Partielle Ableitungsrechner

Berechnen Sie partielle Ableitungen von Funktionen mit mehreren Variablen mit detaillierten Schritt-für-Schritt-Lösungen, interaktiven Beispielen und geometrischer Visualisierung von Tangentialebenen.

Kostenlos nutzbarOhne RegistrierungAktualisiert Jan. 2026

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Probieren Sie diese Beispiele

x**2*y + y**3 nach x sin(x*y) gemischt e**(x+y) 2. Ordnung x**2+y**2+z**2 nach x ln(x**2+y**2) gemischt x*y*z dreifach partiell

f Funktion f(x, y, ...)

Verwenden Sie ** für Potenzen, sin, cos, exp, log, sqrt für Funktionen

d Differenzieren nach

x 1. Ordnung | x:2 2. Ordnung | x,y gemischt partiell

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Partielle Ableitungsrechner

Willkommen bei unserem Rechner für partielle Ableitungen, einem umfassenden Werkzeug zur Berechnung partieller Ableitungen von Funktionen mit mehreren Variablen mit detaillierten Schritt-für-Schritt-Lösungen. Egal, ob Sie Student sind, der multivariable Differenzierung lernt, ein Ingenieur, der Optimierungsprobleme löst, oder ein Wissenschaftler, der mit Ratengleichungen arbeitet – dieser Rechner liefert genaue Ergebnisse mit vollständigen mathematischen Erklärungen.

Was ist eine partielle Ableitung?

Eine partielle Ableitung misst, wie sich eine Funktion mit mehreren Variablen ändert, wenn sich eine ihrer Eingangsvariablen ändert, während alle anderen Variablen konstant gehalten werden. Im Gegensatz zu gewöhnlichen Ableitungen, die für Funktionen mit einer Variable gelten, sind partielle Ableitungen grundlegend für die Analysis mehrerer Variablen und finden Anwendung in Wissenschaft, Technik, Wirtschaft und maschinellem Lernen.

Mathematische Definition

Für eine Funktion $ f(x, y) $ von zwei Variablen ist die partielle Ableitung nach $ x $ wie folgt definiert:

Definition der partiellen Ableitung

$$\frac{\partial f}{\partial x} = \lim_{\Delta x \to 0} \frac{f(x + \Delta x, y) - f(x, y)}{\Delta x}$$

Bei der Berechnung von $ \frac{\partial f}{\partial x} $ behandeln wir $ y $ als Konstante und differenzieren nur nach $ x $. Analog behandelt $ \frac{\partial f}{\partial y} $ $ x $ als Konstante.

Kernkonzepte

1 Partielle Ableitungen 1. Ordnung

Einmaliges Differenzieren nach einer Variable, während andere konstant gehalten werden. Für $ f(x,y) $ sind dies $ f_x $ und $ f_y $.

2 Partielle Ableitungen 2. Ordnung

Zweimaliges Differenzieren, entweder $ f_{xx} $, $ f_{yy} $ (reine) oder $ f_{xy} $, $ f_{yx} $ (gemischte partielle Ableitungen).

3 Gemischte Ableitungen

Nach dem Satz von Schwarz sind bei stetigen zweiten Ableitungen $ f_{xy} = f_{yx} $. Die Reihenfolge der Differenzierung spielt keine Rolle.

4 Gradientenvektor

Der Gradient $ \nabla f = (f_x, f_y, f_z) $ zeigt in die Richtung des steilsten Anstiegs. Sein Betrag ist die maximale Änderungsrate.

So verwenden Sie diesen Rechner

Geben Sie Ihre Funktion ein: Tippen Sie eine Funktion mit mehreren Variablen in Standardnotation ein. Beispiele: x**2*y, sin(x*y), e**x * cos(y), x**3 + y**3 - 3*x*y.
Geben Sie die Ableitungsvariablen an: Geben Sie an, nach welcher Variable differenziert werden soll:
- x — erste Ableitung nach x
- x:2 — zweite Ableitung nach x
- x,y — gemischte partielle Ableitung (zuerst x, dann y)
- x:2,y:1 — zweite Ableitung nach x, erste Ableitung nach y
Klicken Sie auf Berechnen: Der Rechner berechnet die partielle Ableitung mit einer vollständigen Schritt-für-Schritt-Lösung und zeigt an, welche Ableitungsregeln angewendet werden.

Unterstützte Funktionen und Syntax

Funktionstyp	Syntaxbeispiele	Hinweise
Potenzen	`x2`, `x^3`, `x0.5`	Verwenden Sie ** oder ^ für Exponenten
Trigonometrisch	`sin(x)`, `cos(y)`, `tan(z)`	Auch: sec, csc, cot
Inverse Trig	`asin(x)`, `atan(y)`	Auch: acos, acot, asec, acsc
Exponential	`exp(x)`, `e**x`	Natürliche Exponentialfunktion
Logarithmisch	`log(x)`, `ln(x)`	Natürlicher Logarithmus (Basis e)
Quadratwurzel	`sqrt(x)`, `x**0.5`	Äquivalente Formen
Hyperbolisch	`sinh(x)`, `cosh(y)`, `tanh(z)`	Hyperbelfunktionen
Multiplikation	`x*y`, `xy`, `2xy`	Implizite Multiplikation wird unterstützt

Angewendete Ableitungsregeln

Dieser Rechner identifiziert und zeigt an, welche Ableitungsregeln in jedem Schritt verwendet werden:

Potenzregel: $ \frac{\partial}{\partial x}(x^n) = nx^{n-1} $
Summenregel: $ \frac{\partial}{\partial x}(f + g) = \frac{\partial f}{\partial x} + \frac{\partial g}{\partial x} $
Produktregel: $ \frac{\partial}{\partial x}(fg) = f\frac{\partial g}{\partial x} + g\frac{\partial f}{\partial x} $
Quotientenregel: $ \frac{\partial}{\partial x}\left(\frac{f}{g}\right) = \frac{g\frac{\partial f}{\partial x} - f\frac{\partial g}{\partial x}}{g^2} $
Kettenregel: $ \frac{\partial}{\partial x}f(g(x,y)) = f'(g) \cdot \frac{\partial g}{\partial x} $
Faktorregel: $ \frac{\partial}{\partial x}(cf) = c\frac{\partial f}{\partial x} $

Anwendungen partieller Ableitungen

Gradient und Optimierung

Partielle Ableitungen bilden den Gradientenvektor, der für die Suche nach Maxima, Minima und Sattelpunkten multivariabler Funktionen unerlässlich ist. Das Nullsetzen aller partiellen Ableitungen lokalisiert kritische Punkte.

Physik und Technik

Partielle Ableitungen beschreiben, wie sich physikalische Größen ändern: Temperaturgradienten, elektrisches Potenzial, Fluiddynamik und Wellengleichungen basieren alle auf partieller Differenzierung.

Maschinelles Lernen

Gradientenabstiegsverfahren verwenden partielle Ableitungen, um Verlustfunktionen zu minimieren. Jedes Gewicht in einem neuronalen Netzwerk wird mithilfe der partiellen Ableitung des Verlusts in Bezug auf dieses Gewicht aktualisiert.

Wirtschaftswissenschaften

Die Marginalanalyse verwendet partielle Ableitungen, um zu messen, wie sich der Output in Bezug auf einen Input (Arbeit, Kapital) ändert, während andere konstant bleiben.

Häufig gestellte Fragen (FAQ)

Was ist eine partielle Ableitung?

Eine partielle Ableitung misst, wie sich eine Funktion mit mehreren Variablen ändert, wenn sich eine Variable ändert, während alle anderen Variablen konstant gehalten werden. Für eine Funktion f(x,y) behandelt die partielle Ableitung nach x (geschrieben als df/dx) y als Konstante und differenziert nur nach x.

Wie berechne ich eine partielle Ableitung zweiter Ordnung?

Um eine partielle Ableitung zweiter Ordnung zu berechnen, differenzieren Sie zweimal. Sie können zweimal nach derselben Variable differenzieren (z. B. d2f/dx2) oder nach verschiedenen Variablen (gemischte partielle Ableitung wie d2f/dxdy). Geben Sie das Format 'x:2' für die zweite Ableitung nach x oder 'x,y' für die gemischte partielle Ableitung ein.

Was ist der Unterschied zwischen partiellen und gewöhnlichen Ableitungen?

Gewöhnliche Ableitungen beziehen sich auf Funktionen einer einzigen Variable und messen die Änderungsrate in Bezug auf diese eine Variable. Partielle Ableitungen beziehen sich auf Funktionen mit mehreren Variablen und messen die Änderungsrate in Bezug auf eine Variable, während alle anderen Variablen als Konstanten behandelt werden.

Was ist eine gemischte partielle Ableitung?

Eine gemischte partielle Ableitung beinhaltet das nacheinander Differenzieren nach verschiedenen Variablen. Zum Beispiel bedeutet d2f/dxdy zuerst f nach y zu differenzieren und dann das Ergebnis nach x zu differenzieren. Nach dem Satz von Schwarz gilt für die meisten Funktionen d2f/dxdy = d2f/dydx.

Wie gebe ich Funktionen in den Rechner ein?

Verwenden Sie die mathematische Standardnotation: x**2 oder x^2 für Potenzen, sin(x), cos(x), tan(x) für trigonometrische Funktionen, exp(x) oder e**x für die Exponentialfunktion, log(x) oder ln(x) für den natürlichen Logarithmus, sqrt(x) für die Quadratwurzel. Multiplikationen können implizit (xy) oder explizit (x*y) angegeben werden.

Zusätzliche Ressourcen

Zitieren Sie diesen Inhalt, diese Seite oder dieses Tool als:

"Partielle Ableitungsrechner" unter https://MiniWebtool.com/de/partielle-ableitungsrechner/ von MiniWebtool, https://MiniWebtool.com/

vom miniwebtool-Team. Aktualisiert: 19. Jan. 2026

Entwickler-API verfügbar: Führen Sie dieses Tool in Ihrer App, Automatisierung oder Ihrem Agenten mit einer JSON-HTTP-Anfrage aus. API-Dokumentation ansehen

Sie können auch unseren KI-Mathematik-Löser GPT ausprobieren, um Ihre mathematischen Probleme durch natürliche Sprachfragen und -antworten zu lösen.

Partielle Ableitungsrechner

Partielle Ableitungsrechner

Was ist eine partielle Ableitung?

Mathematische Definition

Kernkonzepte

1 Partielle Ableitungen 1. Ordnung

2 Partielle Ableitungen 2. Ordnung

3 Gemischte Ableitungen

4 Gradientenvektor

So verwenden Sie diesen Rechner

Unterstützte Funktionen und Syntax

Angewendete Ableitungsregeln

Anwendungen partieller Ableitungen

Gradient und Optimierung

Physik und Technik

Maschinelles Lernen

Wirtschaftswissenschaften

Häufig gestellte Fragen (FAQ)

Was ist eine partielle Ableitung?

Wie berechne ich eine partielle Ableitung zweiter Ordnung?

Was ist der Unterschied zwischen partiellen und gewöhnlichen Ableitungen?

Was ist eine gemischte partielle Ableitung?

Wie gebe ich Funktionen in den Rechner ein?

Zusätzliche Ressourcen

Infinitesimalrechnung:

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