非齐次方程 齐次方程 微分算子
dny dx n
p1
d n1 y dx n1
pn y f ( x)
(1)
dny dx n
p1
d n1 y dx n1
pn y 0(2)DFra bibliotekd dx
,
D2
d2 dx 2
,
, Dn
DDn1
dn dx n
P(D) Dn p1Dn1 pn1D pn
2
常系数线性微分方程的算子解法
3．类比对象的确定
特殊情况 y f (x),其通解y f (x)dx C, y* f (x)dx
类似于原函数的概念，定义算子： 1
P(D) 1 f ( x)表示这样函数：用P(D)作用它的结果是f ( x)，即 P(D)
若函数F ( x)使得P(D)F ( x) f ( x)，则 1 f ( x) F ( x)
方程的算子表示
P(D) y f (x)
P(D) y 0
1
常系数线性微分方程的算子解法
2．解的结构
线性算子 P(D)( y1 y2 ) P(D) y1 P(D) y2 定理1 方程（1）的通解为：y y(x) y *(x) ，其中y(x)
微分算子法和拉普拉斯变换
微分算子法和拉普拉斯变换大家好，今天咱们聊聊两个在数学中既神秘又实用的工具：微分算子法和拉普拉斯变换。
听上去是不是有点儿晦涩？别担心，我会把这些复杂的概念变得简单易懂，就像给你们讲个有趣的故事一样。
1. 微分算子法：数学中的超级英雄1.1 微分算子是啥？首先，咱们得了解一下微分算子。
微分算子其实就像是数学中的超级英雄，它的任务就是用微分的方法来解决各种问题。
简单来说，微分就是在观察一个函数的变化速度，好比你在看一辆车的速度表，想知道车跑得快不快。
微分算子就是数学中的“速度表”，它可以帮我们找到函数在某一点的“速度”。
1.2 微分算子的实际应用那么，微分算子在实际问题中怎么用呢？比如说，你想知道一个物体在运动中的加速度。
如果你知道物体的速度函数，微分算子就能帮你找到加速度函数。
就像你有了一本菜谱，微分算子就是把菜谱中的步骤细化到每一步，让你做菜的时候能更精准。
而且，微分算子还经常被用在物理、工程等领域，比如在分析电路中的电流变化，或者在控制系统中设计更稳定的系统。
总的来说，它是一个非常实用的工具，帮我们解决了不少实际问题。
2. 拉普拉斯变换：把难题变成简单题2.1 拉普拉斯变换的神奇之处拉普拉斯变换，听上去是不是很高深？但别担心，它其实就像是把复杂问题化繁为简的魔法。
它的作用是将一个在时间域中的函数转换到一个新的域——频率域。
在频率域里，很多看似复杂的问题变得简单多了，仿佛问题被施了魔法一样。
2.2 拉普拉斯变换的实际应用我们可以举个例子来说明拉普拉斯变换的强大。
假设你在研究一个电路的响应，你可能会遇到很多复杂的方程。
如果你使用拉普拉斯变换，将这些方程转换到频率域，你会发现它们变得更简单了。
就像你用显微镜看问题，把细节放大之后，更容易找到解决方案。
拉普拉斯变换不仅在工程学中有用，在控制系统、信号处理等领域也是个得力助手。
它能帮助工程师们设计出更高效的系统，解决各种实际问题。
可以说，它是数学中的一位全能选手。
张宇微分算子法
张宇微分算子法1. 引言微分算子是数学中的一个重要概念，它在微积分和偏微分方程等领域有着广泛的应用。
在这些领域中，我们经常需要对函数进行求导操作，而微分算子就是用来描述这种操作的工具。
张宇微分算子法是一种基于张宇教授提出的方法来求解微分方程的技术。
本文将详细介绍张宇微分算子法的原理、应用以及相关实例。
2. 原理张宇微分算子法是一种基于特征方程和特征根的方法来求解线性常系数齐次线性微分方程的技术。
对于给定的线性常系数齐次线性微分方程：a n y(n)(x)+a n−1y(n−1)(x)+⋯+a1y′(x)+a0y(x)=0其中，y(x)是未知函数，a i是常数，y(n)(x)表示对函数y(x)求n阶导数。
首先，我们可以将上述微分方程转化为一个特征方程：a n s n+a n−1s n−1+⋯+a1s+a0=0其中，s是特征根。
解这个特征方程可以得到n个互不相同的特征根s1,s2,…,s n。
然后，我们可以根据这些特征根来构造一个微分算子：D=(D−s1)(D−s2)…(D−s n)其中，D表示对函数求导的微分算子。
这样，原微分方程的通解可以表示为：y(x)=Ce s1x+Ce s2x+⋯+Ce s n x其中，C是常数。
3. 应用张宇微分算子法在求解线性常系数齐次线性微分方程时具有广泛的应用。
它可以解决各种类型的微分方程，包括一阶、二阶、高阶等。
3.1 一阶线性常系数齐次微分方程对于一阶线性常系数齐次微分方程：a1y′(x)+a0y(x)=0我们可以将其转化为特征方程：a1s+a0=0解得特征根s=−a0a1。
然后构造微分算子：D=D+a0 a1最后得到通解：y(x)=Ce−a0 a1x3.2 二阶线性常系数齐次微分方程对于二阶线性常系数齐次微分方程：a2y″(x)+a1y′(x)+a0y(x)=0我们可以将其转化为特征方程：a2s2+a1s+a0=0解得特征根s1和s2。
然后构造微分算子：D=(D−s1)(D−s2)最后得到通解：y(x)=C1e s1x+C2e s2x其中，C1和C2是常数。
微分算子法求解二阶常系数非齐次线性微分方程的特解.docx
微分算子法求解二阶常系数非齐次线性微分方程的特解李绍刚段复建徐安农(桂林电子科技大学，计算科学与数学系，广西桂林，541004)摘要：木文主要介绍了二阶微分算子的性质及其它在一些求解二阶常系数非齐次线性微分方程的常见运算公式，并对其中的大部分重要公式给出了详细的较为简单的证明，并通过具体而翔实的例子加以说明它在解题中的具体应用，大大简化了二阶常系数非齐次线性微分方程的特解的求法。
关犍词：线性微分算子非齐次微分方程特解中图分类号：0175.1 引言对于微分方程，尤其是常系数非齐次线性微分方程，算了法求其特解一肓是研究的热点问题，见参考文献［3・9］,有一些是针对一般高阶的常系数非齐次线性微分方程［3-61，文献⑹ 研究了高阶的变系数非齐次线性微分方程的算子特解算法，而［7］是针对二阶的常系数非齐次线性微分方程的算子特解解法，但是理论不是很完善，而微分级数法以及复常系数非齐次线性微分方程在一般教科书很少出现，针对性不够强。
因为在高等数学中，二阶非齐次常系数线性微分方程特解的求法在微分方程屮占有很重要的地位，也是学习的重点和难点，人多高数教材采用待定系数法来求其特解，根据不同情况记忆特解的设法对人多数学生而言述是很有难度的，而且有些题目计算过程非常复朵，本文就针对微分算子法在求解二阶常系数非齐次线性微分方程特解方而的应用做一些讨论，给出理论的详细证明，并通过例子说明理论的的一些具体应用。
我们考虑如下的二阶常系数非齐次线性微分方程的一般形式y"+py'+q = f(x)其中p,q 为常数。
(1)2 2引入微分算子—= D,^ = D2,则有：y=型二Dydx dx" dx dx~于是(1)式可化为：D’y + pDy + qy = f(x) 即：(D2 + pD + q)y = f(x) (2)令F(D) = D24-pD + q 称其为算子多项式。
则(2)式即为：F(D)y = f(x) 其特解为：y = ^—f(x),在这里我们称为逆算子。
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微分算子法
微分是数学中的一种基本运算，在计算机视觉、自然语言处理、机器学习等领域中有
着广泛的应用。
微分算子是一种对函数进行微分的操作符，它是一种线性映射，它接受一
个函数并返回它的导数。
在这篇文章中，我们将介绍微分算子及其应用，包括在图像处理
中使用的Sobel算子、在自然语言处理中使用的差分算子等。
微分
微分是一种基本的数学运算，它是求解函数的变化率的方法。
它通常用符号dy/dx表示。
微分算子是一种对函数进行微分的操作符。
微分的本质是求解函数在一个点处的导数，导数表示函数在这个点附近的变化率。
如
果函数在某个点的导数是正的，这意味着函数在这个点附近是上升的。
如果导数是负的，
这意味着函数在这个点附近是下降的。
如果导数接近于零，这意味着函数在这个点附近是
平稳的。
微分算子是一种对函数进行微分的操作符，它是一种线性映射，它接受一个函数并返
回它的导数。
在图像处理中，我们可以使用微分算子来检测像素值的变化，这些变化可能
代表着图像中的边缘。
微分算子之所以能够检测到边缘，是因为边缘处的像素值陡然变化，这导致了函数在这个位置的导数的值非常大。
1. 差分算子
差分算子是一种顺序差分运算，它可以用来检测一维信号中的变化。
在自然语言处理中，差分算子可以用来检测文本中的单词或词组的出现和排列顺序的变化。
在图像处理中，我们可以使用一维差分算子来分析像素值的变化。
例如，我们可以通过计算某一行或某一
列像素值之间的差异来检测边缘。
2. Sobel算子
Sobel算子是一种二维微分算子，它可以用来检测图像中的边缘。
Sobel算子的原理是计算图像中每个像素位置的梯度向量。
梯度向量指向图像中像素值变化最大的方向，从而
帮助我们找到边缘。
Sobel算子将图像滤波并计算每个像素位置处的梯度向量。
它利用两个矩阵（分别为x 和y方向上的）来计算梯度。
这些矩阵可以根据不同的需求自定义。
图像中每个像素的梯
度向量的大小和方向可以通过这些矩阵计算得出。
3. Laplace算子
Laplace算子是一种二维微分算子，它可以用来检测图像中的边缘和角点。
它的作用是在图像中标记所有像素值的二阶导数的值非常高的点（即在一个小的区域内，像素值变化率比较高的点）。
Laplace算子可以通过卷积图像，然后使用一个核来标记像素值变化率较高的点来实现。
这个核通常被称为拉普拉斯核，它将像素值的二阶导数计算为像素周围的差分值之和。
总结。