Un punto en una función donde la pendiente es cero pero no es un extremo local.Un punto de silla es un punto en una superficie o en una función donde el gradiente (pendiente) es cero, pero no es un máximo ni un mínimo local. En dos dimensiones, se asemeja a un paso de montaña: la superficie se eleva en una dirección y desciende en otra, pareciéndose a la silla de un caballo. En dimensiones superiores, los puntos de silla son más comunes que los extremos y desempeñan un papel crucial en la optimización, la física y la teoría de juegos.
El concepto fue formalizado en el siglo XIX por matemáticos como Joseph-Louis Lagrange y Carl Friedrich Gauss, quienes estudiaron superficies y puntos críticos. El término 'punto de silla' se volvió estándar a principios del siglo XX.
Matemáticamente, en un punto de silla, todas las derivadas parciales son cero, pero la prueba de la segunda derivada no es concluyente: la matriz hessiana tiene tanto valores propios positivos como negativos. Esto significa que moverse a lo largo de una dirección aumenta la función, mientras que moverse a lo largo de otra la disminuye. En algoritmos de optimización, los puntos de silla son problemáticos porque el descenso por gradiente puede quedarse atascado allí, confundiéndolos con mínimos. En física, los puntos de silla aparecen en paisajes de energía potencial, donde corresponden a estados de equilibrio inestable, como la cima de una barrera entre dos configuraciones estables.
Los puntos de silla son fundamentales en el aprendizaje automático, donde entrenar redes neuronales implica navegar por paisajes de pérdida de alta dimensión llenos de puntos de silla. En física, se utilizan en la teoría del estado de transición para calcular velocidades de reacción.
En una partida de ajedrez, el teorema del minimax garantiza que todo juego finito de suma cero entre dos jugadores tiene un punto de silla en estrategias mixtas, lo que significa que hay un valor que ambos jugadores pueden alcanzar con un juego óptimo.


