matemáticas

función exponencial

función exponencial — de la anatomía de la fórmula
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Descripción

La función exponencial, a menudo escrita como exp(x) o e^x, es una función matemática en la que la tasa de crecimiento es proporcional al valor actual. Se define como la única función que es su propia derivada, con base e (aproximadamente 2.71828). Esta función aparece en toda la física siempre que una cantidad cambia a una tasa proporcional a sí misma, como en la desintegración radiactiva, el crecimiento de poblaciones o el enfriamiento de un objeto caliente.

Historia

La función exponencial fue introducida por Leonhard Euler en el siglo XVIII, quien también estableció la relación e^(iπ) + 1 = 0, vinculándola con la trigonometría y los números complejos.

Cómo funciona

La función exponencial se puede definir mediante la serie infinita e^x = 1 + x + x^2/2! + x^3/3! + ..., que converge para todo x real y complejo. Su propiedad definitoria, d/dx e^x = e^x, la convierte en la solución de la ecuación diferencial dy/dx = ky, donde k es una constante. Esta ecuación modela procesos en los que la tasa de cambio es proporcional a la cantidad presente, lo que conduce a crecimiento exponencial (k>0) o decaimiento (k<0).

En la práctica

Las funciones exponenciales se utilizan en física para describir la desintegración radiactiva, la descarga de capacitores, la presión atmosférica con la altitud y la evolución temporal de estados cuánticos en forma de exponenciales complejas.

Dato curioso

La función exponencial es tan importante que aparece en la ecuación de Schrödinger, donde la evolución temporal de un estado cuántico viene dada por una exponencial compleja del hamiltoniano.

Concept graph →

Fórmulas

$$\mathcal{L} = \prod_i \exp\left( -\frac{1}{2} \left[ \frac{f(x_i) - y_i}{\sigma_i} \right]^2 \right)$$
Probability of observed data given a model with Gaussian errors.
Qué hay en la fórmula
f(x_i)variablemodel prediction at input x_i — valor de la función
y_ivariableobserved data point — data value
σ_ivariablestandard deviation of measurement error — desviación estándar
∏operadorProduct over all data points i — operador producto
expoperadorExponential function — función exponencial
$$\frac{N_i}{N} = \frac{g_i e^{-E_i/kT}}{Q}$$
Probability of a state in thermal equilibrium.
Qué hay en la fórmula
N_ivariableNumber of particles in state i — número de partículas
NvariableTotal number of particles — número de partículas
g_ivariableDegeneracy of state i — degeneración
E_ivariableEnergy of state i — energía joule
TvariableAbsolute temperature — temperatura kelvin
kconstanteRelates energy to temperature at the particle level — constante de Boltzmann = 1.380649e-23 joule per kelvin
e^{-E_i/kT}operadorExponential of the negative energy over kT — función exponencial
$$k(x, x') = \sigma^2 \exp\left(-\frac{(x-x')^2}{2\ell^2}\right)$$
Gaussian covariance function for smoothness in Gaussian processes.
Qué hay en la fórmula
xvariableinput point — input variable
x'variableanother input point — input variable
σvariablesignal amplitude — amplitud
ℓvariablelength scale — length scale
expoperadorraises e to the given power — función exponencial
$$s(\zeta; a) = \frac{1}{1+\exp(-\zeta/a)}$$
Smooth approximation to the indicator function with steepness parameter.
Qué hay en la fórmula
svariablesigmoid function value — sigmoid function
ζvariableinput argument — argument
avariablesteepness parameter — steepness parameter
expoperadorraises e to the given power — función exponencial
$$P(v) = \sqrt{\frac{2}{\pi}} \frac{v^2}{\sigma^3} \exp\left(-\frac{v^2}{2\sigma^2}\right)$$
Probability distribution of speeds in an ideal gas.
Qué hay en la fórmula
P(v)variableProbability density of speed v — probability density second per metre
vvariableSpeed of a particle — rapidez metre per second
σvariableScale parameter related to temperature — speed scale metre per second
expoperadorExponential function — función exponencial
√operadorSquare root — raíz cuadrada

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