Calculadora de gradiente (multivariável)
Calcula o gradiente ∇f = ⟨∂f/∂x, ∂f/∂y, …⟩ de uma função escalar de várias variáveis. Enumera as tuas variáveis e a ferramenta devolve cada derivada parcial de forma simbólica, o vetor gradiente em forma fechada e ∇f avaliado num ponto opcional — a direção de maior subida.
Ferramentas relacionadas
Todas as ferramentas: Cálculo →Calculadora de gradiente (multivariável) usa-se gratuitamente, as vezes que quiseres, diretamente nesta página. Está arrumada em Cálculo no nosso catálogo, ao lado de Calculadora de antilogaritmo (logaritmo inverso) e Calculadora da taxa de variação média.
Como usar
- Abra a ferramenta — sem registo nem instalação.
- Introduza os seus dados ou ajuste as opções disponíveis.
- Obtenha o seu resultado ao instante e copie-o ou descarregue-o.
Perguntas frequentes
Para que serve Calculadora de gradiente (multivariável)?
Calcula o gradiente ∇f = ⟨∂f/∂x, ∂f/∂y, …⟩ de uma função escalar de várias variáveis. Enumera as tuas variáveis e a ferramenta devolve cada derivada parcial de forma simbólica, o vetor gradiente em forma fechada e ∇f avaliado num ponto opcional — a direção de maior subida.
Como é um caso concreto?
f = x² + y² → ∇f = (2x, 2y) ; (1, 2) → (2, 4) — a ferramenta mostra cada passo intermédio, não apenas o valor final.
Em que casos se usa na prática?
Verificar uma derivada ou um integral feito à mão, encontrar onde uma função muda de sentido e obter uma resposta numérica quando não existe forma fechada.
Qual é o erro mais comum?
Integrar através de uma descontinuidade como se não existisse. Um método numérico devolverá sem problemas um valor finito para um integral divergente: verifique o domínio antes de confiar no número.
O que mais está arrumado ao lado?
Calculadora de antilogaritmo (logaritmo inverso), Calculadora da taxa de variação média e Solucionador da equação de Bernoulli partilham a sua secção. Não são variantes desta — estar arrumado junto não é parecer-se — mas é onde procurar se afinal não era a ferramenta que queria.
De onde vêm os dados?
Os resultados simbólicos são exatos; os numéricos vêm de quadratura adaptativa ou de um método de passo padrão, e a ferramenta indica qual. Quando existem ambos, compare-os: uma diferença grande sinaliza um problema mal condicionado.