25 de abril de 2011

Derivadas Direcionais e o Gradiente de uma Função (Parte 2)

Por Prof. Paulo Sérgio C. Lino
Dando prosseguimento ao estudo das derivadas direcionais e o gradiente de uma função, neste post, veremos a definição da derivada direcional para funções de [;3;] variáveis independentes e o máximo da derivada direcional.

Definição 1: Sejam a função [;f(x,y,z);], diferenciável numa região [;D \subset \mathbb{R}^3;], o ponto [;P_0(x_0,y_0,z_0) \in \mathbb{R}^3;] e a direção orientada no espaço [;xyz;], definida pelo vetor unitário [;\vec{u} = \cos \alpha \vec{i} + \cos \beta \vec{j} + \cos \gamma \vec{k};]. A derivada direcional da função [;f(x,y,z);] no ponto [;P_0;] e na direção de [;\vec{u};] é definida por:

[;\frac{\partial f(P_0)}{\partial \vec{u}} = \frac{\partial f(P_0)}{\partial x}\cos \alpha +\frac{\partial f(P_0)}{\partial x}\cos \beta + \frac{\partial f(P_0)}{\partial x}\cos \gamma;]

Exemplo 1: Seja dada a função [;f(x,y,z) = x^2 + y^2 + z^2;]. Achar a derivada direcional [;\frac{\partial f}{\partial \vec{u}};] no ponto [;P_0(1,1,1);] na direção do vetor [;\vec{u} = \vec{i} - \vec{j} + \vec{k};].

Resolução: Sendo [;\mid \vec{u} \mid = \sqrt{1^2 + (-1)^2 + 1^2} = \sqrt{3};], então [;\cos \alpha = 1/sqrt{3};], [;\cos \beta = -1/\sqrt{3};] e [;\cos \gamma = 1/\sqrt{3};]. As derivadas parciais de [;f;]são dadas por

[;\frac{\partial f}{\partial x} = 2x;], [;\frac{\partial f}{\partial y} = 2y;] e [;\frac{\partial f}{\partial z} = 2z;]
segue que
[;\frac{\partial f(P_0)}{\partial \vec{u}} = 2x_0\cdot \frac{1}{\sqrt{3}} + 2y_0\cdot \frac{(-1)}{\sqrt{3}} + 2z_0\cdot \frac{1}{\sqrt{3}} = \frac{2}{\sqrt{3}} - \frac{2}{\sqrt{3}} + \frac{2}{\sqrt{3}} = \frac{2}{\sqrt{3}};]
Máximo da Derivada Direcional Para funções de duas variáveis, vimos que a derivada direcional no ponto [;P_0(x_0,y_0);] é dada por:
[;\frac{\partial f(P_0)}{\partial \vec{u}} = \frac{\partial f(P_0)}{\partial x}\cos \alpha +\frac{\partial f(P_0)}{\partial y}\sin \alpha;]

Para cada vetor [;\vec{u} = \cos \alpha \vec{i} + \sin \alpha \vec{j};], temos um único valor para [;\frac{\partial f(P_0)}{\partial \vec{u}};]. Assim, a derivda direcional é uma função da variável [;\alpha;], ou seja,
[;f(\alpha) = \frac{\partial f(P_0)}{\partial x}\cos \alpha +\frac{\partial f(P_0)}{\partial y}\sin \alpha \qquad (1);]

Se houver uma direção em que a direção direcional tem um valor máximo, este valor é chamado gradiente de [;z = f(x,y);] em [;P_0;]. Geometricamente, o gradiente é a inclinação da tangente de maior declividade que pode ser traçada no ponto [;P_0;]. Para achar essa direção, fazemos [;f^{\prime}(\alpha) = 0;], ou seja,

[;f^{\prime}(\alpha) = \frac{\partial f(P_0)}{\partial x}(-\sin \alpha) + \frac{\partial f(P_0)}{\partial y}\cos \alpha = 0 \quad \Rightarrow;]

[;\tan \bar{\alpha} = \frac{\frac{\partial f(P_0)}{\partial y}}{\frac{\partial f(P_0)}{\partial x}} \qquad (2);]
Dependendo dos sinais das derivadas parciais de [;f;], o ângulo [;\bar{\alpha};] é um ângulo do [;1^{\circ};] e [;3^{\circ};] quadrantes ou [;2^{\circ};] e [;4^{\circ};] quadrantes. Da expressão [;(2);], segue que

[;\sin \bar{\alpha} = \frac{\partial f(P_0)/\partial y}{\sqrt{\biggl(\frac{\partial f(P_0)}{\partial x}\biggr)^2 + \biggl(\frac{\partial f(P_0)}{\partial y}\biggr)^2};]
e
[;\cos \bar{\alpha} = \frac{\partial f(P_0)/\partial x}{\sqrt{\biggl(\frac{\partial f(P_0)}{\partial x}\biggr)^2 + \biggl(\frac{\partial f(P_0)}{\partial y}\biggr)^2};]
Substituindo essas expressões em [;(1);] e simplificando, obtemos
[;f(\bar{\alpha}) = \sqrt{\biggl(\frac{\partial f(P_0)}{\partial x}\biggr)^2 + \biggl(\frac{\partial f(P_0)}{\partial y}\biggr)^2};]
ou seja, o gradiente de [;z = f(x,y);] em [;P_0;] é o módulo de um vetor cujas componentes são [;\partial f(P_0)/\partial x;] e [;\partial f(P_0)/\partial y;]. Isto sugere a seguinte definição:

Definição 2: Seja [;z = f(x,y);] definida e contínua na região [;D \subset \mathbb{R}^2;]. Admitindo que [;\partial f/\partial x;] e [;\partial f/\partial y;] existam, o vetor gradiente da função [;f;] no ponto [;P;] é definido por

[;grad\ f(P) = \frac{\partial f(P)}{\partial x}\vec{i} + \frac{\partial f(P)}{\partial y}\vec{j} = \biggl(\frac{\partial f(P)}{\partial x}, \frac{\partial f(P)}{\partial y}\biggr);]

cujas coordenadas são as derivadas parciais de [;1^{\underline{a}};] ordem calculadas em [;P \in D;], é chamado gradiente da função [;f;] no ponto [;P;].

Observações: 1) Pela definição acima segue que [;f(\bar{a}) = \mid grad\ f(P)\mid;]. Logo, o vetor gradiente aponta na direção e sentido em que [;f;]possui o maior crescimento.

2) O gradiente de funções de [;3;] é definido de maneira análoga, ou seja, se [;w = f(x,y,z);], então

[;grad\ f(P) = \frac{\partial f(P)}{\partial x}\vec{i} +\frac{\partial f(P)}{\partial y}\vec{j}+\frac{\partial f(P)}{\partial z}\vec{k};]
Definição 3: Chama-se operador diferencial vetorial ou operador nabla, denotado por [;\nabla;] ou [;\vec{\nabla};], o vetor definido por:


Este vetor possui propriedades análogas às dos vetores comuns e simplifica bastante ao vetor gradiente definido acima, isto é,

[;\nabla f = \biggl(\frac{\partial}{\partial x}\vec{i} + \frac{\partial}{\partial y}\vec{j} + \frac{\partial}{\partial z}\vec{k}\biggr) = \frac{\partial f}{\partial x}\vec{i} + \frac{\partial f}{\partial y}\vec{j} + \frac{\partial f}{\partial z}\vec{k};]
Teorema 1: A derivada direcional [;\partial f(P_0)/\partial \vec{u};] em qualquer direção dada é a componente escalar do [;\nabla f(P_0);] naquela direção, ou seja,

[;\frac{\partial f(P_0)}{\partial \vec{u}} = \nabla f(P_0)\cdot \vec{u} = \mid \nabla f(P_0) \mid \cos \theta;]

onde [;\theta;] é o ângulo entre os vetores [;\frac{\partial f(P_0)}{\partial \vec{u}};]e [;\nabla f;], sendo [;\vec{u};] um vetor unitário dado.
Demonstração: Sejam [;z = f(x,y,z);] diferenciável numa região [;D \subset \mathbb{R}^3;] e o ponto [;P_0(x_0,y_0,z_0) \in D;]. Assim,

[;\frac{\partial f(P_0)}{\partial \vec{u}} = \frac{\partial f(P_0)}{\partial x}\cos \alpha +\frac{\partial f(P_0)}{\partial x}\cos \beta + \frac{\partial f(P_0)}{\partial x}\cos \gamma;] [;=\biggl[\frac{\partial f(P_0)}{\partial x}\vec{i} + \frac{\partial f(P_0)}{\partial y}\vec{j} + \frac{\partial f(P_0)}{\partial z}\vec{k} \biggr]\cdot (\vec{i}\cos \alpha + \vec{j}\cos \beta + \vec{k}\cos \gamma);]
[; =\nabla f(P_0)\cdot \vec{u} = \mid \nabla f(P_0)\mid \mid \vec{u}\mid \cos \theta = \mid \nabla f(P_0)\mid \cos \theta;]
Exercícios Propostos:
1) Nos exercícios abaixo, determine as derivadas direcionais das funções dadas nos pontos dados e nas direções indicadas. a) [;f(x,y) = x^2 - 3y;] em [;P_0(0,0);] na direção do vetor [;\vec{u}=(1,2);]; b) [;w = x^2 + 2xy + z^2;] em [;P_0(1,0,-1);] na direção do vetor [;(1,-1,1);].

2) Calcule o vetor gradiente das funções abaixo nos pontos dados: a) [;f(x,y) = 2x^2 + 3y^2;] em [;P_0(1,1);]; b) [;f(x,y,z) = \frac{1}{x^2 + y^2 + z^2};] em [;P_0(2,1,-1);].
3) Mostre que a) [;\nabla (f + g) = \nabla f + \nabla g;]; b) [;\nabla (af) = a\nabla f, \quad \forall a \in \mathbb{R};]; c) [;\nabla (fg) = f\nabla(g) + g\nabla(f);]; d) [;\nabla \biggl(\frac{f}{g}\biggr) = \frac{g\nabla f - f\nabla g}{g^2};].
4) A temperatura [;T;] de uma placa circular aquecida, em qualquer dos seus pontos [;(x,y);] é dada por
[;T(x,y) = \frac{100}{x^2 + y^2 + 2};]
estando a origem no centro da placa. No ponto [;P_0(2,-1);] determine:
a) A taxa de variação de [;T;] na direção [;\theta = \pi/3;];
b) [;\nabla T(2,-1);].
 
Autorizada a reprodução total ou parcial deste Artigo, desde que citada a fonte. Vedada a memorização e/ou recuperação total ou parcial, bem como a inclusão de trechos ou partes, em qualquer sistema de processamento de dados

2 comentários:

  1. Jorge, Seja bem vindo ao novo espaço de educadores.
    Sua presença muito nos alegra.
    Abraços,
    Equipe de educadores.
    http://redeeducacaoemfoco.blogspot.com/

    ResponderExcluir
  2. Querido Jorge! Não entendo nada de engenharia, confesso, mas achei interessante até porque tenho engenheiros que me seguem e isso será muito bom para eles interagirem contigo.
    Obrigado pela visita e postei um banner seu no meu Top parceiros. Tomara que gere visitas para ti.
    Abração!

    ResponderExcluir

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