关于偏导和全导的区别

请问梯度和全导数有何区别，梯度是否属于一

梯度是针对标量场的， 梯度是所有方向的方向导数中绝对值最大的那个方向导数，且指向函数值增大的方向。 全导数是在复合函数中的概念。 u=a(t),v=b(t) z=f[a(t),b(t)] dz/dt 就是全导数，这是复合函数求导中的一种情况，只有这时才有全导数的概念。 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，从欧氏空间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，梯度是雅戈比矩阵的一个特殊情况。 　　在单变量的实值函数的情况，梯度只是导数，或者，对于一个线性函数，也就是线的...全部

  梯度是针对标量场的， 梯度是所有方向的方向导数中绝对值最大的那个方向导数，且指向函数值增大的方向。 全导数是在复合函数中的概念。 u=a(t),v=b(t) z=f[a(t),b(t)] dz/dt 就是全导数，这是复合函数求导中的一种情况，只有这时才有全导数的概念。
   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，从欧氏空间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，梯度是雅戈比矩阵的一个特殊情况。 　　在单变量的实值函数的情况，梯度只是导数，或者，对于一个线性函数，也就是线的斜率。 　　梯度一词有时用于斜度，也就是一个曲面沿着给定方向的倾斜程度。
  可以通过取向量梯度和所研究的方向的点积来得到斜度。梯度的数值有时也被成为梯度。 　　在二元函数的情形，设函数z=f(x,y)在平面区域D内具有一阶连续偏导数，则对于每一点P(x,y)∈D，都可以定出一个向量 　　(δf/x)*i+(δf/y)*j 　　这向量称为函数z=f(x,y)在点P(x,y)的梯度，记作gradf(x,y) 　　类似的对三元函数也可以定义一个：(δf/x)*i+(δf/y)*j+(δf/z)*k 记为grad[f(x,y,z)] 　　梯度本意是一个向量（矢量），当某一函数在某点处沿着该方向的方向导数取得该点出的最大值，即函数在该点处沿方向变化最快，变化率最大（为该梯度的模）。
   梯度不会是一种全导数，梯度是一个矢量，除非代表曲面的斜度。收起