เครื่องคิดตอนุพันธ์เชิงทิศทาง
คำนวณอนุพันธ์เชิงทิศทางของฟังก์ชันหลายตัวแปร พร้อมแสดงวิธีทำทีละขั้นตอน การคำนวณเกรเดียนต์ การหาเวกเตอร์หนึ่งหน่วย และการแสดงภาพพื้นผิว 3 มิติแบบโต้ตอบได้
ตัวบล็อกโฆษณาของคุณทำให้เราไม่สามารถแสดงโฆษณาได้
MiniWebtool ให้ใช้งานฟรีเพราะมีโฆษณา หากเครื่องมือนี้ช่วยคุณได้ โปรดสนับสนุนเราด้วย Premium (ไม่มีโฆษณา + เร็วขึ้น) หรืออนุญาต MiniWebtool.com แล้วรีโหลดหน้าเว็บ
- หรืออัปเกรดเป็น Premium (ไม่มีโฆษณา)
- อนุญาตโฆษณาสำหรับ MiniWebtool.com แล้วรีโหลด
เกี่ยวกับ เครื่องคิดตอนุพันธ์เชิงทิศทาง
ยินดีต้อนรับสู่ เครื่องคำนวณอนุพันธ์เชิงทิศทาง เครื่องมือแคลคูลัสหลายตัวแปรที่ทรงพลังสำหรับการคำนวณอัตราการเปลี่ยนแปลงของฟังก์ชันในทิศทางใดก็ได้ที่กำหนด เครื่องคำนวณนี้แสดงวิธีทำอย่างละเอียดทีละขั้นตอน การคำนวณเวกเตอร์เกรเดียนต์ การปรับเวกเตอร์หน่วย และการแสดงภาพ 3 มิติแบบโต้ตอบ เพื่อช่วยให้คุณเข้าใจอนุพันธ์เชิงทิศทางสำหรับการเรียน การวิจัย หรือการใช้งานในระดับมืออาชีพ
อนุพันธ์เชิงทิศทางคืออะไร?
อนุพันธ์เชิงทิศทาง คือการวัดความเร็วที่ฟังก์ชันหลายตัวแปรเปลี่ยนแปลง ณ จุดหนึ่งๆ เมื่อคุณเคลื่อนที่ไปในทิศทางที่กำหนด แตกต่างจากอนุพันธ์ย่อย (ซึ่งวัดการเปลี่ยนแปลงตามแนวแกนพิกัดเท่านั้น) อนุพันธ์เชิงทิศทางช่วยให้คุณวิเคราะห์พฤติกรรมของฟังก์ชันในทิศทางใดก็ได้ที่คุณต้องการ
เวกเตอร์เกรเดียนต์
เกรเดียนต์ $\nabla f = \left(\frac{\partial f}{\partial x}, \frac{\partial f}{\partial y}\right)$ จะชี้ไปในทิศทางที่มีการเพิ่มขึ้นชันที่สุด ขนาดของมันจะเท่ากับอัตราการเปลี่ยนแปลงสูงสุด
เวกเตอร์หน่วยทิศทาง
เวกเตอร์หน่วย $\mathbf{u}$ มีขนาดเท่ากับ 1 เราทำการปรับเวกเตอร์ทิศทางให้เป็นหน่วยเดียวเพื่อกำหนดมาตรฐานในการวัดอัตราการเปลี่ยนแปลงต่อหนึ่งหน่วยระยะทาง
ผลคูณเชิงสเกลาร์ (Dot Product)
อนุพันธ์เชิงทิศทางเท่ากับผลคูณเชิงสเกลาร์ของเกรเดียนต์และเวกเตอร์หน่วย: $D_{\mathbf{u}}f = \nabla f \cdot \mathbf{u}$ ซึ่งเป็นการฉายภาพเกรเดียนต์ลงบนทิศทางนั้น
สูตรอนุพันธ์เชิงทิศทาง
โดยที่:
- $D_{\mathbf{u}}f$ = อนุพันธ์เชิงทิศทางในทิศทางของ $\mathbf{u}$
- $\nabla f$ = เวกเตอร์เกรเดียนต์ $\left(\frac{\partial f}{\partial x}, \frac{\partial f}{\partial y}\right)$
- $\mathbf{u} = (u_1, u_2)$ = เวกเตอร์หน่วยในทิศทางที่กำหนด
- $(x_0, y_0)$ = จุดที่มีการประเมินอนุพันธ์
วิธีใช้เครื่องคำนวณนี้
- ป้อนฟังก์ชันของคุณ: พิมพ์ฟังก์ชัน $f(x, y)$ ของคุณโดยใช้สัญลักษณ์ทางคณิตศาสตร์มาตรฐาน ใช้ ** สำหรับเลขยกกำลัง (เช่น x**2 สำหรับ $x^2$)
- ระบุตัวแปร: ป้อนชื่อตัวแปรแยกด้วยเครื่องหมายจุลภาค (ค่าเริ่มต้นคือ: x, y)
- ป้อนจุด: ระบุพิกัด $(x_0, y_0)$ ที่คุณต้องการคำนวณอนุพันธ์ แยกด้วยเครื่องหมายจุลภาค
- ป้อนเวกเตอร์ทิศทาง: ระบุส่วนประกอบของเวกเตอร์ทิศทาง $(a, b)$ เครื่องคำนวณจะปรับให้เป็นเวกเตอร์หน่วยโดยอัตโนมัติ
- คำนวณ: คลิกปุ่มเพื่อดูอนุพันธ์เชิงทิศทางพร้อมวิธีทำอย่างละเอียดและภาพจำลอง 3 มิติ
ไวยากรณ์การป้อนฟังก์ชัน
| การดำเนินการ | ไวยากรณ์ | ตัวอย่าง |
|---|---|---|
| เลขยกกำลัง | ** | x**2 สำหรับ $x^2$ |
| การคูณ | * หรือแบบละไว้ | 2*x หรือ 2x |
| ตรีโกณมิติ | sin, cos, tan | sin(x*y) |
| เอกซ์โพเนนเชียล | e** หรือ exp() | e**(x*y) |
| ลอการิทึมธรรมชาติ | ln() หรือ log() | ln(x + y) |
| รากที่สอง | sqrt() | sqrt(x**2 + y**2) |
การทำความเข้าใจอนุพันธ์เชิงทิศทาง
การตีความทางเรขาคณิต
ลองจินตนาการว่าคุณยืนอยู่บนพื้นผิวที่กำหนดโดย $z = f(x, y)$ อนุพันธ์เชิงทิศทางจะบอกคุณว่าพื้นผิวมีความชันเพิ่มขึ้นหรือลดลงเพียงใดเมื่อคุณเดินไปในทิศทางใดทิศทางหนึ่ง เวกเตอร์เกรเดียนต์จะชี้ไปในทิศทางที่ปีนขึ้นชันที่สุด (เหมือนกับการเดินย้อนแนวทางไหลของน้ำบนเนินเขา)
คุณสมบัติที่สำคัญ
- ค่าสูงสุด: อนุพันธ์เชิงทิศทางจะมีค่าสูงสุดเมื่อ $\mathbf{u}$ ชี้ไปในทิศทางเดียวกับ $\nabla f$ ค่าสูงสุดคือ $\|\nabla f\|$
- ค่าต่ำสุด: อนุพันธ์เชิงทิศทางจะมีค่าต่ำสุด (เป็นลบมากที่สุด) เมื่อ $\mathbf{u}$ ชี้ไปในทิศทางตรงกันข้ามกับ $\nabla f$ ค่าต่ำสุดคือ $-\|\nabla f\|$
- ค่าศูนย์: อนุพันธ์เชิงทิศทางจะเป็นศูนย์เมื่อ $\mathbf{u}$ ตั้งฉากกับ $\nabla f$ หมายความว่าคุณกำลังเคลื่อนที่ไปตามเส้นระดับ
- การตีความเครื่องหมาย: ค่าบวกหมายความว่าฟังก์ชันเพิ่มขึ้นในทิศทางนั้น ค่าลบหมายความว่าฟังก์ชันลดลง
การทำให้เป็นเวกเตอร์หน่วย (Unit Vector Normalization)
เมื่อกำหนดเวกเตอร์ทิศทาง $\mathbf{v} = (a, b)$ เวกเตอร์หน่วยที่สอดคล้องกันคือ:
การประยุกต์ใช้อนุพันธ์เชิงทิศทาง
- การหาค่าที่เหมาะสมที่สุด (Optimization): ค้นหาทิศทางที่ชันที่สุดเพื่อใช้ในอัลกอริทึมการเพิ่มประสิทธิภาพแบบเกรเดียนต์
- ฟิสิกส์: การวิเคราะห์การไหลของความร้อน, เกรเดียนต์ของศักย์ไฟฟ้า และพลศาสตร์ของไหล
- การเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning): อัลกอริทึม Gradient Descent ใช้อนุพันธ์เชิงทิศทางเพื่อลดฟังก์ชันการสูญเสีย
- เศรษฐศาสตร์: การวิเคราะห์หน่วยเพิ่ม (Marginal analysis) ในฟังก์ชันการผลิตและฟังก์ชันอรรถประโยชน์ที่มีหลายตัวแปร
- ภูมิศาสตร์: การคำนวณความลาดชันและทิศทางลาดของพื้นผิวภูมิประเทศ
- วิศวกรรม: การวิเคราะห์ความเค้นและการเพิ่มประสิทธิภาพโครงสร้าง
คำถามที่พบบ่อย
อนุพันธ์เชิงทิศทางคืออะไร?
อนุพันธ์เชิงทิศทางคือการวัดอัตราการเปลี่ยนแปลงของฟังก์ชันหลายตัวแปรในทิศทางที่เฉพาะเจาะจง สำหรับฟังก์ชัน $f(x,y)$ ณ จุด $(x_0,y_0)$ อนุพันธ์เชิงทิศทางในทิศทางของเวกเตอร์หน่วย $\mathbf{u}$ จะเท่ากับผลคูณเชิงสเกลาร์ของเกรเดียนต์และเวกเตอร์หน่วย: $D_{\mathbf{u}} f = \nabla f \cdot \mathbf{u}$ มันจะบอกว่าฟังก์ชันเพิ่มขึ้นหรือลดลงเร็วเพียงใดเมื่อเคลื่อนที่จากจุดนั้น
ฉันจะคำนวณอนุพันธ์เชิงทิศทางได้อย่างไร?
ในการคำนวณ: (1) หาเกรเดียนต์ $\nabla f$ โดยหาอนุพันธ์ย่อย, (2) แทนค่าจุดที่ต้องการลงในเกรเดียนต์, (3) ปรับเวกเตอร์ทิศทางให้เป็นเวกเตอร์หน่วย $\mathbf{u}$, (4) หาผลคูณเชิงสเกลาร์ระหว่างเกรเดียนต์และเวกเตอร์หน่วย สูตรคือ $D_{\mathbf{u}} f(P) = \nabla f(P) \cdot \mathbf{u}$
เกรเดียนต์ของฟังก์ชันคืออะไร?
เกรเดียนต์ของฟังก์ชันสเกลาร์ $f(x,y)$ คือเวกเตอร์ที่มีอนุพันธ์ย่อยทั้งหมด: $\nabla f = \left(\frac{\partial f}{\partial x}, \frac{\partial f}{\partial y}\right)$ มันชี้ไปในทิศทางที่มีอัตราการเพิ่มขึ้นสูงสุด
ทำไมต้องใช้เวกเตอร์หน่วย?
เพื่อให้การวัดอัตราการเปลี่ยนแปลงเป็นมาตรฐานเดียวกัน หากไม่ใช้เวกเตอร์หน่วย ค่าอนุพันธ์จะเปลี่ยนไปตามความยาวของเวกเตอร์ เวกเตอร์หน่วยช่วยให้เราวัดอัตราการเปลี่ยนแปลงต่อหนึ่งหน่วยระยะทางได้แม่นยำ
ค่าอนุพันธ์เชิงทิศทางบวกหรือลบหมายความว่าอย่างไร?
ค่าบวกคือฟังก์ชันเพิ่มขึ้น ค่าลบคือฟังก์ชันลดลง และค่าศูนย์หมายถึงกำลังเคลื่อนที่ในแนวระดับ (ไม่มีการเปลี่ยนแปลงค่าฟังก์ชัน)
ทิศทางใดที่ให้อัตราการเปลี่ยนแปลงสูงสุด?
ทิศทางเดียวกับเวกเตอร์เกรเดียนต์ $\nabla f$ โดยค่าสูงสุดจะเท่ากับขนาดของเกรเดียนต์ $\|\nabla f\|$
แหล่งข้อมูลเพิ่มเติม
อ้างอิงเนื้อหา หน้าหรือเครื่องมือนี้ว่า:
"เครื่องคิดตอนุพันธ์เชิงทิศทาง" ที่ https://MiniWebtool.com/th/เครองคดอนพนธเชงทศทาง/ จาก MiniWebtool, https://MiniWebtool.com/
โดยทีมงาน miniwebtool อัปเดตเมื่อ: 27 ม.ค. 2026
คุณสามารถลองใช้ AI แก้ปัญหาคณิตศาสตร์ GPT ของเรา เพื่อแก้ไขปัญหาทางคณิตศาสตร์ของคุณผ่านคำถามและคำตอบด้วยภาษาธรรมชาติ.
เครื่องมืออื่นๆ ที่เกี่ยวข้อง:
แคลคูลัส:
- เครื่องคำนวณคอนโวลูชัน
- เครื่องคิดเลขอนุพันธ์
- เครื่องคิดตอนุพันธ์เชิงทิศทาง
- เครื่องคิดเลขปริพันธ์คู่
- เครื่องคำนวณอนุพันธ์โดยปริยาย
- เครื่องคิดเลขอินทิเกรต
- เครื่องคำนวณลาปลาซผกผัน
- เครื่องคำนวณการแปลงลาปลาซ
- เครื่องคำนวณลิมิต
- เครื่องคำนวณอนุพันธ์ย่อย
- เครื่องคำนวณอนุพันธ์ของฟังก์ชันตัวแปรเดียว
- เครื่องคำนวณอนุกรมเทย์เลอร์
- เครื่องคิดเลขปริพัทธ์สามชั้น