Calculadora de Derivadas Direccionales
Calcula derivadas direccionales de funciones multivariables con soluciones paso a paso, cálculo de gradientes, normalización de vectores unitarios y visualización interactiva de superficies en 3D.
Tu bloqueador de anuncios impide que mostremos anuncios
MiniWebtool es gratis gracias a los anuncios. Si esta herramienta te ayudó, apóyanos con Premium (sin anuncios + herramientas más rápidas) o añade MiniWebtool.com a la lista de permitidos y recarga la página.
- O pásate a Premium (sin anuncios)
- Permite anuncios para MiniWebtool.com y luego recarga
Calculadora de Derivadas Direccionales
Bienvenido a la Calculadora de Derivadas Direccionales, una potente herramienta de cálculo multivariable que computa la tasa de cambio de una función en cualquier dirección especificada. Esta calculadora proporciona soluciones integrales paso a paso, computación del vector gradiente, normalización del vector unitario y visualizaciones 3D interactivas para ayudarte a dominar las derivadas direccionales en tus estudios, investigaciones o aplicaciones profesionales.
¿Qué es una Derivada Direccional?
Una derivada direccional mide qué tan rápido cambia una función multivariable en un punto específico cuando te mueves en una dirección particular. A diferencia de las derivadas parciales (que solo miden el cambio a lo largo de los ejes coordenados), las derivadas direccionales te permiten analizar el comportamiento de la función en cualquier dirección que elijas.
El Vector Gradiente
El gradiente $\nabla f = \left(\frac{\partial f}{\partial x}, \frac{\partial f}{\partial y}\right)$ apunta en la dirección de máximo crecimiento. Su magnitud es igual a la tasa máxima de cambio.
Vector de Dirección Unitario
Un vector unitario $\mathbf{u}$ tiene magnitud 1. Normalizamos los vectores de dirección para estandarizar la medición de la tasa de cambio por unidad de distancia.
El Producto Escalar
La derivada direccional es igual al producto escalar del gradiente y el vector unitario: $D_{\mathbf{u}}f = \nabla f \cdot \mathbf{u}$. Esto proyecta el gradiente sobre la dirección elegida.
Fórmula de la Derivada Direccional
Donde:
- $D_{\mathbf{u}}f$ = Derivada direccional en la dirección de $\mathbf{u}$
- $\nabla f$ = Vector gradiente $\left(\frac{\partial f}{\partial x}, \frac{\partial f}{\partial y}\right)$
- $\mathbf{u} = (u_1, u_2)$ = Vector unitario en la dirección especificada
- $(x_0, y_0)$ = Punto donde se evalúa la derivada
Cómo usar esta calculadora
- Ingrese su función: Escriba su función $f(x, y)$ usando notación matemática estándar. Use ** para exponentes (ej. x**2 para $x^2$).
- Especifique las variables: Ingrese los nombres de las variables separados por coma (por defecto: x, y).
- Ingrese el punto: Proporcione las coordenadas $(x_0, y_0)$ donde desea calcular la derivada, separadas por coma.
- Ingrese el vector de dirección: Introduzca las componentes del vector de dirección $(a, b)$. La calculadora lo normalizará automáticamente a un vector unitario.
- Calcular: Haga clic en el botón para ver la derivada direccional con la solución paso a paso completa y la visualización 3D.
Sintaxis de entrada de funciones
| Operación | Sintaxis | Ejemplo |
|---|---|---|
| Exponente | ** | x**2 para $x^2$ |
| Multiplicación | * o implícita | 2*x o 2x |
| Trigonométrica | sin, cos, tan | sin(x*y) |
| Exponencial | e** o exp() | e**(x*y) |
| Logaritmo natural | ln() o log() | ln(x + y) |
| Raíz cuadrada | sqrt() | sqrt(x**2 + y**2) |
Entendiendo las Derivadas Direccionales
Interpretación Geométrica
Imagine que está parado sobre una superficie definida por $z = f(x, y)$. La derivada direccional le indica con qué inclinación sube o baja la superficie mientras camina en una dirección particular. El vector gradiente apunta en la dirección de la subida más pronunciada.
Propiedades Clave
- Valor máximo: La derivada direccional es máxima cuando $\mathbf{u}$ apunta en la misma dirección que $\nabla f$. El valor máximo es $\|\nabla f\|$.
- Valor mínimo: La derivada direccional es mínima (más negativa) cuando $\mathbf{u}$ apunta en dirección opuesta a $\nabla f$. El valor mínimo es $-\|\nabla f\|$.
- Valor cero: La derivada direccional es cero cuando $\mathbf{u}$ es perpendicular a $\nabla f$, lo que significa que se está moviendo a lo largo de una curva de nivel.
- Interpretación del signo: Positivo significa que la función aumenta en esa dirección; negativo significa que disminuye.
Normalización del Vector Unitario
Dado un vector de dirección $\mathbf{v} = (a, b)$, el vector unitario correspondiente es:
Aplicaciones de las Derivadas Direccionales
- Optimización: Encontrar direcciones de máximo ascenso/descenso para algoritmos de optimización basados en gradientes.
- Física: Analizar el flujo de calor, gradientes de potencial eléctrico y dinámica de fluidos.
- Aprendizaje Automático: Los algoritmos de descenso de gradiente utilizan derivadas direccionales para minimizar funciones de pérdida.
- Economía: Análisis marginal en funciones de producción y utilidad de múltiples variables.
- Geografía: Cálculo de la pendiente y orientación de superficies de terreno.
- Ingeniería: Análisis de tensiones y optimización estructural.
Preguntas Frecuentes
¿Qué es una derivada direccional?
Una derivada direccional mide la tasa de cambio de una función multivariable en una dirección específica. Para una función $f(x,y)$ en el punto $(x_0,y_0)$, la derivada direccional en la dirección del vector unitario $\mathbf{u}$ es igual al producto escalar del gradiente y el vector unitario: $D_{\mathbf{u}} f = \nabla f \cdot \mathbf{u}$.
¿Cómo calculo una derivada direccional?
Para calcular una derivada direccional: (1) Calcule el gradiente $\nabla f$ encontrando las derivadas parciales con respecto a cada variable, (2) Evalúe el gradiente en el punto dado, (3) Normalice el vector de dirección para obtener un vector unitario $\mathbf{u}$, (4) Realice el producto escalar del gradiente y el vector unitario. La fórmula es $D_{\mathbf{u}} f(P) = \nabla f(P) \cdot \mathbf{u}$.
¿Qué es el gradiente de una función?
El gradiente de una función escalar $f(x,y)$ es un vector que contiene todas las derivadas parciales: $\nabla f = \left(\frac{\partial f}{\partial x}, \frac{\partial f}{\partial y}\right)$. Apunta hacia la dirección de máxima tasa de crecimiento.
¿Por qué necesitamos un vector unitario para las derivadas direccionales?
Utilizamos un vector unitario para estandarizar la medición. Sin la normalización, el resultado dependería de la longitud del vector elegido, lo que no representaría correctamente la tasa de cambio por unidad de distancia.
¿Qué significa una derivada direccional positiva o negativa?
Un valor positivo significa que la función crece en esa dirección, mientras que un valor negativo indica que la función decrece.
¿En qué dirección es máxima la derivada direccional?
Es máxima en la dirección exacta del vector gradiente $\nabla f$. El valor máximo de la pendiente es la magnitud del gradiente $\|\nabla f\|$.
Recursos Adicionales
Cite este contenido, página o herramienta como:
"Calculadora de Derivadas Direccionales" en https://MiniWebtool.com/es/calculadora-de-derivadas-direccionales/ de MiniWebtool, https://MiniWebtool.com/
por el equipo de miniwebtool. Actualizado: 27 de enero de 2026
También puede probar nuestro Solucionador de Matemáticas AI GPT para resolver sus problemas matemáticos mediante preguntas y respuestas en lenguaje natural.
Otras herramientas relacionadas:
Cálculo:
- Calculadora de Convolución
- Calculadora de Derivadas
- Calculadora de Derivadas Direccionales
- Calculadora de Integral Doble
- Calculadora de derivada implícita
- Calculadora de Integrales
- Calculadora de Transformada de Laplace Inversa
- Calculadora de Transformada de Laplace
- Calculadora de Límites
- Calculadora de Derivadas Parciales
- Calculadora de Derivadas de una Variable
- Calculadora de Serie de Taylor
- Calculadora de integral triple