Calculateur de gradient (multivariable)
Calcule le gradient ∇f = ⟨∂f/∂x, ∂f/∂y, …⟩ d'une fonction scalaire de plusieurs variables. Indique tes variables, et l'outil renvoie chaque dérivée partielle sous forme symbolique, le vecteur gradient en forme close, et ∇f évalué en un point facultatif — la direction de plus forte pente.
Outils similaires
Tous les outils : Analyse →Calculateur de gradient (multivariable) s'utilise gratuitement, autant de fois que tu veux, directement depuis cette page. Il est rangé sous Analyse dans notre catalogue, aux côtés de Calculateur d'antilogarithme (logarithme inverse) et Calculateur du taux de variation moyen.
Comment l'utiliser
- Ouvre l'outil — sans inscription ni installation.
- Saisis tes données ou ajuste les options disponibles.
- Obtiens ton résultat instantanément, puis copie-le ou télécharge-le.
Questions fréquentes
À quoi sert Calculateur de gradient (multivariable) ?
Calcule le gradient ∇f = ⟨∂f/∂x, ∂f/∂y, …⟩ d'une fonction scalaire de plusieurs variables. Indique tes variables, et l'outil renvoie chaque dérivée partielle sous forme symbolique, le vecteur gradient en forme close, et ∇f évalué en un point facultatif — la direction de plus forte pente.
À quoi ressemble un cas concret ?
f = x² + y² → ∇f = (2x, 2y) ; (1, 2) → (2, 4) — l'outil affiche chaque étape intermédiaire, pas seulement le résultat final.
Dans quels cas s'en sert-on concrètement ?
Vérifier une dérivée ou une intégrale calculée à la main, trouver où une fonction change de sens, et obtenir une réponse numérique quand aucune forme close n'existe.
Quelle est l'erreur la plus fréquente ?
Intégrer à travers une discontinuité comme si elle n'existait pas. Une méthode numérique renverra volontiers une valeur finie pour une intégrale divergente : vérifie le domaine avant de te fier au chiffre.
Qu'y a-t-il d'autre rangé à côté ?
Calculateur d'antilogarithme (logarithme inverse), Calculateur du taux de variation moyen et Solveur d'équation de Bernoulli partagent sa section. Ce ne sont pas des variantes de celui-ci — être rangé ensemble n'est pas se ressembler — mais c'est là qu'il faut chercher si ce n'était finalement pas le bon outil.
D'où viennent les données ?
Les résultats symboliques sont exacts ; les numériques proviennent d'une quadrature adaptative ou d'une méthode à pas standard, et l'outil précise laquelle. Quand les deux existent, comparez-les : un écart important signale un problème mal conditionné.