Derivadas parciales: representación gráfica y significado geométrico

18/07/2019

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Las derivadas parciales son una herramienta fundamental en el cálculo multivariable, permitiendo analizar cómo cambia una función de varias variables cuando solo una de ellas varía. Comprender su representación gráfica es crucial para una correcta interpretación de sus resultados. Este artículo explora la geometría subyacente a las derivadas parciales, ofreciendo una comprensión profunda de su significado y aplicaciones.

Índice
  1. Derivadas Parciales: Una Introducción Intuitiva
  2. Representación Gráfica: Visualizando las Derivadas Parciales
  3. Derivadas Parciales de Orden Superior: Curvatura y Concavidad
  4. Interpretación Geométrica y Aplicaciones
  5. Tabla Comparativa: Derivadas Parciales vs. Derivada Total
  6. Consultas Habituales sobre Derivadas Parciales y su Representación Gráfica

Derivadas Parciales: Una Introducción Intuitiva

Imaginemos una superficie en tres dimensiones, definida por una función z = f(x, y). Cada punto (x, y) en el plano xy corresponde a un valor z en la superficie. Una derivada parcial mide la razón de cambio de z con respecto a una variable, manteniendo la otra constante. Así, tenemos:

  • Derivada parcial con respecto a x: ∂f/∂x representa la pendiente de la recta tangente a la curva formada por la intersección de la superficie con un plano paralelo al plano xz (y constante).
  • Derivada parcial con respecto a y: ∂f/∂y representa la pendiente de la recta tangente a la curva formada por la intersección de la superficie con un plano paralelo al plano yz (x constante).

Es importante destacar que estas derivadas son parcialesporque solo consideran el cambio en una dirección a la vez. En contraste con la derivada total, que considera el cambio en todas las direcciones simultáneamente.

Representación Gráfica: Visualizando las Derivadas Parciales

Para visualizar las derivadas parciales, consideremos un punto (x₀, y₀) en la superficie.

  • Derivada parcial ∂f/∂x en (x₀, y₀): Si 'congelamos' el valor de y en y₀, obtenemos una curva en el plano y = y₀. La derivada parcial ∂f/∂x en (x₀, y₀) es la pendiente de la recta tangente a esta curva en el punto (x₀, y₀, f(x₀, y₀)).
  • Derivada parcial ∂f/∂y en (x₀, y₀): Análogamente, si fijamos x en x₀, obtenemos una curva en el plano x = x₀. La derivada parcial ∂f/∂y en (x₀, y₀) es la pendiente de la recta tangente a esta curva en el punto (x₀, y₀, f(x₀, y₀)).

Gráficamente, podemos imaginar 'cortes' en la superficie con planos paralelos a los ejes coordenados. Las derivadas parciales nos dan las pendientes de las rectas tangentes a estas curvas de intersección.

Derivadas Parciales de Orden Superior: Curvatura y Concavidad

Las derivadas parciales de segundo orden, como ∂²f/∂x², ∂²f/∂y², y las derivadas parciales mixtas ∂²f/∂x∂y y ∂²f/∂y∂x, proporcionan información sobre la curvatura y la concavidad de la superficie.

  • ∂²f/∂x²: Mide la concavidad de la superficie en la dirección del eje x.
  • ∂²f/∂y²: Mide la concavidad de la superficie en la dirección del eje y.
  • ∂²f/∂x∂y y ∂²f/∂y∂x: Bajo condiciones de continuidad, estas derivadas mixtas son iguales y describen la curvatura de la superficie en las direcciones diagonales.

Estas derivadas de segundo orden son esenciales en la optimización de funciones multivariables, donde se utilizan para identificar puntos críticos (máximos, mínimos y puntos silla).

Interpretación Geométrica y Aplicaciones

La interpretación geométrica de las derivadas parciales es fundamental para comprender su significado en diferentes contextos. Por ejemplo:

  • En física: Las derivadas parciales son esenciales para describir la variación de campos físicos como la temperatura, la presión o la velocidad en diferentes puntos del espacio.
  • En economía: Se utilizan para analizar la sensibilidad de una función de utilidad o de producción con respecto a los cambios en las variables de entrada.
  • En ingeniería: Se emplean para modelar fenómenos complejos como el flujo de fluidos o la transferencia de calor.

La capacidad de visualizar la representación gráfica de las derivadas parciales facilita la comprensión de estos modelos y la resolución de problemas en estas áreas.

Tabla Comparativa: Derivadas Parciales vs. Derivada Total

Característica Derivada Parcial Derivada Total
Variables Múltiples variables, una varía, las demás constantes Múltiples variables, todas varían simultáneamente
Interpretación Geométrica Pendiente de la recta tangente a una curva de intersección Razón de cambio total de la función
Notación ∂f/∂x, ∂f/∂y,... df/dx
Aplicaciones Análisis de cambios locales, optimización Análisis de cambios globales, ecuaciones diferenciales

Consultas Habituales sobre Derivadas Parciales y su Representación Gráfica

A continuación, se responden algunas consultas habituales sobre las derivadas parciales y su representación gráfica:

  • ¿Cómo se calculan las derivadas parciales? Se calculan derivando la función con respecto a una variable, considerando las demás variables como constantes. Se utiliza la misma regla de derivación que en el caso de funciones de una sola variable.
  • ¿Cuál es la diferencia entre ∂f/∂x y ∂f/∂y? Representan la razón de cambio de la función al variar x e y respectivamente, manteniendo la otra variable constante. Geométricamente, representan las pendientes de las rectas tangentes a curvas de intersección diferentes.
  • ¿Cómo se interpretan las derivadas parciales de segundo orden? Describen la curvatura y concavidad de la superficie. Permiten determinar si un punto crítico es un máximo, un mínimo o un punto silla.
  • ¿Qué sucede cuando las derivadas parciales son cero? Indica la presencia de un punto crítico, el cual puede ser un máximo, mínimo o punto silla. Se necesitan las derivadas parciales de segundo orden para clasificarlo.

En resumen, la comprensión de la representación gráfica de las derivadas parciales es esencial para una correcta interpretación de sus resultados y para su aplicación en diversas áreas de la ciencia e ingeniería. Visualizar la superficie y las curvas de intersección proporciona una intuición invaluable para el manejo de funciones multivariables.

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