2. Cálculo diferencial de funciones de varias variables. Mayo, 2009

Documentos relacionados
FUNCIONES DE DOS VARIABLES

Cálculo en varias variables

CÁLCULO II Funciones de varias variables

Funciones de varias variables

Universidad de Oriente Núcleo de Bolívar Departamento de Ciencias Área de Matemática Asignatura: Matemática ( )

a de un conjunto S de R n si

Cálculo II. Tijani Pakhrou

1. DIFERENCIABILIDAD EN VARIAS VARIABLES

Funciones Reales de Varias Variables

5 Continuidad y derivabilidad de funciones reales de varias variables reales.

Funciones de varias variables. Continuidad

Extremos Locales. Un punto x 0 es un punto crítico de f si Df(x 0 ) = 0. Un punto crítico que no es un extremo local se llama punto silla.

Funciones de Clase C 1

Elementos de Cálculo en Varias Variables

si existe un entorno V de a contenido en A, tal que la diferencia f(x) f(a) no cambia de signo cuando x V :

2. El Teorema del Valor Medio

Lección 11: Derivadas parciales y direccionales. Gradiente. Introducción al Cálculo Infinitesimal I.T.I. Gestión

1. Funciones diferenciables

CÁLCULO DIFERENCIAL Muestras de examen

May 4, 2012 CAPÍTULO 5: OPTIMIZACIÓN

Funciones de varias variables: continuidad derivadas parciales y optimización

3. Funciones de varias variables

Programación NO Lineal (PNL) Optimización sin restricciones

Derivadas parciales Derivadas direccionales Derivadas parciales de orden superior. Derivadas parciales y direccionales

Lección 2: Funciones vectoriales: límite y. continuidad. Diferenciabilidad de campos

Álgebra Matricial y Optimización Ma130

Práctica 6. Extremos Condicionados

1. Lección 9 - Continuidad y Derivabilidad

todos los puntos de U, y las funciones df : U R m son continuas en x, entonces F es diferenciable en x.

ECUACIONES EN DERIVADAS PARCIALES Tópicos previos

Derivación. Aproximaciones por polinomios.

(Apuntes sin revisión para orientar el aprendizaje) CÁLCULO VECTORIAL EXTREMOS DE FUNCIONES ESCALARES DE VARIABLE VECTORIAL

Tema 4 Funciones convexas y optimización convexa

RESUMEN TEORIA MATEMATICAS 5

Espacios vectoriales reales.

Función diferenciable Regla de la cadena (2 variables) Regla de la cadena (vectorial) Diferenciabilidad

Clase 10: Extremos condicionados y multiplicadores de Lagrange

TEMA 3: CONTINUIDAD Y DERIVABILIDAD DE FUNCIONES REALES DE UNA VARIABLE REAL. f : R R

EL PROBLEMA GENERAL DE OPTIMIZACION

= lim. y = f(x 0 ) + f (x 0 )(x x 0 )

TEMA 3: Funciones de varias variables: ĺımites y continuidad

ECUACIONES DIFERENCIALES ORDINARIAS. HOJA 8. Conjuntos invariantes

INSTRUCCIONES GENERALES Y VALORACIÓN

Extremos de varias variables

Funciones de varias variables

Derivada y diferencial

El espacio n Consideremos el conjunto de todas las n adas ordenadas de números reales, denotado por n : 8. 1(x 1, x 2,, x n ) = (x 1, x 2,, x n )

Continuidad y Continuidad Uniforme. Aplicaciones lineales continuas.

CONTINUIDAD DE FUNCIONES. SECCIONES A. Definición de función continua. B. Propiedades de las funciones continuas. C. Ejercicios propuestos.

Derivadas Parciales de Orden Superior


CALCULO DIFERENCIAL. GRUPO D

son dos elementos de Rⁿ, definimos su suma, denotada por

TEMA 3: CONTINUIDAD DE FUNCIONES

Espacios Vectoriales

Funciones de Variable Real

Tema 2: Espacios Vectoriales

Clase 8 Nociones Básicas de Convexidad

UNIVERSIDADES PÚBLICAS DE LA COMUNIDAD DE MADRID PRUEBA DE ACCESO A LAS ENSEÑANZAS UNIVERSITARIAS OFICIALES DE GRADO MATERIA: MATEMÁTICAS II

Funciones de Una Variable Real I. Derivadas

1. Nociones básicas. Oct, 2007

Extremos de funciones de dos variables 1.- Sea z = f(x, y) una función cuyas derivadas parciales son continuas en afirmarse que:

Diferenciales de Orden Superior

Máximos y mínimos de una función real de dos variables reales

Comenzamos recordando algunos conceptos de la topología de l - R 2. Dado a lc y ɛ > 0 se llama bola abierta de centro a y radio ɛ al conjunto

CAPÍTULO 4: DERIVADAS DE ORDEN SUPERIOR. En este capítulo D denota un subconjunto abierto de R n.

Matemática II Tema 14: valores extremos

1. ESPACIOS DE HILBERT Y OPERADORES

Derivadas Parciales y Derivadas Direccionales

Funciones Reales de Varias Variables

1. Derivadas parciales

Si la variable independiente x con un valor inicial a que le da un valor final b a la diferencia b-a se le llama incremento de la variable y se

Teorema de la Función Implícita

1º BACHILLERATO MATEMÁTICAS CIENCIAS SOCIALES TEMA 4.- LÍMITES, CONTINUIDAD Y DERIVADAS

Unidad 5: Geometría analítica del plano.

1.1 El caso particular de las curvas planas.

ANÁLISIS I MATEMÁTICA 1 ANÁLISIS II (Computación) Práctica 5 - Verano 2009

ANALISIS MATEMATICO II Grupo Ciencias 2015

FUNCIONES DE UNA VARIABLE

R. Puede. a) f alcanza sus valores máximo y mínimo absolutos en R. X b) f es diferenciable en todo punto de R. ' ' , para algún punto

Integral definida. dx es diferencial de x, e indica cuál es la variable de la función que se integra.

Teorema de la Función Inversa y Extremos Condicionados

Normas Equivalentes. Espacios Normados de Dimensión Finita

Funciones implícitas y su derivada

Derivadas Parciales (parte 2)

Cálculo Diferencial de una Variable

Funciones de varias variables reales

FUNCIONES REALES DE VARIABLE REAL

Derivadas 1 1. FUNCIÓN DERIVABLE EN UN PUNTO, DERIVADA DE UNA FUNCIÓN EN UN PUNTO. CONCEPTO DE FUNCIÓN DERIVADA, DERIVADA SEGUNDA DE UNA FUNCIÓN.

Resumen Tema 3: Derivadas. Concepto. Propiedades. Cálculo de derivadas. Aplicaciones.

Análisis III. Joaquín M. Ortega Aramburu

VALORES MÁXIMOS Y MÍNIMOS DE FUNCIONES DE DOS VARIABLES

DERIVABILIDAD DE FUNCIONES REALES DE VARIABLE REAL

MATEMÁTICAS II (PAUU XUÑO 2011)

Funciones Diferenciables. Superficies.

Ejercicios de Fundamentos Matemáticos I. Rafael Payá Albert. Ingeniería de Telecomunicaciones. Departamento de Análisis Matemático

Tema 4: FORMAS BILINEALES Y CUADRÁTICAS

Propiedades de la integral

4.2 Tasas de Variación. Sea la función f: Se llama tasa de variación media de la función f en el intervalo [a, b] al cociente:

Diferenciabilidad de funciones de R n en R m

Transcripción:

Cálculo 2. Cálculo diferencial de funciones de varias variables Mayo, 2009

Definición IR 2 = {(x 1,x 2 )/x 1 IR,x 2 IR} Sean dos puntos a y b, de coordenadas respectivas (a 1,a 2 ) y (b 1,b 2 ). Definición Se denomina distancia euclídea entre los puntos a y b al número real no negativo: d 2 (a,b) = (a 1 b 1 ) 2 + (a 2 b 2 ) 2. Definición Se denomina norma euclídea de un vector x IR 2 a la cantidad: x 2 = x1 2 + x2 2.

En un espacio de dimensión superior escribimos: d(a,b) = n (a i b i ) 2 x = x1 2 + x2 2 +... + x2 n. i=1 Definición Se denomina bola abierta de centro a y radio r > 0 al conjunto de puntos x del plano cuya distancia al centro es estrictamente inferior al radio: B(a,r) = {x IR 2 /d(a,x) < r}.

Definición Decimos que un conjunto A IR 2 es abierto si en cada uno de sus puntos a podemos trazar alguna bola abierta B(a,r) totalmente contenida en A. Definición Un conjunto A IR 2 es cerrado si su complementario C A es abierto. Definición Un conjunto A es acotado si existen r IR + y a IR n tales que A B(a,r). Definición Un conjunto A IR 2 es compacto si y sólo si es cerrado y acotado.

Definición Llamamos función escalar a una función con imagen en IR: f : IR n IR x f (x) = f (x 1,...,x n ) y función vectorial a una función con imagen en IR m (m > 1): F : IR n IR m x F(x) = f 1 (x 1,...,x n ) f 2 (x 1,...,x n )... f m (x 1,...,x n )

Definición El dominio, o campo de existencia, de una función vectorial F es: D(F) = D(f 1 ) m... D(f m ). Definición Se denomina conjunto de nivel c al conjunto: {x D(f )/f (x) = c}.

Nota (a) El conjunto de nivel está siempre sobre el dominio de la función. (b) La proximidad de las curvas de nivel en una zona indica una fuerte variación de la función en esa zona. (c) La línea de máxima pendiente es ortogonal, en cada punto, a las curvas de nivel. (d) Para funciones escalares de dos variables, los conjuntos de nivel se denominan curvas de nivel; para funciones escalares de tres variables, hablamos de superficies de nivel.

f (x, y) = 1 x2 0,4y2 0,5x + 0,3xy2

Sea un conjunto abierto A IR 2, a A, y una función escalar f : A IR. Definición Se dice que b IR es el límite de f cuando x tiende al punto a si: ε > 0, δ > 0 tal que x B(a,δ), x a y se representa por lím x a f (x) = b. se tiene f (x) b < ε

Propiedad Sean f,g : A IR; se tiene: si el límite existe, es único; por lo tanto, si los límites de una función en un punto calculados según distintos subconjuntos no son iguales, entonces no existe el límite; en la práctica, consideraremos rectas y parábolas como conjuntos sencillos para comprobar la (no) existencia de límite lím cf (x) = c lím f (x) x a x a lím (f ± g)(x) = lím f (x) ± lím g(x) x a x a x a [ ] [ ] lím (f g)(x) = lím f (x) lím g(x) x a x a x a si lím x a f (x) 0 y f (x) 0, x A, entonces lím x a ( ) g (x) = f lím g(x) x a lím f (x) x a

f (x,y) = x x + y

Sea A IR n. Definición Una función f : A IR es continua en a A si y sólo si: lím f (x) = f (a). x a Definición Una función F : A IR m es continua en a A si y sólo si cada una de sus componentes f i (i = 1,...,m) es continua en a.

Propiedad Sean f,g : A IR m continuas en a A, y sea c IR. (a) (cf ) es continua en a (b) (f + g) es continua en a (c) si m = 1, (fg) es continua en a (d) si m = 1 y f (x) 0 en un entorno de a, (1/f ) es continua en a (e) si h : IR m IR p es continua en f (a), entonces (h f ) es continua en a.

f (x,y) = xy x 2 + y 2

f (x,y) = x + y x 2 + y 2

f (x,y) = sin(2x2 + 3y 2 ) x 2 + y 2

f (x,y) = sinxy x 2 + y 2

f (x,y) = sin(x2 + y 2 ) x 2 + y 2

x 2 + y 2 f (x,y) = x 2 + y 2 + 1 1

Sea un conjunto abierto A IR 2 y una aplicación f : A IR. Definición Se llama derivada parcial de f con respecto a x 1 en el punto a A al siguiente límite, si existe: en cuyo caso lo denotaremos por: f (x 1,a 2 ) f (a 1,a 2 ) lím x 1 a 1 x 1 a 1 D 1 f (a) ó f x 1 (a) ó f, x1 (a) ó f x1 (a) ó f, 1 (a). De manera similar, la derivada parcial con respecto a x 2 en a será, si existe, el límite: f (a 1,x 2 ) f (a 1,a 2 ) lím. x 2 a 2 x 2 a 2

Definición Sean a A IR n y f : A IR. Sea v IR n un vector unitario ( v = 1). Se denomina derivada direccional de f en a según el vector v al siguiente límite, si existe: f (a + hv) f (a) D v f (a) = lím. h 0 h Nota La derivada parcial es un caso particular de derivada direccional: f f (a + he i ) f (a) (a) = lím = D ei f (a). x i h 0 h Para n = 2, la derivada direccional según v es la pendiente de la curva intersección de la superficie z = f (x 1,x 2 ) con el plano vertical que pasa por el punto a y contiene al vector v.

( f (x,y) = x 2 y 2, a = 1 4, 1 ) 2

( f (x,y) = x 2 y 2, a = 1 4, 1 ) 2

( f (x,y) = x 2 y 2, a = 1 4, 1 ), v = (1,2) 2

Sea f : A IR n IR, a A. Definición Se llama vector gradiente de f en a al vector: D 1 f (a) f (a) = D 2 f (a)... D n f (a)

Definición Sea f : A IR 2 IR, a A. Se dice que f es diferenciable en a = (a 1,a 2 ) si admite derivadas parciales en a y, además, lím x a f (x) f (a) f (a)(x 1 a 1 ) f (a)(x 2 a 2 ) x 1 x 2 = 0. (x 1 a 1 ) 2 + (x 2 a 2 ) 2 Propiedad Si f : IR 2 IR es diferenciable en el punto a IR 2, su representación gráfica (superficie) admite plano tangente en el punto a, que tiene por ecuación: z f (a) = f x (x a 1) + f y (y a 2). Propiedad Si f es diferenciable en a, y v IR 2, entonces D v f (a) = f (a) v.

Propiedad Si f es diferenciable en a, el vector gradiente f (a) indica la dirección de máximo crecimiento, a partir del punto (a,f (a)) de la función f. Es siempre ortonormal a las curvas de nivel. f (x,y) = x 2 y 2

f (x, y) = x2 y2

Sea un conjunto abierto A IR 2, un punto a A y una función f : A IR m. Definición Se denomina matriz jacobiana de f en a a la matriz: D 1 f 1 (a) D 2 f 1 (a) J f (a) = D 1 f 2 (a) D 2 f 2 (a)....... D 1 f m (a) D 2 f m (a) En el caso general de una función f : IR n IR m, tendremos: D 1 f 1 (a) D 2 f 1 (a)... D n f 1 (a) J f (a) = D 1 f 2 (a) D 2 f 2 (a)... D n f 2 (a)............. D 1 f m (a) D 2 f m (a)... D n f m (a)

Propiedad (Regla de la cadena) Sean F : A IR m y G : IR m IR p tales que admiten derivadas parciales en a A y en f (a) IR m, respectivamente. La matriz jacobiana asociada a la aplicación compuesta (G F) en el punto a es: J (G F) (a) = J G (F(a))J F (a).

Regla de la cadena Sean: F : IR n IR m u x 1 1 x 2... u 2 u 3... x n u m G : IR m IR p u 1 u 2 y 1 u 3... y 2... y u p m Si H = G F, entonces y = H(x) y sus derivadas parciales son: h i = x j m k=1 h i y k, y k x j (i = 1,2,...,p; j = 1,2,...,n)

Definición Sea un conjunto abierto A IR n, un punto a A y una función F : A IR m. Se dice que F es diferenciable en a si admite matriz jacobiana en a y, además, F(x) F(a) J F (a)(x a) lím = 0. x a x a Teorema Si F es diferenciable en a A, entonces es continua en dicho punto. Teorema Si F admite derivadas parciales D i f (x) en el conjunto A, y todas ellas son continuas en el punto a A, la función F es diferenciable en dicho punto.

Derivadas parciales continuas en a lím f x x a i (x) = f xi (a), i = 1,...,n lím x a Diferenciable en a f (x) f (a) Jf (a)(x a) x a = 0 Continua en a lím f (x) = f (a) x a Existen derivadas parciales en a f xi (a) = lím x i a i f (a 1,...,x i,...,a n ) f (a) x i a i

f (x, y) = x 1/3 y 1/3

Sean A IR n un conjunto abierto y un punto a A. Sea f : A IR una función que admite derivadas parciales en un entorno de a. Definición Se denomina derivada parcial segunda de f respecto de x j y x i en el punto a al siguiente límite, si existe: f x (a lím i 1,...,a j 1,x j,a j+1,...,a n ) f x (a i 1,...,a j 1,a j,a j+1,...,a n ) x j a j x j a j en cuyo caso se denota por: 2 f x j x i (a) ó D ij f (a) ó f xi x j (a) y, en el fondo, es: x j ( f x i ) (a).

Definición Sea f : A IR 2 IR, a A. Definimos la matriz hessiana, de f en a como la matriz de sus derivadas parciales de segundo orden, ordenadas como sigue: ( ) D11 f (a) D H f (a) = 12 f (a). D 21 f (a) D 22 f (a) Nota Al determinante de la matriz hessiana se le llama hessiano de f en a.

Teorema (de Schwarz) Sea f : A IR tal que existe f xi x j en un entorno del punto a A. Si f xi x j es continua en a, entonces existe f xj x i (a) y 2 f (a) = 2 f (a). x j x i x i x j El concepto de derivada parcial se extiende a órdenes superiores: 3 f x y 2 = ( 2 ) f x y 2 3 f x 2 y = ( 2 ) f x x y De manera similar, puede aplicarse el teorema de Schwarz a las derivadas de orden superior. Definición Se dice que la función f es de clase k en un conjunto A IR n si admite derivadas parciales de orden k en todo el conjunto A y todas ellas son continuas en A.

Sean un conjunto A IR 2, una aplicación f : A IR y un punto a = (a 1,a 2 ) = (x 0,y 0 ) A. Teorema Si f C 2 (A), entonces: f (x,y) = f (x 0,y 0 )+ f x (x 0,y 0 )(x x 0 )+ f y (x 0,y 0 )(y y 0 )+R(x x 0,y y 0 ), donde R(x x 0,y y 0 ) lím (x,y) (x 0,y 0 ) (x x 0,y y 0 ) = 0.

Teorema Si f C 3 (A), entonces: f (x,y) = f (x 0,y 0 ) + f x (x 0,y 0 )(x x 0 ) + f y (x 0,y 0 )(y y 0 )+ + 1 2 f 2 x 2 (x 0,y 0 )(x x 0 ) 2 + 2 f x y (x 0,y 0 )(x x 0 )(y y 0 ) + 1 2 f 2 y 2 (x 0,y 0 )(y y 0 ) 2 + R(x x 0,y y 0 ), donde lím (x,y) (x 0,y 0 ) R(x x 0,y y 0 ) (x x 0,y y 0 ) 2 = 0.

El desarrollo de segundo orden puede también escribirse como: f (x) = f (a) + 1 1! + 1 2! n i=1 n n f (a)(x i a i )+ x i i=1 j=1 o bien, en forma matricial, como: 2 f (a)(x i a i )(x j a j ) + R(x a) x i x j f (x) = f (a) + J f (a)(x a) + 1 2 (x a)t H f (a)(x a) + R(x a), donde J f (a) y H f (a) son las matrices jacobiana y hessiana, respectivamente, evaluadas en x = a, que, en este caso, vienen dadas por: ( ) ( ) f f fx1 x J f (a) = (a) (a) H f (a) = 1 (a) f x1 x 2 (a) x 1 x 2 f x1 x 2 (a) f x2 x 2 (a)

f (x,y) = e x cosy

Sean un conjunto A IR 2, una aplicación f : A IR y un punto a = (a 1,a 2 ) = (x 0,y 0 ) A. Definición Se dice que f presenta un máximo local o relativo (respectivamente mínimo local o relativo) en el punto a A si y sólo si existe r > 0 tal que: f (x) f (a), (resp. f (x) f (a), x B(a,r) A x B(a,r) A). Definición Se dice que f alcanza un máximo absoluto (respectivamente mínimo absoluto) en el punto a A si y sólo si: f (x) f (a), (resp. f (x) f (a), x A x A).

Nota Los máximos y mínimos se denominan conjuntamente extremos. Por otra parte, si las desigualdades de la definición son estrictas, hablamos de extremo relativo estricto. Definición Decimos que a es un punto crítico o estacionario de la función f si: f x 1 (a) = f x 2 (a) = 0. Definición Llamamos punto silla a todo punto estacionario que no es extremo relativo.

Teorema (Condición necesaria de extremo relativo) Sea un conjunto abierto A IR 2 y una aplicación f : A IR diferenciable en a. Si f alcanza un extremo relativo en a A, entonces, necesariamente, J f (a) = 0. Nota (a) La condición anterior es necesaria, pero no suficiente; por ejemplo, la función f (x,y) = x 2 y 2 tiene derivadas parciales nulas en (0,0) pero, sin embargo, no presenta extremo relativo. (b) Una función puede alcanzar un extremo en puntos donde no existan las derivadas parciales; por ejemplo f (x,y) = x + y alcanza un mínimo absoluto en (0, 0) ya que f (x, y) > f (0, 0), (x, y) (0, 0). Sin embargo, no existen las derivadas parciales en el origen.

f (x, y) = x2 y2

f (x,y) = x + y

Sean a A IR 2 y una función f C 2 (A,IR). Teorema (Condición suficiente de extremo) Si a es un punto estacionario de f, entonces: (a) si H f (a) > 0 y f xx (a) > 0, f presenta en a un mínimo relativo estricto (b) si H f (a) > 0 y f xx (a) < 0, f presenta en a un máximo relativo estricto (c) si Hf (a) < 0, f presenta en a un punto silla (d) si Hf (a) = 0, no podemos asegurar nada, y debemos estudiar el signo de f (x) f (a) en un entorno del punto a.

f (x, y) = x2 2xy + 2y2

f (x, y) = 3x4 4x2 y + y2

Teorema (de Weierstrass) Toda función continua definida en un conjunto cerrado y acotado de IR 2 alcanza máximo y mínimo absolutos en el conjunto. Nota Los puntos donde se alcanzan los extremos absolutos no son necesariamente únicos. Para determinar los extremos absolutos de una función en un conjunto acotado, debemos buscar: los puntos estacionarios de f en el interior del conjunto los puntos del interior del conjunto donde f no admite derivadas parciales la frontera del conjunto.

Sean un conjunto abierto A IR 2 y dos funciones f,g : A IR. Pretendemos determinar los extremos absolutos de f restringida al conjunto g(x) = 0. Teorema Sean f y g diferenciables. Consideremos el punto a A y el conjunto { } S = x IR 2 /g(x) = 0. Supongamos que g(a) 0. Si f S presenta en a un extremo, entonces existe λ IR tal que: f (a) = λ g(a).