mathématiques

dérivée

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

La dérivée d'une fonction f en un point x est la limite du rapport de l'accroissement de la fonction Δf à l'accroissement de l'argument Δx, lorsque Δx tend vers zéro. On la note f'(x) ou df/dx. Si une fonction décrit une distance s(t), sa dérivée première s'(t) est la vitesse instantanée, la dérivée seconde s''(t) est l'accélération. Les règles de dérivation (somme, produit, fonction composée) permettent de calculer les dérivées de manière analytique sans passer directement par le calcul de limite.

Histoire

Dans les années 1660, Newton développa sa méthode des fluxions, et Leibniz dans les années 1670 créa un formalisme indépendant des différentielles dx. Une longue querelle de priorité stimula le développement des écoles britannique et continentale. Augustin-Louis Cauchy dans les années 1820 donna une définition rigoureuse ε-δ de la limite, sur laquelle repose la définition moderne de la dérivée. Riemann introduisit la notion d'intégrale, bouclant ainsi la théorie.

Comment ça marche

La dérivation est une opération linéaire : (f+g)' = f'+g', (cf)' = cf'. Les formules des dérivées des fonctions élémentaires (puissances, trigonométriques, exponentielles) sont obtenues à partir de la définition par la limite. Pour une fonction composée, on applique la règle de la chaîne : (f(g(x)))' = f'(g(x))·g'(x). L'appareil des dérivées permet de résoudre des problèmes d'optimisation (annulation de la dérivée), de construire des approximations et d'étudier la dynamique des systèmes physiques via les lois de Newton, se ramenant à des équations différentielles.

En pratique

L'analyse de la croissance d'une population, la recherche du prix optimal pour maximiser les profits et la conception de routes automobiles fluides — partout, la dérivée est nécessaire.

Anecdote

Le taux de croissance de la population mondiale à l'instant présent est la dérivée de la fonction « nombre total d'habitants » par rapport au temps. Les économistes utilisent la dérivée pour la notion de coût marginal — de combien augmentent les coûts lorsque l'on produit une unité supplémentaire.

Concept graph →

Formules

$$\hat{P}_1 - \hat{P}_2$$
Difference of projection operators measures state occupation.
Ce qu'il y a dans la formule
\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.
Ce qu'il y a dans la formule
Xvariablefirst random variable — variable aléatoire
Yvariablesecond random variable — variable aléatoire
Var(X)variablevariance of X — variance
Var(Y)variablevariance of Y — variance
Var(X+Y)variablevariance of the sum X+Y — variance
{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.
Ce qu'il y a dans la formule
qvariableAxis ratio — axis ratio
ZvariableHeight (vertical extent) — longueur metre
XvariableLength (horizontal extent) — longueur 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.
Ce qu'il y a dans la formule
δ(t)variableseparation between trajectories at time t — separation
δ₀variableinitial separation between trajectories — separation
λvariableLyapunov exponent — lyapunov exponent per second
tvariabletime — temps 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.
Ce qu'il y a dans la formule
C(t)variableNormalized autocorrelation function of observable A — fonction de corrélation
A(t)variableValue of observable A at time t — observable varies
A(0)variableValue of observable A at initial time — observable varies
⟨...⟩opérateurAverages the product over a statistical ensemble of initial conditions — moyenne d'ensemble
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.
Ce qu'il y a dans la formule
a_0, a_1, ..., a_{n-variableFirst row entries of the circulant matrix
nvariableMatrix size (positive integer)
detopérateurDeterminant of a square matrix — determinant
CircopérateurConstructs 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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