함수의 그레이디언트(경사)란 무엇인가요?

스칼라 함수 f(x,y)의 그레이디언트는 모든 편도함수를 포함하는 벡터입니다: ∇f = (∂f/∂x, ∂f/∂y). 이는 함수의 최대 증가율 방향을 가리키며, 그 크기는 해당 지점에서의 최대 방향 도함수 값과 같습니다.

방향 도함수에 단위 벡터가 왜 필요한가요?

변화율 측정을 표준화하기 위해 단위 벡터(크기 = 1)를 사용합니다. 정규화하지 않으면 방향 도함수 값이 방향뿐만 아니라 벡터의 길이에 따라 달라지게 됩니다. 단위 벡터를 사용하면 해당 방향으로 이동한 단위 거리당 변화율을 정확히 측정할 수 있습니다.

방향 도함수가 양수이거나 음수이면 무엇을 의미하나요?

양의 방향 도함수는 해당 지점에서 그 방향으로 이동할 때 함수값이 증가함을 의미합니다. 음수 값은 함수값이 감소함을 의미합니다. 방향 도함수가 0이면 해당 방향으로 함수가 증가하지도 감소하지도 않음을 나타냅니다(등고선의 접선 방향).

방향 도함수가 최대가 되는 방향은 어디인가요?

방향 도함수는 그레이디언트 벡터 ∇f와 같은 방향일 때 최대가 됩니다. 최대값은 그레이디언트의 크기 ||∇f||와 같습니다. 반대로, 최소 방향 도함수는 반대 방향(-∇f)에서 발생하며 그 값은 -||∇f||입니다.

방향 도함수 계산기

Q: 방향 도함수란 무엇인가요?

방향 도함수는 특정 방향으로 이동할 때 다변수 함수의 변화율을 측정합니다. 점 (x₀,y₀)에서 함수 f(x,y)의 방향 도함수는 단위 벡터 u의 방향으로의 그레이디언트와 단위 벡터의 내적과 같습니다: D_u f = ∇f · u. 이는 지정된 방향으로 이동할 때 함수가 얼마나 빨리 증가하거나 감소하는지를 알려줍니다.

Q: 방향 도함수는 어떻게 계산하나요?

방향 도함수를 계산하려면: (1) 각 변수에 대한 편도함수를 구하여 그레이디언트 ∇f를 계산합니다. (2) 주어진 지점에서 그레이디언트 값을 구합니다. (3) 방향 벡터를 정규화하여 단위 벡터 u를 얻습니다. (4) 그레이디언트와 단위 벡터의 내적을 구합니다. 공식은 D_u f(P) = ∇f(P) · u입니다.

단계별 솔루션, 그래디언트 계산, 단위 벡터 정규화 및 대화형 3D 표면 시각화를 통해 다변수 함수의 방향 도함수를 계산합니다.

방향 도함수 계산기

예제 함수 시도해보기:

포물면 사인파 지수함수 로그함수 다항식 거리 함수

f 함수 f(x, y)

거듭제곱은 **, 오일러 수는 e, 자연로그는 ln을 사용하세요

x,y 변수

쉼표로 구분된 두 개의 변수

P 지점 (x₀, y₀)

쉼표로 구분된 좌표

→ 방향 벡터

단위 벡터로 자동 정규화됩니다

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방향 도함수 계산기 정보

방향 도함수 계산기에 오신 것을 환영합니다. 이 도구는 지정된 모든 방향으로의 함수 변화율을 계산하는 강력한 다변수 미적분 도구입니다. 이 계산기는 학습, 연구 또는 전문적인 응용 분야에서 방향 도함수를 완벽히 익힐 수 있도록 상세한 단계별 풀이, 그레이디언트 벡터 계산, 단위 벡터 정규화 및 대화형 3D 시각화를 제공합니다.

방향 도함수란 무엇인가요?

방향 도함수는 특정 방향으로 이동할 때 특정 지점에서 다변수 함수가 얼마나 빨리 변하는지를 측정합니다. 편도함수(좌표축을 따른 변화만 측정)와 달리 방향 도함수를 사용하면 선택한 모든 방향에서의 함수 동작을 분석할 수 있습니다.

∇ 그레이디언트 벡터

그레이디언트 $\nabla f = \left(\frac{\partial f}{\partial x}, \frac{\partial f}{\partial y}\right)$는 가장 가파르게 상승하는 방향을 가리킵니다. 그 크기는 최대 변화율과 같습니다.

→ 단위 방향 벡터

단위 벡터 $\mathbf{u}$는 크기가 1입니다. 단위 거리당 변화율 측정을 표준화하기 위해 방향 벡터를 정규화합니다.

• 내적 (Dot Product)

방향 도함수는 그레이디언트와 단위 벡터의 내적과 같습니다: $D_{\mathbf{u}}f = \nabla f \cdot \mathbf{u}$. 이는 그레이디언트를 해당 방향으로 투영한 것입니다.

방향 도함수 공식

방향 도함수

$$D_{\mathbf{u}}f(x_0, y_0) = \nabla f(x_0, y_0) \cdot \mathbf{u} = \frac{\partial f}{\partial x}\, u_1 + \frac{\partial f}{\partial y}\, u_2$$

여기서:

$D_{\mathbf{u}}f$ = $\mathbf{u}$ 방향으로의 방향 도함수
$\nabla f$ = 그레이디언트 벡터 $\left(\frac{\partial f}{\partial x}, \frac{\partial f}{\partial y}\right)$
$\mathbf{u} = (u_1, u_2)$ = 지정된 방향의 단위 벡터
$(x_0, y_0)$ = 도함수가 계산되는 지점

이 계산기 사용 방법

함수 입력: 표준 수학 표기법을 사용하여 함수 $f(x, y)$를 입력합니다. 거듭제곱은 **를 사용하세요 (예: $x^2$은 x**2).
변수 지정: 쉼표로 구분하여 변수 이름을 입력합니다 (기본값: x, y).
지점 입력: 도함수를 계산할 좌표 $(x_0, y_0)$를 쉼표로 구분하여 입력합니다.
방향 벡터 입력: 방향 벡터 성분 $(a, b)$를 입력합니다. 계산기가 자동으로 이를 단위 벡터로 정규화합니다.
계산하기: 버튼을 클릭하여 전체 단계별 풀이와 3D 시각화가 포함된 방향 도함수 결과를 확인하세요.

함수 입력 구문

연산	구문	예시
거듭제곱	`**`	$x^2$의 경우 `x**2`
곱셈	`*` 또는 생략	`2*x` 또는 `2x`
삼각함수	`sin, cos, tan`	`sin(x*y)`
지수함수	`e**` 또는 `exp()`	`e*(xy)`
자연로그	`ln()` 또는 `log()`	`ln(x + y)`
제곱근	`sqrt()`	`sqrt(x2 + y2)`

방향 도함수의 이해

기하학적 해석

$z = f(x, y)$로 정의된 곡면 위에 서 있다고 상상해 보십시오. 방향 도함수는 특정 방향으로 걸어갈 때 곡면이 얼마나 가파르게 오르거나 내리는지를 알려줍니다. 그레이디언트 벡터는 가장 가파른 오르막 방향을 가리킵니다(스키장의 낙하 라인을 거꾸로 따라가는 것과 같습니다).

주요 속성

최대값: 방향 도함수는 $\mathbf{u}$가 $\nabla f$와 같은 방향일 때 최대가 됩니다. 최대값은 $\|\nabla f\|$입니다.
최소값: 방향 도함수는 $\mathbf{u}$가 $\nabla f$의 반대 방향일 때 최소(가장 큰 음수)가 됩니다. 최소값은 $-\|\nabla f\|$입니다.
0인 경우: 방향 도함수는 $\mathbf{u}$가 $\nabla f$에 수직일 때 0이 되며, 이는 등고선을 따라 이동하고 있음을 의미합니다.
부호 해석: 양수는 해당 방향으로 함수가 증가함을, 음수는 감소함을 의미합니다.

단위 벡터 정규화

방향 벡터 $\mathbf{v} = (a, b)$가 주어지면, 해당 단위 벡터는 다음과 같습니다:

단위 벡터 공식

$$\mathbf{u} = \frac{\mathbf{v}}{\|\mathbf{v}\|} = \frac{(a, b)}{\sqrt{a^2 + b^2}} = \left(\frac{a}{\sqrt{a^2 + b^2}}, \frac{b}{\sqrt{a^2 + b^2}}\right)$$

방향 도함수의 응용

최적화: 경사 하강법 기반 최적화 알고리즘에서 가장 가파른 상승/하강 방향 찾기
물리학: 열 흐름, 전위 그레이디언트 및 유체 역학 분석
머신러닝: 손실 함수를 최소화하기 위해 경사 하강법 알고리즘에서 방향 도함수 사용
경제학: 다변수 생산 및 효용 함수의 한계 분석
지리학: 지형 표면의 경사도 및 향(aspect) 계산
공학: 응력 분석 및 구조 최적화

자주 묻는 질문

방향 도함수란 무엇인가요?

방향 도함수는 특정 방향으로 이동할 때 다변수 함수의 변화율을 측정합니다. 점 $(x_0,y_0)$에서 함수 $f(x,y)$의 방향 도함수는 단위 벡터 $\mathbf{u}$의 방향으로의 그레이디언트와 단위 벡터의 내적과 같습니다: $D_{\mathbf{u}} f = \nabla f \cdot \mathbf{u}$.

방향 도함수는 어떻게 계산하나요?

방향 도함수를 계산하려면: (1) 각 변수에 대해 편미분하여 그레이디언트 $\nabla f$를 구합니다. (2) 주어진 지점을 대입하여 그레이디언트 값을 얻습니다. (3) 방향 벡터를 크기가 1인 단위 벡터 $\mathbf{u}$로 정규화합니다. (4) 그레이디언트와 단위 벡터의 내적을 구합니다.

함수의 그레이디언트란 무엇인가요?

스칼라 함수 $f(x,y)$의 그레이디언트는 모든 편도함수를 포함하는 벡터 $\nabla f = \left(\frac{\partial f}{\partial x}, \frac{\partial f}{\partial y}\right)$입니다. 이는 함수가 최대율로 증가하는 방향을 가리킵니다.

왜 방향 도함수에 단위 벡터가 필요한가요?

단위 벡터(크기 = 1)를 사용하면 변화율 측정을 표준화할 수 있습니다. 정규화가 없다면 결과값이 벡터의 길이에 따라 달라지게 되어 순수한 '방향'에 따른 변화율을 측정할 수 없게 됩니다.

양수 또는 음수 방향 도함수는 무엇을 의미하나요?

양수 값은 해당 방향으로 이동할 때 함수값이 커짐을, 음수 값은 작아짐을 의미합니다. 0인 경우 해당 방향으로의 변화가 없음을 뜻합니다.

어떤 방향에서 방향 도함수가 최대가 되나요?

그레이디언트 벡터 $\nabla f$와 동일한 방향일 때 최대가 되며, 그 값은 그레이디언트의 크기 $\|\nabla f\|$와 같습니다.

추가 자료

이 콘텐츠, 페이지 또는 도구를 다음과 같이 인용하세요:

"방향 도함수 계산기" - https://MiniWebtool.com/ko/방향-도함수-계산기/에서 MiniWebtool 인용, https://MiniWebtool.com/

miniwebtool 팀 작성. 업데이트: 2026년 1월 27일

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→ 단위 방향 벡터

• 내적 (Dot Product)

방향 도함수 공식

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단위 벡터 정규화

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자주 묻는 질문

방향 도함수란 무엇인가요?

방향 도함수는 어떻게 계산하나요?

함수의 그레이디언트란 무엇인가요?

왜 방향 도함수에 단위 벡터가 필요한가요?

양수 또는 음수 방향 도함수는 무엇을 의미하나요?

어떤 방향에서 방향 도함수가 최대가 되나요?

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