Máy tính đạo hàm theo hướng
Tính đạo hàm theo hướng của hàm nhiều biến với lời giải từng bước, tính toán gradient, chuẩn hóa vectơ đơn vị và minh họa bề mặt 3D tương tác.
Trình chặn quảng cáo đang ngăn chúng tôi hiển thị quảng cáo
MiniWebtool miễn phí nhờ quảng cáo. Nếu công cụ này hữu ích, hãy ủng hộ bằng Premium (không quảng cáo + nhanh hơn) hoặc cho phép MiniWebtool.com rồi tải lại trang.
- Hoặc nâng cấp Premium (không quảng cáo)
- Cho phép quảng cáo cho MiniWebtool.com, rồi tải lại
Giới thiệu về Máy tính đạo hàm theo hướng
Chào mừng bạn đến với Máy tính đạo hàm theo hướng, một công cụ giải tích nhiều biến mạnh mẽ giúp tính toán tốc độ thay đổi của hàm số theo bất kỳ hướng nào đã chỉ định. Máy tính này cung cấp lời giải chi tiết từng bước, tính toán vectơ gradient, chuẩn hóa vectơ đơn vị và trực quan hóa 3D tương tác để giúp bạn nắm vững đạo hàm theo hướng cho việc học tập, nghiên cứu hoặc ứng dụng chuyên môn.
Đạo hàm theo hướng là gì?
Một đạo hàm theo hướng đo lường tốc độ thay đổi của một hàm nhiều biến tại một điểm cụ thể khi bạn di chuyển theo một hướng nhất định. Không giống như đạo hàm riêng (chỉ đo sự thay đổi dọc theo các trục tọa độ), đạo hàm theo hướng cho phép bạn phân tích hành vi của hàm theo bất kỳ hướng nào bạn chọn.
Vectơ Gradient
Gradient $\nabla f = \left(\frac{\partial f}{\partial x}, \frac{\partial f}{\partial y}\right)$ chỉ theo hướng tăng nhanh nhất. Độ lớn của nó bằng tốc độ thay đổi cực đại.
Vectơ hướng đơn vị
Một vectơ đơn vị $\mathbf{u}$ có độ lớn bằng 1. Chúng ta chuẩn hóa các vectơ hướng để tiêu chuẩn hóa phép đo tốc độ thay đổi trên mỗi đơn vị khoảng cách.
Tích vô hướng
Đạo hàm theo hướng bằng tích vô hướng của gradient và vectơ đơn vị: $D_{\mathbf{u}}f = \nabla f \cdot \mathbf{u}$. Phép tính này chiếu gradient lên hướng đang xét.
Công thức đạo hàm theo hướng
Trong đó:
- $D_{\mathbf{u}}f$ = Đạo hàm theo hướng theo hướng của $\mathbf{u}$
- $\nabla f$ = Vectơ Gradient $\left(\frac{\partial f}{\partial x}, \frac{\partial f}{\partial y}\right)$
- $\mathbf{u} = (u_1, u_2)$ = Vectơ đơn vị theo hướng đã chỉ định
- $(x_0, y_0)$ = Điểm tại đó đạo hàm được đánh giá
Cách sử dụng máy tính này
- Nhập hàm số của bạn: Nhập hàm $f(x, y)$ bằng ký hiệu toán học tiêu chuẩn. Sử dụng ** cho số mũ (ví dụ: x**2 cho $x^2$).
- Xác định các biến: Nhập tên các biến cách nhau bằng dấu phẩy (mặc định: x, y).
- Nhập điểm: Cung cấp tọa độ $(x_0, y_0)$ nơi bạn muốn tính đạo hàm, cách nhau bằng dấu phẩy.
- Nhập vectơ hướng: Nhập các thành phần của vectơ hướng $(a, b)$. Máy tính sẽ tự động chuẩn hóa nó thành vectơ đơn vị.
- Tính toán: Nhấp vào nút để xem đạo hàm theo hướng với lời giải chi tiết từng bước và hình ảnh trực quan 3D.
Cú pháp nhập hàm
| Phép toán | Cú pháp | Ví dụ |
|---|---|---|
| Số mũ | ** | x**2 cho $x^2$ |
| Phép nhân | * hoặc ẩn | 2*x hoặc 2x |
| Lượng giác | sin, cos, tan | sin(x*y) |
| Hàm mũ | e** hoặc exp() | e**(x*y) |
| Logarit tự nhiên | ln() hoặc log() | ln(x + y) |
| Căn bậc hai | sqrt() | sqrt(x**2 + y**2) |
Hiểu về đạo hàm theo hướng
Giải thích hình học
Hãy tưởng tượng bạn đang đứng trên một bề mặt được xác định bởi $z = f(x, y)$. Đạo hàm theo hướng cho bạn biết độ dốc của bề mặt tăng hay giảm bao nhiêu khi bạn đi theo một hướng cụ thể. Vectơ gradient chỉ về hướng leo dốc nhất (giống như đi ngược lại dòng nước chảy trên một sườn núi).
Các tính chất chính
- Giá trị cực đại: Đạo hàm theo hướng đạt cực đại khi $\mathbf{u}$ cùng hướng với $\nabla f$. Giá trị cực đại là $\|\nabla f\|$.
- Giá trị cực tiểu: Đạo hàm theo hướng đạt cực tiểu (âm nhất) khi $\mathbf{u}$ ngược hướng với $\nabla f$. Giá trị cực tiểu là $-\|\nabla f\|$.
- Giá trị bằng không: Đạo hàm theo hướng bằng không khi $\mathbf{u}$ vuông góc với $\nabla f$, nghĩa là bạn đang di chuyển dọc theo đường mức (đường có độ cao không đổi).
- Ý nghĩa của dấu: Dấu dương có nghĩa là hàm số tăng theo hướng đó; dấu âm có nghĩa là hàm số giảm.
Chuẩn hóa vectơ đơn vị
Cho một vectơ hướng $\mathbf{v} = (a, b)$, vectơ đơn vị tương ứng là:
Ứng dụng của đạo hàm theo hướng
- Tối ưu hóa: Tìm hướng đi lên/xuống dốc nhất cho các thuật toán tối ưu hóa dựa trên gradient.
- Vật lý: Phân tích dòng nhiệt, gradient điện thế và động lực học chất lưu.
- Học máy (Machine Learning): Các thuật toán hạ gradient (gradient descent) sử dụng đạo hàm theo hướng để giảm thiểu các hàm mất mát.
- Kinh tế học: Phân tích cận biên trong các hàm sản xuất và hàm hữu dụng nhiều biến.
- Địa lý: Tính toán độ dốc và khía cạnh của bề mặt địa hình.
- Kỹ thuật: Phân tích ứng suất và tối ưu hóa cấu trúc.
Câu hỏi thường gặp
Đạo hàm theo hướng là gì?
Đạo hàm theo hướng đo tốc độ thay đổi của một hàm nhiều biến theo một hướng cụ thể. Đối với hàm $f(x,y)$ tại điểm $(x_0,y_0)$, đạo hàm theo hướng theo hướng của vectơ đơn vị $\mathbf{u}$ bằng tích vô hướng của gradient và vectơ đơn vị: $D_{\mathbf{u}} f = \nabla f \cdot \mathbf{u}$. Nó cho biết hàm số tăng hoặc giảm nhanh như thế nào khi bạn di chuyển từ điểm đó theo hướng xác định.
Làm thế nào để tính đạo hàm theo hướng?
Để tính đạo hàm theo hướng: (1) Tính gradient $\nabla f$ bằng cách tìm các đạo hàm riêng theo từng biến, (2) Tính giá trị gradient tại điểm đã cho, (3) Chuẩn hóa vectơ hướng để có vectơ đơn vị $\mathbf{u}$, (4) Thực hiện tích vô hướng của gradient và vectơ đơn vị. Công thức là $D_{\mathbf{u}} f(P) = \nabla f(P) \cdot \mathbf{u}$.
Gradient của một hàm số là gì?
Gradient của một hàm vô hướng $f(x,y)$ là một vectơ chứa tất cả các đạo hàm riêng: $\nabla f = \left(\frac{\partial f}{\partial x}, \frac{\partial f}{\partial y}\right)$. Nó chỉ theo hướng có tốc độ tăng tối đa của hàm số và độ lớn của nó bằng đạo hàm theo hướng cực đại tại điểm đó.
Tại sao chúng ta cần vectơ đơn vị cho đạo hàm theo hướng?
Chúng ta sử dụng vectơ đơn vị (độ lớn = 1) để tiêu chuẩn hóa phép đo tốc độ thay đổi. Nếu không chuẩn hóa, đạo hàm theo hướng sẽ phụ thuộc vào độ dài của vectơ chứ không chỉ là hướng của nó. Vectơ đơn vị đảm bảo chúng ta đo tốc độ thay đổi trên mỗi đơn vị khoảng cách di chuyển theo hướng đó.
Đạo hàm theo hướng dương hoặc âm có ý nghĩa gì?
Đạo hàm theo hướng dương có nghĩa là hàm số tăng khi bạn di chuyển theo hướng đó từ điểm đang xét. Giá trị âm có nghĩa là hàm số giảm. Đạo hàm theo hướng bằng không cho biết hàm số không tăng cũng không giảm theo hướng đó (hướng tiếp tuyến với đường mức).
Đạo hàm theo hướng đạt giá trị cực đại theo hướng nào?
Đạo hàm theo hướng đạt cực đại theo hướng của vectơ gradient $\nabla f$. Giá trị cực đại bằng độ lớn của gradient $\|\nabla f\|$. Ngược lại, đạo hàm theo hướng cực tiểu xảy ra theo hướng ngược lại $(-\nabla f)$ với giá trị $-\|\nabla f\|$.
Tài nguyên bổ sung
Tham khảo nội dung, trang hoặc công cụ này như sau:
"Máy tính đạo hàm theo hướng" tại https://MiniWebtool.com/vi/máy-tính-đạo-hàm-theo-hướng/ từ MiniWebtool, https://MiniWebtool.com/
bởi đội ngũ miniwebtool. Cập nhật: 27 tháng 1, 2026
Bạn cũng có thể thử AI Giải Toán GPT của chúng tôi để giải quyết các vấn đề toán học của bạn thông qua câu hỏi và trả lời bằng ngôn ngữ tự nhiên.
Các công cụ liên quan khác:
Giải tích:
- Máy tính toán chập
- Máy tính Đạo hàm
- Máy tính đạo hàm theo hướng
- Máy tính tích phân kép
- Máy tính đạo hàm ẩn
- Máy tính Tích phân
- Máy tính biến đổi Laplace ngược
- Máy tính biến đổi Laplace
- Máy tính giới hạn
- Máy tính đạo hàm riêng
- Máy Tính Đạo Hàm Biến Số Đơn
- Máy tính chuỗi Taylor
- Máy tính tích phân ba lớp