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El documento teoriza sobre el concepto de gradiente en una función real de varias variables reales. Se explica que el gradiente es el conjunto ordenado de las derivadas parciales de una función en un punto y se representa con el operador nabla. Se discuten las propiedades del gradiente, como que es un vector y que indica el sentido de crecimiento más rápido de una función en un punto dado. Además, se presenta la derivada direccional, que se puede obtener mediante el producto escalar del gradiente y un vector unitario, y se relaciona con el concepto de potencial de una función vectorial.
Tipo: Ejercicios
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función de una sola variable, su gradiente en cada punto solo tiene una componente, que es la derivada de f en ese punto El símbolo ∇ se llama nabla. Se dice que nabla es un operador, ∇ f se lee gradiente de f , y nabla de f. Gradiente de f se designa también con grad f , de manera que se puede escribir Como cada derivada parcial en un punto de una función es un número real, el gradiente en cada punto es un conjunto ordenado de números reales; o sea, un vector de dimensión el número de variables de la función f. Así ∇ f (x, y) es un vector de dimensión 2 en cada punto (x, y) (gradiente en el plano). El gradiente de f (x, y) también se escribe: ∇ f (x, y, z) es un vector de dimensión 3 en cada punto (x, y, z) (gradiente en el espacio).
El El vector más representativo de cada dirección es el vector unitario de esa dirección, que es el vector de esa dirección cuyo módulo es la unidad. Para obtener el vector unitario u de una dirección a partir de cualquier otro vector v de esa dirección hay que dividir v por su módulo: Por eso el gradiente de f (x,y,z) se escribe también El gradiente de f es, por tanto, una función vectorial de las mismas variables reales que f. Si una función vectorial es el gradiente de una función escalar, la función escalar se llama potencial de la función vectorial. Por tanto, la función f es el potencial de la función vectorial grad f = ∇ f. Ejemplo: Consideremos un vector cualquiera: Es decir, el producto escalar del gradiente en un punto de una función f por un vector cualquiera d r = (d x , d y , d z ) = d xi + d yj + d zk es la diferencial de f en ese punto. La derivada direccional tiene su valor máximo en el sentido del gradiente y es la magnitud del gradiente. Lo más importante que hay que recordar sobre el gradiente es lo siguiente: el gradiente de f , evaluado en una entrada (x 0 , y 0 ), apunta en la dirección del ascenso más pronunciado, es decir, el gradiente indica el sentido de crecimiento más rápido de una función en un punto dado.
Sea f una función de dos variables x y y , y sea P (x, y) un punto en el plano xy. Supongamos que U es el vector unitario que forma un ángulo θ (radianes) con el lado positivo del eje x. Entonces U = cos θ i + sen θ j