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Calculadora de Gradiente Multivariable

Calcula el vector gradiente de una funcion multivariable. Ingresa f(x, y) o f(x, y, z) para obtener cada derivada parcial, evaluar el gradiente en un punto, leer su magnitud y direccion, y ver un campo de gradiente 2D.

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El gradiente apunta cuesta arriba, cruzando las curvas de nivel

Introduce f(x, y) o f(x, y, z) y un punto abajo para obtener el vector gradiente, su magnitud y dirección, y un campo de gradientes.

Ejemplos:
Soportado: x^2, sin(x), cos(y), exp(x), ln(x), sqrt(x), pi, e  |  Use ^ para potencias, * para multiplicación
Separadas por comas, ej. x, y o x, y, z
Coordenadas que coincidan con cada variable
VISTA PREVIA DEL GRADIENTE
Ingrese f y las variables para la vista previa

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Calculadora de Gradiente Multivariable

La Calculadora de Gradiente (Multivariable) calcula el vector gradiente ∇f de cualquier función multivariable. Ingrese una función como \(x^2 + y^2\), \(\sin(x)\cos(y)\), o \(xyz\), especifique sus variables y, opcionalmente, evalúe en un punto específico. Obtenga todas las derivadas parciales simbólicamente, el vector gradiente, su magnitud y dirección unitaria, una solución de MathJax paso a paso y, para funciones de 2 variables, un campo vectorial de gradiente interactivo con líneas de contorno.

¿Qué es el Gradiente?

El gradiente de una función multivariable de valor escalar \(f(x_1, x_2, \ldots, x_n)\) es un vector de todas sus derivadas parciales de primer orden:

$$\nabla f = \left\langle \frac{\partial f}{\partial x_1}, \frac{\partial f}{\partial x_2}, \ldots, \frac{\partial f}{\partial x_n} \right\rangle$$

El gradiente es uno de los conceptos más importantes en el cálculo multivariable, la optimización, la física y el aprendizaje automático. Generaliza la derivada de una sola variable a dimensiones superiores.

Propiedades clave del Gradiente

⬆
Dirección de ascenso más pronunciado
∇f apunta en la dirección donde f aumenta más rápidamente.
Tasa Máxima
‖∇f‖ da la tasa máxima de aumento en ese punto.
⊥
Perpendicular a las curvas de nivel
∇f es siempre ortogonal a las líneas de contorno (conjuntos de nivel) de f.
Puntos Críticos
Donde ∇f = 0, tiene un posible máximo, mínimo o punto de silla.

Cite este contenido, página o herramienta como:

"Calculadora de Gradiente Multivariable" en https://MiniWebtool.com/es/calculadora-de-gradiente-multivariable/ de MiniWebtool, https://MiniWebtool.com/

por el equipo de miniwebtool. Actualizado: 2026-04-07

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