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Calculadora de Matriz Jacobiana

Calcula la matriz jacobiana de una funcion vectorial multivariable. Ingresa las componentes de la transformacion para cada derivada parcial, el determinante, los autovalores y una visualizacion de deformacion de la malla.

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Calculadora de Matriz JacobianaPruébalo ahora — gratis ▼
Ejemplos:
Separe los componentes con ;  |  Sintaxis: x^2, sin(x), cos(y), exp(x), ln(x), sqrt(x), pi, e  |  Use ^ para potencias, * para multiplicar
Separadas por comas, p. ej. x, y o r, t
Coordenadas que coincidan con cada variable
VISTA PREVIA JACOBIANA
Ingrese los componentes de F y las variables para la vista previa

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Calculadora de Matriz Jacobiana

La Calculadora de matriz jacobiana calcula la matriz jacobiana de cualquier función multivariable de valor vectorial. Ingrese los componentes de la transformación como \(F(x,y) = (x^2 + y,\; xy)\), especifique sus variables y, opcionalmente, realice la evaluación en un punto específico. La herramienta devuelve la matriz jacobiana simbólica completa, el determinante, los valores propios, una solución MathJax paso a paso y, para los casos de 2×2, una visualización interactiva de la deformación de la cuadrícula que muestra cómo la transformación lineal estira, rota y corta el espacio.

¿Qué es la matriz jacobiana?

La matriz jacobiana de una función de valor vectorial \(\mathbf{F}: \mathbb{R}^n \to \mathbb{R}^m\) es la matriz de \(m \times n\) de todas las derivadas parciales de primer orden:

$$J = \begin{pmatrix} \frac{\partial F_1}{\partial x_1} & \cdots & \frac{\partial F_1}{\partial x_n} \\ \vdots & \ddots & \vdots \\ \frac{\partial F_m}{\partial x_1} & \cdots & \frac{\partial F_m}{\partial x_n} \end{pmatrix}$$

La jacobiana representa la mejor aproximación lineal de la función cerca de un punto dado. Generaliza el concepto de derivada a funciones de valor vectorial de varias variables.

Conceptos clave

Matriz jacobiana
La matriz m×n de todas las derivadas parciales ∂Fᵢ/∂xⱼ: la derivada total en forma de matriz.
Determinante
Para J cuadrada: det(J) mide el escalado local de área/volumen y el cambio de orientación.
Teorema de la función inversa
Si det(J) ≠ 0 en un punto, la función es localmente invertible en ese punto.
Cambio de variables
En la integración: dA' = |det(J)| dA representa el estiramiento de las coordenadas.

El determinante jacobiano

Cuando la matriz jacobiana es cuadrada (\(m = n\)), su determinante tiene un profundo significado geométrico:

det(J)Significado geométricoEjemplo
det(J) > 0Orientación conservada, área escalada por det(J)Expansión, rotación
det(J) < 0Orientación invertida, área escalada por |det(J)|Reflexión
det(J) = 0Singular: una dimensión colapsa, no es localmente invertibleProyección a una dimensión inferior
|det(J)| = 1Área/volumen conservado (isometría o rotación)Matriz de rotación

Transformaciones de coordenadas comunes

TransformaciónMapeoDeterminante jacobiano
Polar → Cartesiana\(x = r\cos\theta,\; y = r\sin\theta\)\(r\)
Cilíndrica → Cartesiana\(x = r\cos\theta,\; y = r\sin\theta,\; z = z\)\(r\)
Esférica → Cartesiana\(x = r\sin\phi\cos\theta,\; y = r\sin\phi\sin\theta,\; z = r\cos\phi\)\(r^2 \sin\phi\)
Rotación 2D por α\(x' = x\cos\alpha - y\sin\alpha,\; y' = x\sin\alpha + y\cos\alpha\)1
Escalado\(x' = ax,\; y' = by\)\(ab\)

Aplicaciones de la jacobiana

CampoAplicaciónPapel de la jacobiana
Cálculo multivariableCambio de variables en integrales|det(J)| es el factor de escala para elementos de área/volumen
RobóticaCinemática del brazo robóticoMapea las velocidades de las articulaciones a las velocidades del efector final
Aprendizaje automáticoNormalizing flowsdet(J) calcula el cambio de densidad de probabilidad a través de transformaciones
FísicaTransformaciones de coordenadasLeyes de transformación de tensores, tensores métricos
OptimizaciónMétodo de Newton (multivariante)Jacobiana del gradiente = Hessiana; utilizada en el análisis de convergencia
Gráficos por computadoraMapeo de texturas, deformación de mallasMide la distorsión al mapear entre superficies

Cómo usar la calculadora de matriz jacobiana

  1. Ingrese los componentes de la función: Escriba cada componente de su función de valor vectorial separado por puntos y comas. Por ejemplo, x^2 + y; x*y para \(\mathbf{F}(x,y) = (x^2+y, xy)\). Use ^ para exponentes, * para multiplicación y funciones estándar como sin, cos, exp, ln, sqrt.
  2. Especifique las variables: Ingrese los nombres de las variables separados por comas (p. ej., x, y o r, t). El número de variables determina el número de columnas en la matriz jacobiana.
  3. Ingrese un punto de evaluación (opcional): Proporcione valores de coordenadas para evaluar la jacobiana numéricamente. Puede usar constantes como pi y e.
  4. Haga clic en Calcular matriz jacobiana: Vea la matriz jacobiana simbólica, todas las derivadas parciales, el determinante (para matrices cuadradas), los valores propios y la solución paso a paso.
  5. Explore la visualización: Para las jacobianas de 2×2, vea la deformación interactiva de la cuadrícula que muestra cómo la matriz transforma la cuadrícula original, el círculo unitario y los vectores de la base. Cambie entre las vistas de Cuadrícula, Círculo y Ambas.

Ejemplo resuelto: Coordenadas polares

Encuentre la jacobiana de la transformación de polar a cartesiana \(F(r, \theta) = (r\cos\theta,\; r\sin\theta)\):

Paso 1: Calcular las derivadas parciales: \(\frac{\partial F_1}{\partial r} = \cos\theta\), \(\frac{\partial F_1}{\partial \theta} = -r\sin\theta\), \(\frac{\partial F_2}{\partial r} = \sin\theta\), \(\frac{\partial F_2}{\partial \theta} = r\cos\theta\).

Paso 2: Ensamblar: \(J = \begin{pmatrix} \cos\theta & -r\sin\theta \\ \sin\theta & r\cos\theta \end{pmatrix}\)

Paso 3: Determinante: \(\det(J) = r\cos^2\theta + r\sin^2\theta = r\). Es por esto que el elemento de área en coordenadas polares es \(r\,dr\,d\theta\).

Relación con otros conceptos

La matriz jacobiana se conecta con muchos conceptos fundamentales en matemáticas:

Preguntas frecuentes

¿Qué es la matriz jacobiana?
La matriz jacobiana es la matriz de todas las derivadas parciales de primer orden de una función de valor vectorial. Para una función F de R^n a R^m, la jacobiana es una matriz de m por n donde la entrada (i,j) es la derivada parcial de la i-ésima salida con respecto a la j-ésima variable de entrada. Representa la mejor aproximación lineal de la función cerca de un punto y es fundamental para el cálculo multivariable, las ecuaciones diferenciales y muchas áreas de las matemáticas aplicadas.
¿Qué representa el determinante jacobiano?
El determinante jacobiano (para jacobianas cuadradas) mide cuánto escala localmente la transformación el área o el volumen. Un determinante de 2 significa que las áreas se duplican, un determinante de -1 significa que las áreas se conservan pero la orientación se invierte, y un determinante de 0 significa que la transformación colapsa una dimensión en ese punto. En la integración, el valor absoluto del determinante jacobiano se utiliza como factor de escala al cambiar las variables.
¿Cómo se utiliza la matriz jacobiana en las transformaciones de coordenadas?
En el cálculo multivariable, al cambiar las variables en una integral múltiple, el determinante jacobiano aparece como un factor de escala. Por ejemplo, la conversión de coordenadas cartesianas a polares requiere multiplicar por el valor absoluto del determinante jacobiano |r|, lo que da el conocido elemento de área r dr dθ. Esto explica cómo cambian los elementos infinitesimales de área o volumen bajo el mapeo de coordenadas.
¿Cuál es la diferencia entre la matriz jacobiana y la matriz hessiana?
La jacobiana es la matriz de las primeras derivadas de una función de valor vectorial (mapea R^n a R^m). La hessiana es la matriz de las segundas derivadas de una función de valor escalar (mapea R^n a R). La hessiana de una función escalar f es igual a la jacobiana de su gradiente: H(f) = J(∇f). La jacobiana describe cómo una transformación estira el espacio; la hessiana describe la curvatura de una superficie.
¿Cuándo es invertible la matriz jacobiana?
La matriz jacobiana es invertible en un punto cuando es cuadrada (m = n) y su determinante es distinto de cero. Según el Teorema de la Función Inversa, si la jacobiana es invertible en un punto, la función es localmente invertible cerca de ese punto, lo que significa que existe una función inversa local suave. Este es un resultado fundamental en la topología diferencial y se utiliza ampliamente en la teoría de la función implícita y el análisis no lineal.

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por el equipo de miniwebtool. Actualizado: 2026-04-08

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