matemáticas

derivada

A derivative measures the rate at which a function changes with respect to a variable.
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Descripción

La derivada de una función f en un punto x es el límite del cociente del incremento de la función Δf entre el incremento del argumento Δx, cuando Δx tiende a cero. Se denota f'(x) o df/dx. Si la función describe una distancia s(t), su primera derivada s'(t) es la velocidad instantánea, y la segunda s''(t) es la aceleración. Las reglas de derivación (suma, producto, función compuesta) permiten calcular derivadas analíticamente sin necesidad de calcular directamente el límite.

Historia

En la década de 1660, Newton desarrolló su método de fluxiones, y Leibniz en la década de 1670 creó un formalismo independiente de diferenciales dx. Una larga disputa sobre la prioridad estimuló el desarrollo de las escuelas británica y continental. Augustin-Louis Cauchy en la década de 1820 dio una definición rigurosa ε-δ del límite, sobre la que se basa la definición moderna de derivada. Riemann introdujo el concepto de integral, cerrando la teoría.

Cómo funciona

La derivación es una operación lineal: (f+g)' = f'+g', (cf)' = cf'. Las fórmulas de las derivadas de funciones elementales (potencias, trigonométricas, exponenciales) se obtienen a partir de la definición mediante límites. Para la función compuesta se aplica la regla de la cadena: (f(g(x)))' = f'(g(x))·g'(x). El aparato de las derivadas permite resolver problemas de optimización (igualando la derivada a cero), construir aproximaciones y estudiar la dinámica de sistemas físicos mediante las leyes de Newton, que se reducen a ecuaciones diferenciales.

En la práctica

Análisis del crecimiento de poblaciones, determinación del precio óptimo para maximizar beneficios y diseño de carreteras suaves: en todo ello se necesita la derivada.

Dato curioso

La tasa de crecimiento de la población mundial en un momento dado es la derivada de la función «población total» respecto al tiempo. Los economistas usan la derivada para el concepto de coste marginal: cuánto aumentan los costes al producir una unidad adicional.

Concept graph →

Fórmulas

$$\hat{P}_1 - \hat{P}_2$$
Difference of projection operators measures state occupation.
Qué hay en la fórmula
\hat{P}_1variableProjection operator onto state 1 — projection operator
\hat{P}_2variableProjection operator onto state 2 — projection operator
\hat{a}=|1\rangle\langle1|-|2\rangle\langle2| · 2505.00336v2
$$\mathrm{Var}(X + Y) = \mathrm{Var}(X) + \mathrm{Var}(Y)$$
Variance of sum equals sum of variances for independent variables.
Qué hay en la fórmula
Xvariablefirst random variable — variable aleatoria
Yvariablesecond random variable — variable aleatoria
Var(X)variablevariance of X — varianza
Var(Y)variablevariance of Y — varianza
Var(X+Y)variablevariance of the sum X+Y — varianza
{var}(ω)={var}(e_{n_1}^{m+q_1})+{var}(e_{n_2}^{m+q_2}) · 2505.02040v2
$$q = Z/X$$
Axis ratio is height divided by length.
Qué hay en la fórmula
qvariableAxis ratio — axis ratio
ZvariableHeight (vertical extent) — longitud metre
XvariableLength (horizontal extent) — longitud metre
q_{\rmdm}=z/x · 2510.08684
$$|\delta(t)| \approx |\delta_0| e^{\lambda t}$$
Lyapunov exponent measures the rate of divergence of nearby trajectories.
Qué hay en la fórmula
δ(t)variableseparation between trajectories at time t — separation
δ₀variableinitial separation between trajectories — separation
λvariableLyapunov exponent — lyapunov exponent per second
tvariabletime — tiempo second
|\δ(t)|\\approx|\δ_0|e^{\λt} · 2606.01855v1
λ=\lim_{t\to\infty}\lim_{δ_0\to0}\frac{1}{t}\ln\frac{|δ(t)|}{|δ_0|} · 2607.16763v1
$$C(t) = \frac{\langle A(t) A(0) \rangle}{\langle A(0)^2 \rangle}$$
Measures how a system's state correlates with its initial state over time.
Qué hay en la fórmula
C(t)variableNormalized autocorrelation function of observable A — función de correlación
A(t)variableValue of observable A at time t — observable varies
A(0)variableValue of observable A at initial time — observable varies
⟨...⟩operadorAverages the product over a statistical ensemble of initial conditions — promedio de conjunto
c_{γ}(t)=\frac{\langle\hat{n}_{γ}(t)\hat{n}_{γ}(0)\rangle}{\langle\hat{n}_{γ}(0)^2\rangle} · 2606.31185
$$D = \det\operatorname{Circ}(a_0, a_1, \dots, a_{n-1})$$
Determinant of a circulant matrix defined by its first row.
Qué hay en la fórmula
a_0, a_1, ..., a_{n-variableFirst row entries of the circulant matrix
nvariableMatrix size (positive integer)
detoperadorDeterminant of a square matrix — determinant
CircoperadorConstructs a circulant matrix from its first row — circulant matrix
d(t)=\det\operatorname{circ}(g_0(t),\dots,g_{n-1}(t)) · 2607.00313

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