Matemáticas/Generalidades/Derivadas direccionales

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La derivada direccional

Una forma de determinar, para una función z=f(x,y), el aumento en la dirección de un cierto vector u=(u1,u2) a partir del punto genérico (x,y) es a través de la recta

L(h)=(x,y)+h(u1,u2)=(x+hu1,y+hu2),

situación que se muestra en la figura 3, de tal forma que si u=(u1,u2) es unitario, es decir, ||u||=1, se puede establecer el cociente de diferencias de la función z respecto del incremento en la dirección de u.

Figura 3. Recta en dirección de (u1,u2)

Definición

Sea la función escalar z=f(x) que depende del vector n-dimensional x, se define la derivada direccional en dirección del vector u como

f(x;u)=limh0f(x+hu)f(x)h

Ejemplo 1

Sea la función g(x,y):=3x22xy+y2. Determine la derivada direccional en dirección del vector u=(u1,u2) y evalúela en los puntos P1 = (1, - 1) y P2 = (2,1).

Solución

Se debe hallar explícitamente g(𝐱+hu), donde 𝐱=(x,y). Así

g(𝐱+hu)=g((x,y)+h(u1,u2))=g(x+hu1,y+hu2),

lo que nos conduce a

g(x+hu1,y+hu2)=3(x+hu1)22(x+hu1)(y+hu2)+(y+hu2)2.

Expandiéndolo nos queda

g(x+hu1,y+hu2)=3x2+3h2u12+6hxu12xy2hxu22hyu12h2u1u2+y2+h2u22+2hyu2.

Se realiza el cociente de diferencias como

g(𝐱+hu)g(𝐱)h=3x2h+3hu12+6xu12xyh2xu22yu12hu1u2+y2h+hu22+2yu2.3x2h+2xyhy2h

Vemos que todos los términos que dividen por h se anulan. Ahora, tomamos el límite cuando h tiende a cero para obtener la derivada direccional.

g(x,y;u)=limh0g(x+hu1,y+hu2)g(x,y)h=limh03hu12+6xu12xu22yu12hu1u2+hu22+2yu2=6xu12xu22yu1+2yu2=(6x2y,2y2x)(u1,u2).

Ahora evaluamos en el punto (1, - 1)

g(1,1;u)=(8,4)(u1,u2)=8u14u2

y en el punto (2,1)

g(2,1;u)=(10,2)(u1,u2)=10u12u2

Véase que el valor de la derivada depende de la dirección que se tome, si por ejemplo el vector unitario de dirección es (sqrt (2)2, -sqrt (2) 2) el valor de la derivada en el punto (1, - 1) es g '((1, - 1);(sqrt (2)2,- sqrt (2)2)) = 8(sqrt (2)2) - 4(sqrt (2)2) = 2.8284, cuya interpretación es que en el punto (1, - 1), en la dirección (sqrt (2)2, -sqrt (2)2), la función tiene un incremento de 2.83 unidades por cada unidad de incremento; pero si se elige, por ejemplo, la dirección (1sqrt (5),2sqrt (5)) queda g '((1, - 1);(1 sqrt (5),2sqrt (5))) = 8(1sqrt (5)) - 4(2sqrt (5)) = 0 lo que significa que en esta dirección en el punto (1, - 1) la función g no tiene algún tipo incremento. A continuación un par de gráficas que se espera clarifiquen más lo expuesto en este ejemplo.

Figura 4. Superficie g(x,y): = 3 x^2 - 2 x y + y^2 Figura 5. Curva de nivel de g(x,y) que pasa por (1, - 1)

En la gráfica 4 se ve la función con sus curvas de nivel, en la gráfica 5 se ha dibujado la curva de nivel que pasa por el punto (1, - 1) y los vectores dirección a partir de este punto, nótese que el vector dirección ( 1 sqrt (5) , 2 sqrt (5) ) es tangente a la curva de nivel, es decir que caminando en esa dirección en ese punto no hay incremento ni decremento en la altura z , cosa que no sucede cuando nos dirigimos en la dirección ( sqrt (2) 2 , - sqrt (2) 2 ).

Ejercicios

Aplicando la definición de derivada direccional, haga el cálculo para las siguientes funciones escalares:

Ejercicio 1

f(x) = x⋅x siendo x = (x,y) en el punto (1,1) en la dirección del vector

( - 1,1)

Ejercicio 2

f(x,y,z) = 3 x^2 - 2 x y + y^2 + z2 en el punto ( - 1,0,0) y en la dirección del vector (2,1,2)

Derivadas parciales

Hablar de las derivadas parciales es hablar de un caso particular de las derivadas direccionales puesto que las direcciones generalmente son paralelas al eje z pero también a cualquiera de los ejes de las variables involucradas, es decir, si ei = (01,02,⋯,1i, 0n - 1,⋯,0n) el vector unitario en la dirección del eje de la variable i-ésima se tiene que la definición de la derivada parcial es entonces:

Definición

Se dice que una función f'i(x) es la derivada parcial de una función multivaluada escalar f(x) si queda definida como

fi(x)=f(x;ei)=limh0f(x+hei)f(x)h

otras formas de escribirla son fxi, Dxif, Dif y fxi.

Nótese que

x+hei=(x1,x2,,xi+h,,xn)

y véase además que el vector dirección no es otra cosa que el vector unitario en dirección del eje de la variable xi, así la derivada parcial mantiene todas las variables fijas a excepción de la variable con respecto de la cual se está derivando.

Ejemplo

Determine la derivada parcial respecto de las variables x e y para la función f(x,y)≔x^2 + 3 x y + y4

Al utilizar la definición se tiene: fx(x,y) = limh→0 f(x + h,y) - f(x,y) h = limh→0 y4 + 3 (x + h) y + (x + h)2 - (y4 + 3 x y + x^2) h = limh→0 3 h y + 2 h x + h2 h = 3y + 2x

Nótese que fx mantiene como fija la variable y, la cual es considerada como constante, y se deriva con respecto a la variable x.

Por otro lado hallamos ∂f ∂y ( x , y ): ∂f ∂y = limh→0 f(x,y + h) - f(x,y) h = limh→0 y4 + 4 h y3 + 6 h2 y^2 + 3 x y + 4 h3 y + x^2 + 3 h x + h4 - (y4 + 3 x y + x^2) h = limh→04 y3 + 6 h y^2 + 4 h2 y + 3 x + h3 = 4 y3 + 3 x

Esta vez la variable x se considera como una constante junto con las demás constantes numéricas y se deriva la variable y.

Estrategia

Para determinar la derivada parcial de una función multivaluada escalar respecto de una de las variables, se debe considerar a todas las demás como constantes, y la derivada se halla con las reglas de derivación de la derivada corriente.

Según la regla anterior aplicada a f ( x , y ) ≔ x 2 + 3 x y + y 4 , derivando respecto de x , se ve que y es considerada como constante y se deriva como una ordinaria, así resulta que ∂f ∂x = 2 x + 3 y + 0, la derivada de ( x 2 )' = 2 x , la derivada de (3 x y )' = 3 y puesto que se considera y como una constante y finalmente ( y 4 )' = 0 por la misma razón. En consecuencia ∂f ∂x = 2 x + 3 y .


Vector gradiente

El vector gradiente es un vector que se construye con las derivadas parciales de una función.

== Definición ==.

El vector gradiente escrito como ∇f(x) se define como

∇f(x) = ( ∂f(x) ∂x1 , ∂f(x) ∂x^2 ,⋯, ∂f(x) ∂xn ) (3)

Ejemplo

Determine el gradiente de la función escalar h(x,y,z): = 2 x y z + x^2 + ( - x) y + y^2 - z2.

Solución

Determinamos las derivadas parciales hx = 2 y z - y + 2 x, hy = 2 x z + 2 y - x y finalmente hz = 2 x y - 2 z, de modo que el vector gradiente es pues ∇f(x,y,z) = (2 y z - y + 2 x,2 x z + 2 y - x,2 x y - 2 z)