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12.6: Derivados direccionales

( \newcommand{\kernel}{\mathrm{null}\,}\)

Derivadas parciales nos dan una comprensión de cómo cambia una superficie cuando nos movemos en lasy direccionesx y. Hicimos la comparación con pararnos en una pradera ondulada y rumbo hacia el este: la cantidad de subida/caída al hacerlo es comparable afx. De igual manera, el subida/caída en el movimiento hacia el norte es comparable afy. Cuanto más pronunciada es la pendiente, mayor en magnitudfy. Pero, ¿y si no nos mudamos por el norte o el este? ¿Y si necesitábamos movernos hacia el noreste y quisiéramos medir la cantidad de subida/caída? Los derivados parciales por sí solos no pueden medirlo. Esta sección investiga las derivadas direccionales, que sí miden esta tasa de cambio. Comenzamos con una definición.

Definición 90 Derivados direccionales

Dejarz=f(x,y) ser continuo en un conjunto abiertoS y dejaru=u1,u2 ser un vector de unidad. Para todos los puntos(x,y), la derivada direccional def at(x,y) en la dirección deu es

Duf(x,y)=lim

Las derivadas parcialesf_x yf_y se definen con límites similares, pero solox oy varía conh, no con ambos. Aquí ambosx yy varían con un ponderadoh, determinado por un vector unitario particular\vec u. Esto puede parecer un poco intimidante pero en realidad no es demasiado difícil de tratar; a menudo solo requiere álgebra extra. Sin embargo, el siguiente teorema reduce esta carga algebraica.

teorema 110 Derivadas Direccionales

Dejarz=f(x,y) ser diferenciable en un conjunto abiertoS que contiene(x_0,y_0), y dejar\vec u = \langle u_1,u_2\rangle ser un vector de unidad. La derivada direccional def at(x_0,y_0) en la dirección de\vec u es

D_{\vec u\,}f(x_0,y_0)=f_x(x_0,y_0)u_1 + f_y(x_0,y_0)u_2.

Ejemplo\PageIndex{1}: Computing directional derivatives

Dejarz= 14-x^2-y^2 y dejarP=(1,2). Encuentre la derivada direccional def, enP, en las siguientes direcciones:

  1. hacia el puntoQ=(3,4),
  2. en la dirección de\langle 2,-1\rangle, y
  3. hacia el origen.
12.16.PNG
Figura 12.16: Comprensión de la derivada direccional en el Ejemplo 12.6.1

Solución

La superficie se traza en la Figura 12.16, dondeP=(1,2) se indica el punto en elx,y plano, así como el punto(1,2,9) que se encuentra en la superficie def. Nos encontramos con esof_x(x,y) = -2x yf_x(1,2) = -2;f_y(x,y) = -2y yf_y(1,2) = -4.

  1. Dejar\vec u_1 ser el vector unitario que apunta del punto(1,2) al puntoQ=(3,4), como se muestra en la figura. El vector\vec{PQ} = \langle 2,2\rangle; el vector unitario en esta dirección es\vec u_1=\langle 1/\sqrt{2}, 1/\sqrt{2}\rangle. Por lo tanto, la derivada direccional def at(1,2) en la dirección de\vec u_1 esD_{\vec u_1}f(1,2) = -2(1/\sqrt{2}) +(-4)(1/\sqrt{2}) = -6/\sqrt{2}\approx -4.24. Así, la tasa instantánea de cambio en el movimiento desde el punto(1,2,9) en la superficie en la dirección de\vec u_1 (que apunta hacia el puntoQ) es aproximadamente-4.24. Al moverse en esta dirección, uno se mueve pronunciadamente hacia abajo.
  2. Buscamos la derivada direccional en la dirección de\langle 2,-1\rangle. El vector unitario en esta dirección es\vec u_2 = \langle 2/\sqrt{5},-1/\sqrt{5}\rangle. Por lo tanto, la derivada direccional def at(1,2) en la dirección de\vec u_2 esD_{\vec u_2}f(1,2) = -2(2/\sqrt{5})+(-4)(-1/\sqrt{5}) = 0. Comenzando en la superficie def at(1,2) y moviéndose en la dirección de\langle 2,-1\rangle (o\vec u_2) no da como resultado ningún cambio instantáneo enz -valor. Esto es análogo a pararse a la ladera de un cerro y elegir una dirección para caminar que no cambie la elevación. Uno no camina ni sube ni baja, más bien simplemente “a lo largo de la ladera” del cerro.

    Encontrar estas direcciones de “sin cambio de elevación” es importante.
  3. AtP=(1,2), la dirección hacia el origen viene dada por el vector\langle -1,-2\rangle; el vector unitario en esta dirección es\vec u_3=\langle -1/\sqrt{5},-2/\sqrt{5}\rangle. La derivada direccional def atP en la dirección del origen esD_{\vec u_3}f(1,2) = -2(-1/\sqrt{5}) + (-4)(-2/\sqrt{5}) = 10/\sqrt{5} \approx 4.47. Moverse hacia el origen significa “caminar cuesta arriba” bastante abruptamente, con una pendiente inicial de aproximadamente4.47.

A medida que estudiamos las derivadas direccionales, ayudará a establecer una conexión importante entre el vector unitario\vec u = \langle u_1,u_2\rangle que describe la dirección y las derivadas parcialesf_x yf_y. Comenzamos con una definición y seguimos esto con una Idea Clave.

Definición 91 Gradiente

Dejarz=f(x,y) ser diferenciable en un conjunto abiertoS que contenga el punto(x_0,y_0).

  1. El gradiente def es\nabla f(x,y) = \langle f_x(x,y),f_y(x,y)\rangle.
  2. El gradiente def at(x_0,y_0) es\nabla f(x_0,y_0) = \langle f_x(x_0,y_0),f_y(x_0,y_0)\rangle.

Nota: El símbolo "\nabla" se llama “nabla”, derivado del nombre griego de un arpa judía. Por extraño que parezca, en matemáticas la expresión\nabla f se pronuncia “del”f.

Para simplificar la notación, a menudo expresamos el gradiente como\nabla f = \langle f_x, f_y\rangle. El gradiente nos permite calcular derivadas direccionales en términos de un producto de punto.

KEY IDEA 55 El gradiente y las derivadas direccionales

La derivada direccional dez=f(x,y) en la dirección de\vec u esD_{\vec u}f = \nabla f\cdot \vec u.

Las propiedades del producto punto previamente estudiadas nos permiten investigar las propiedades de la derivada direccional. Dado que la derivada direccional da la velocidad instantánea de cambio dez cuando se mueve en la dirección de\vec u, surgen naturalmente tres preguntas:

  1. ¿En qué dirección (es) está el cambio enz la mayor (es decir, la “cuesta arriba más empinada”)?
  2. ¿En qué dirección (es) está el cambio enz la menor (es decir, la “cuesta abajo más empinada”)?
  3. ¿En qué dirección (s) no hay cambio enz?

Usando la propiedad clave del producto punto, tenemos
\nabla f\cdot \vec u = \norm{\nabla f}\,\norm u \cos \theta = \norm{\nabla f}\cos \theta, \label{eq:gradient}
dónde\theta está el ángulo entre el gradiente y\vec u. (Dado que\vec u es un vector unitario,\norm{u} = 1.) Esta ecuación nos permite responder a las tres preguntas planteadas anteriormente.

  1. Ecuación\ ref {eq:gradient} se maximiza cuando\cos \theta =1, es decir, cuando el gradiente y\vec u tienen la misma dirección. Concluimos los puntos de gradiente en la dirección del mayorz cambio.
  2. Ecuación\ ref {eq:gradient} se minimiza cuando\cos \theta = -1, es decir, cuando el gradiente y\vec u tienen direcciones opuestas. Concluimos los puntos de gradiente en la dirección opuesta al menorz cambio.
  3. La ecuación\ ref {eq:gradient} es 0 cuando\cos \theta = 0, es decir, cuando el gradiente y\vec u son ortogonales entre sí. Concluimos que el gradiente es ortogonal a direcciones sinz cambio.

Este resultado es bastante asombroso. Una vez más imagina pararte en un prado rodante y enfrentarte a la dirección que te lleva más empinada cuesta arriba. Entonces, la dirección que conduce más empinada cuesta abajo está directamente detrás de ti, y caminar de lado a la izquierda o a la derecha (es decir, moviéndote perpendicularmente a la dirección a la que te enfrentas) no cambia tu elevación en absoluto.

Recordemos que una curva de nivel está definida por una trayectoria en elxy plano -a lo largo del cualz los -valores de una función no cambian; la derivada direccional en la dirección de una curva de nivel es 0. Esto es análogo a caminar por un sendero en la pradera ondulada a lo largo del cual no cambia la elevación. El gradiente en un punto es ortogonal a la dirección donde elz no cambia; es decir, el gradiente es ortogonal a las curvas de nivel.

Recordemos que una curva de nivel se define como una curva en elxy plano -a lo largo del cualz los -valores de una función no cambian. Dejemos quez=f(x,y) se dé una superficie, y representemos una curva de nivel como una función vector—valorada,\vec r (t) = \langle x(t), y(t)\rangle. Como la salida def no cambia a lo largo de esta curva,f\big(x(t),y(t)\big) = c para todost, para alguna constantec.

Ya quef es constante para todost,\frac{df}{dt} = 0. Por la Regla de Cadena Multivariable, también conocemos
\ [\ begin {align*}
\ frac {df} {dt} &= f_x (x, y) x' (t) + f_y (x, y) y' (t)\\
&=\ langle f_x (x, y), f_y (x, y)\ rangle\ cdot\ langle x' (t), y' (t)\ rangle\\
&=\ nabla f\ cdot\ vec r '(t)\\
&=0.
\ end {alinear*}\]

Esta última igualdad establece\nabla f \cdot \vec r '(t) = 0: el gradiente es ortogonal a la derivada de\vec r, es decir, el gradiente es ortogonal a\vec r sí mismo. Nuestra conclusión: en cualquier punto de una superficie, el gradiente en ese punto es ortogonal a la curva de nivel que pasa por ese punto.

Reafirmamos estas ideas en un teorema, luego las usamos en un ejemplo.

teorema 111 El gradiente y las derivadas direccionales

Dejarz=f(x,y) ser diferenciable en un conjunto abiertoS con gradiente\nabla f, dejarP=(x_0,y_0) ser un punto adentroS y dejar\vec u ser un vector unitario.

  1. El valor máximo deD_{\vec u\,}f(x_0,y_0) es\norm{\nabla f(x_0,y_0)}; la dirección delz incremento máximo es\nabla f(x_0,y_0).
  2. El valor mínimo deD_{\vec u\,}f(x_0,y_0) es-\norm{\nabla f(x_0,y_0)}; la dirección delz incremento mínimo es-\nabla f(x_0,y_0).
  3. AtP,\nabla f(x_0,y_0) es ortogonal a la curva de nivel que pasa a través\big(x_0,y_0,f(x_0,y_0)\big).

Ejemplo\PageIndex{2}: Finding directions of maximal and minimal increase

Dejarf(x,y) = \sin x\cos y y dejarP=(\pi/3,\pi/3). Encuentre las direcciones de aumento máximo/mínimo, y encuentre una dirección donde la tasa instantánea dez cambio sea 0.

Solución

Comenzamos por encontrar el gradiente. f_x = \cos x\cos yyf_y = -\sin x\sin y, por lo tanto

\[\nabla f = \langle \cos x\cos y,-\sin x\sin y\rangle \quad \text{and, at P,} \quad \nabla f\left(\frac{\pi}3,\frac{\pi}3\right) = \langle\frac14,-\frac34\rangle.\]

Así es la dirección del incremento máximo\langle 1/4, -3/4\rangle. En esta dirección, la tasa instantánea dez cambio es||\langle 1/4,-3/4\rangle|| = \sqrt{10}/4 \approx 0.79.

La Figura 12.17 muestra la superficie trazada desde dos perspectivas diferentes. En cada uno, el gradiente se dibujaP con una línea discontinua (debido a la naturaleza de esta superficie, el gradiente apunta “hacia” la superficie). Let\vec u = \langle u_1, u_2\rangle Ser el vector unidad en la dirección de\nabla f atP. Cada gráfica de la figura también contiene el vector\langle u_1, u_2, ||\nabla f\,||\rangle. Este vector tiene una “carrera” de 1 (porque en elxy plano se mueve 1 unidad) y una “subida” de||\nabla f\,||, de ahí que podamos pensarlo como un vector con pendiente de||\nabla f\,|| en la dirección de\nabla f, ayudándonos a visualizar qué tan “empinada” es la superficie en su dirección más empinada.

12.17.PNG
Figura 12.17: Graficando la superficie y direcciones importantes en el Ejemplo 12.6.2.

La dirección del incremento mínimo es\langle -1/4,3/4\rangle; en esta dirección es la tasa instantánea dez cambio-\sqrt{10}/4 \approx -0.79.

Cualquier dirección ortogonal a\nabla f es una dirección sinz cambio. Tenemos dos opciones: la dirección de\langle 3,1\rangle y la dirección de\langle -3,-1\rangle. El vector unitario en la dirección de también\langle 3,1\rangle se muestra en cada gráfico de la figura. z=\sqrt{3}/4Se dibuja la curva de nivel at: recuerde que a lo largo de esta curva losz valores -no cambian. Dado que\langle 3,1\rangle es una dirección sinz cambio, este vector es tangente a la curva de nivel enP.

Ejemplo\PageIndex{3}: Understanding when \nabla f = \vec 0

Vamosf(x,y) = -x^2+2x-y^2+2y+1. Encuentre la derivada direccional def en cualquier dirección enP=(1,1).

Solución

Nos encontramos\nabla f = \langle -2x+2, -2y+2\rangle. EnP, tenemos\nabla f(1,1) = \langle 0,0\rangle.

Según el Teorema 111, esta es la dirección del incremento máximo. Sin embargo,\langle 0,0\rangle no tiene dirección; no tiene desplazamiento. E independientemente del vector unitario\vec u elegido,D_{\vec u\,}f = 0.

La Figura 12.18 nos ayuda a entender lo que esto significa. Podemos ver queP se encuentra en la parte superior de un paraboloide. En todas las direcciones, la tasa instantánea de cambio es 0.

Entonces, ¿cuál es la dirección del aumento máximo? Está bien dar una respuesta de\vec 0 = \langle 0,0\rangle, ya que esto indica que todas las derivadas direccionales son 0.

12.18.PNG
Figura 12.18: En la parte superior del paraboloide todos los derivados direccionales son 0.

El hecho de que el gradiente de una superficie siempre apunte en la dirección de aumento/disminución más pronunciada es muy útil, como se ilustra en el siguiente ejemplo.

Ejemplo\PageIndex{4}: The flow of water downhill

Considera la superficie dada porf(x,y)= 20-x^2-2y^2. El agua se vierte en la superficie en(1,1/4). ¿Qué camino toma a medida que fluye cuesta abajo?

Solución

\vec r (t) = \langle x(t), y(t)\rangleSea la función vector-valorada describiendo el camino del agua en elxy plano; buscamosx(t) yy(t). Sabemos que el agua siempre fluirá cuesta abajo en la dirección más empinada; por lo tanto, en cualquier punto de su trayectoria, se irá moviendo en la dirección de-\nabla f. (Ignoramos los efectos físicos del impulso en el agua). Así\vec r '(t) será paralelo a\nabla f, y hay alguna constantec tal quec\nabla f = \vec r '(t) = \langle x'(t), y'(t)\rangle.

Encontramos\nabla f = \langle -2x, -4y\rangle y escribimosx'(t) como\frac{dx}{dt} yy'(t) como\frac{dy}{dt}. Entonces

\ [\ begin {align*}
c\ nabla f &=\ langle x' (t), y' (t)\ rangle\
\ langle -2cx, -4cy\ rangle & =\ langle\ frac {dx} {dt},\ frac {dy} {dt}\ rangle.
\ end {alinear*}\]

Esto implica

-2cx = \frac{dx}{dt} \quad \text{and} \quad -4cy =\frac{dy}{dt}, \text{ i.e.,}

c = -\frac{1}{2x}\frac{dx}{dt} \quad \text{and} \quad c =-\frac{1}{4y}\frac{dy}{dt}.

Comoc es igual a ambas expresiones, tenemos

\frac{1}{2x}\frac{dx}{dt} =\frac{1}{4y}\frac{dy}{dt}.

Para encontrar una relación explícita entrex yy, podemos integrar ambas partes con respecto at. Recordemos de nuestro estudio de diferenciales que \frac{dx}{dt}dt = dx. Así:

\ [\ begin {align*}
\ int\ frac {1} {2x}\ frac {dx} {dt}\ dt &=\ int\ frac {1} {4y}\ frac {dy} {dt}\ dt\
\ int\ frac {1} {2x}\ dx &=\ int\ frac {1} {4y}\ dy\
\ lnac 12\ |x| &=\ frac14\ ln|y| +C_1\\
2\ ln|x| &=\ ln|y| +C_1\\
\ ln |x^2| &=\ LN|y|+C_1\ final {alinear*}\]

Ahora levanta ambos lados como una potencia dee:

\ [\ begin {align*}
x^2 &= e^ {\ ln |y|+C_1}\\
x^2 &= e^ {\ ln |y|} e^ {C_1}\ qquad\ text {(Tenga en cuenta quee^{C_1} es solo una constante.)} \\
x^2 &= yC_2\\
\ frac1 {C_2} x^2 &=y\ qquad\ text {(Tenga en cuenta que1/C_2 es solo una constante.)} \\
Cx^2 &= y.
\ end {align*}\]

A medida que el agua comenzó en ese punto(1,1/4), podemos resolver paraC:
C(1)^2 = \frac14 \quad \Rightarrow \quad C = \frac14.

12.19.PNG
Figura 12.19: Una gráfica de la superficie descrita en el Ejemplo 16.2.4 junto con la trayectoria en elxy plano con las curvas de nivel.

Así, el agua sigue la curvay=x^2/4 en elxy plano. La superficie y la trayectoria del agua se grafica en la Figura 12.19 (a). En la parte (b) de la figura, las curvas de nivel de la superficie se trazan en elxy plano -junto con la curvay=x^2/4. Observe cómo la trayectoria interseca las curvas de nivel en ángulo recto. A medida que el camino sigue el gradiente cuesta abajo, esto refuerza el hecho de que el gradiente es ortogonal a las curvas de nivel.

Funciones de tres variables

Los conceptos de derivadas direccionales y el gradiente se extienden fácilmente a tres (y más) variables. Combinamos los conceptos detrás de las Definiciones 90 y 91 y del Teorema 110 en un conjunto de definiciones.

Definición 92 Derivadas direccionales y gradiente con tres variables

Dejarw=F(x,y,z) ser diferenciable en una bola abiertaB y dejar\vec u ser un vector unitario adentro\mathbb{R}^3.

  1. El gradiente deF es\nabla F = \langle F_x,F_y,F_z\rangle.
  2. La derivada direccional deF en la dirección de\vec u esD_{\vec u\,}F=\nabla F\cdot \vec u.

Las mismas propiedades del gradiente dadas en el Teorema 111, cuandof es una función de dos variables, hold forF, una función de tres variables.

TEORAMA 112 El gradiente y las derivadas direccionales con tres variables

Dejarw=F(x,y,z) ser diferenciable en una bola abiertaB, dejar\nabla F ser el gradiente deF, y dejar\vec u ser un vector unitario.

  1. El valor máximo deD_{\vec u\,}F es\norm{\nabla F}, obtenido cuando el ángulo entre\nabla F y\vec u es 0, es decir, la dirección del incremento máximo es\nabla F.
  2. El valor mínimo deD_{\vec u\,}F es-\norm{\nabla F}, obtenido cuando el ángulo entre\nabla F y\vec u es\pi, es decir, la dirección de incremento mínimo es-\nabla F.
  3. D_{\vec u\,}F = 0cuando\nabla F y\vec u son ortogonales.

Interpretamos la tercera afirmación del teorema como “el gradiente es ortogonal a las superficies de nivel”, las tres variables análogas a las curvas de nivel.

Ejemplo\PageIndex{5}: Finding directional derivatives with functions of three variables

Si una fuente puntualS está irradiando energía, la intensidadI en un punto dadoP en el espacio es inversamente proporcional al cuadrado de la distancia entreS yP. Es decir, cuandoS=(0,0,0), I(x,y,z) = \frac{k}{x^2+y^2+z^2} para alguna constantek.

Dejark=1, dejar\vec u = \langle 2/3, 2/3, 1/3\rangle ser un vector de unidad, y dejarP = (2,5,3). Medir distancias en pulgadas. Encontrar la derivada direccional deIP en la dirección de\vec u, y encontrar la dirección de mayor aumento de intensidad enP.

Solución
Necesitamos el gradiente\nabla I, es decir, necesitamosI_x,I_y yI_z. Cada derivada parcial requiere una simple aplicación de la Regla del Cociente, dando

\ [\ begin {align*}
\ nabla I &=\ langle\ frac {-2x} {(x^2+y^2+z^2) ^2},\ frac {-2y} {(x^2+y^2+z^2) ^2},\ frac {-2z} {(x^2+y^2+z^2) ^2}\ rangle\
\ nabla I (2,5,3) &=\ langle\ frac {-4} {1444},\ frac {-10} {1444},\ frac {-6} {1444}\ rangle\ approx\ langle -0.003, -0.007, -0.004\ rangle\\
D_ {\ vec u\,} I &=\ nabla I (2,5,3)\ cdot\ vec u\\
&= -\ frac {17} {2166}\ aprox -0.0078.
\ end {alinear*}\]

La derivada direccional nos dice que moverse en la dirección de\vec u desdeP da como resultado una disminución en la intensidad de aproximadamente-0.008 unidades por pulgada. (La intensidad disminuye a medida que\vec u se mueve uno más lejos del origen queP.)

El gradiente da la dirección de mayor incremento de intensidad. Observe que

\ [\ begin {align*}
\ nabla I (2,5,3) &=\ langle\ frac {-4} {1444},\ frac {-10} {1444},\ frac {-6} {1444}\ rangle\\
&=\ frac {2} {1444}\ langle -2, -5, -3\ rangle.
\ end {alinear*}\]

Es decir, el gradiente at(2,5,3) está apuntando en la dirección de\langle -2,-5,-3\rangle, es decir, hacia el origen. Eso debería tener sentido intuitivo: el mayor aumento de intensidad se encuentra moviéndose hacia la fuente de la energía.

La derivada direccional nos permite encontrar la tasa instantánea dez cambio en cualquier dirección en un punto. Podemos utilizar estas tasas de cambio instantáneas para definir líneas y planos que son tangentes a una superficie en un punto, que es el tema de la siguiente sección.


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