Derivata parziale: differenze tra le versioni

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[[ImmagineFile:Totalni diferencial geom vyznam.svg|upright=1.4|thumb|La pendenza della retta <math>t_1</math> è data dalla derivata parziale di <math>f</math> rispetto alla prima variabile in <math>(x_0,y_0)</math>. La pendenza della retta <math>t_2</math> è data dalla derivata di <math>f</math> rispetto alla seconda variabile nello stesso punto]]

In [[analisi matematica]], la '''derivata parziale''' è una prima generalizzazione del concetto di [[derivata]] di una [[funzione di variabile reale|funzione reale]] alle funzioni di più variabili. Se per funzioni reali la derivata in un punto rappresenta la pendenza del [[grafico di una funzione|grafico]] della funzione (una [[curva (matematica)|curva]] contenuta nel [[piano cartesiano|piano]] <math>\R^2</math>), la derivata parziale in un punto rispetto alla (ad esempio) alla prima variabile di una funzione <math>f(x,y)</math> rappresenta la pendenza della retta tangente alla curva ottenuta intersecando il grafico di <math>f</math> (una [[superficie (matematica)|superficie]] contenuta nello [[spazio euclideo|spazio]] <math>\R^3</math>) con un piano passante per il punto e parallelo al piano <math>y=0</math>.

Come tecnica di calcolo, la derivata parziale di una funzione rispetto a una variabile <math>x</math> (lo stesso discorso può ripetersi per le altre variabili <math>y</math>, <math>z</math> ecc.) in un punto si ottiene derivando la funzione nella sola variabile <math>x</math>, considerando tutte le altre variabili come se fossero costanti.

== Definizione ==

Sia <math>\mathbf{F}: E \subset \mathbb R^n \rightarrow \mathbb R^m</math> una [[funzione (matematica)|funzione]] definita su un [[insieme aperto]] dello [[spazio euclideo]] <math> \mathbb R^n .</math>.

Dette <math>\{\mathbf e_i\}_{1 \le i \le n} </math> e <math>\{\mathbf u_i\}_{1 \le i \le m} </math> le [[base canonica|basi canoniche]] di <math> \mathbb R^n </math> e <math> \mathbb R^m </math> rispettivamente, la funzione può essere scritta nel seguente modo:

:<math>\mathbf{F}(\mathbf x ) = \sum_i^m F_i(\mathbf x ) \mathbf u_i \quad \mathbf x = (x_1,x_2, \dotsldots , x_n) \in E</math>

La componente <math>i</math>-esima della funzione è allora:

:<math>F_i(\mathbf x ) = \mathbf F(\mathbf x ) \cdot \mathbf u_i \quad 1 \le i \le m .</math>

Si definisce derivata parziale di <math> F_i</math> rispetto alla variabile <math>x_j</math> il limite:<ref name="WRudin">{{Cita|W. Rudin|Pag. 216|rudin}}.</ref>

:<math>\frac{\partial F_i (\mathbf {x})}{\partial x_j} = \lim_{t\to 0} \frac{F_i (\mathbf x + t\mathbf e_j) - F_i (\mathbf x)}{t} = \lim_{t\to 0} \frac{F_i (x_1,x_2, \dots x_j + t, \dots, x_n) - F_i (x_1,x_2, \dots , x_n)}{t}.</math>

Tale limite è a volte chiamato limite del [[rapporto incrementale]] di <math>f</math> nel punto <math>\mathbf {x}</math>, e viene denotato anche con <math>D_jF_i</math>. La derivata parziale di una funzione, o nel caso di funzione vettoriale di una sua componente, si effettua quindi considerando le variabili diverse da quella rispetto a cui si vuole derivare come costanti e calcolandone il rapporto incrementale.

Se una funzione è [[funzione differenziabile|differenziabile]] in <math>\mathbf {x}</math>, allora tutte le derivate parziali esistono in <math>\mathbf {x}</math>,<ref>{{Cita|W. Rudin|Pag.name="WRudin" 216|rudin}}</ref> e determinano completamente l'[[applicazione lineare]] <math>\mathbf{L}:\mathbb R^n \rightarrow \mathbb R^m</math> che permette di approssimare la funzione nel punto:<ref>{{Cita|W. Rudin|Pag. 213|rudin}}.</ref>

:<math>\mathbf{F}(\mathbf{x}_0+\mathbf{h})-\mathbf{F}(\mathbf{x}_0) = \mathbf{L}(\mathbf{x}_0)\mathbf{h} + \mathbf r(\mathbf{h}) </math>

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Il calcolo delle derivate parziali può essere svolto tramite il calcolo di derivate ordinarie. Supponendo di voler calcolare <math>\partial f(\mathbf x) / \partial x_k</math>, si definisce <math>\phi(t)=f(x_1,x_2,\ldots,x_k+t,\ldots,x_n)</math>. Allora:

:<math>\frac{\partial f}{\partial x_k}(\mathbf x) = \frac{\mathrm{d}\phi}{\mathrm{d}t}(0).</math>

La derivata parziale di <math>f</math> in <math>x</math> rispetto a <math>x_k</math> è la derivata che si ottiene considerando la funzione come funzione della sola <math>x_k</math> e considerando costanti le rimanenti.

=== Derivate parziali in R² ===

Si consideri una funzione <math>f</math> con [[dominio (matematica)|dominio]] in <math>\mathbb{R}^2</math>, insieme formato da tutte le [[coppia ordinata|coppie ordinate]] <math>(x,y)\;</math> con <math>x,y \in \mathbb{R}\;,</math>, e con valori in <math>\mathbb{R}.</math>. Tale funzione in ogni punto <math>\left( {x_{{\rm 0}{\rm ,}} y_{\rm 0} } \right)</math> del proprio dominio può essere derivata sia rispetto a <math>x</math>:

:<math>

f_x ( x_0, y_0 ) = \frac{\partial f}{\partial x}(x_0, y_0)

{f_x \left( {x_{{\rm 0}{\rm ,}} y_{\rm 0} } \right) = {{\partial f} \over {\partial x}}\left( {x_{{\rm 0}{\rm ,}} y_{\rm 0} } \right) = \mathop {\lim_{h \to 0}} {{f\left( {x_o + h,y_{\rm 0} } \right) - f\left( {x_{{\rm 0}{\rm ,}} y_{\rm 0} } \right)} \over h}}

= \lim_{h \to 0} \frac{f(x_0+h, y_0) - f(x_0, y_0)}h

</math>

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:<math>

f_y ( x_0, y_0 ) = {\partial f \over \partial y}(x_0, y_0)

{f_y \left( {x_{{\rm 0}{\rm ,}} y_{\rm 0} } \right) = {{\partial f} \over {\partial y}}\left( {x_{{\rm 0}{\rm ,}} y_{\rm 0} } \right) = \mathop {\lim_{k \to 0}} {{f\left( {x_o ,y_{\rm 0} + k} \right) - f\left( {x_{{\rm 0}{\rm ,}} y_{\rm 0} } \right)} \over k}}

= \lim_{k \to 0} \frac{f(x_0, y_0+ k) - f(x_0, y_0)}k

</math>

Se entrambi i limiti esistono finiti, allora la funzione <math>f</math> si dice derivabile in <math>(x_0, y_0) \in \mathbb{R}^2</math>. Il [[Vettore (matematica)|vettore]] che ha per componenti <math>{f_x}</math> e <math>{f_y}</math> è detto [[gradiente]] della funzione <math>f\;</math> in <math>(x_0, y_0)</math> e si indica

<math>

\operatorname{grad}f=\nabla f=(f_x, f_y)

</math>

=== Derivata direzionale ===

La derivata parziale è un caso particolare di [[derivata direzionale]]. Usando questo concetto si può definire la derivata parziale come:

:<math>\frac{\partial f}{\partial x_k}(\mathbf {x})=\frac{\partial f}{\partial \mathbf v}(\mathbf x),</math>

con <math>\mathbf v=\mathbf e_k=(0,\ldots,0,1,0,\ldots,0)</math>, ovvero il [[versore]] <math>k</math>-esimo, cioè quel vettore, di modulo unitario, che ha tutte le componenti nulle tranne la <math>k</math>-esima che è uguale a <math>1</math>.

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==Continuità delle derivate parziali==

Se una [[Funzione (matematica)|funzione]] <math>f(\mathbf {x})\;</math> ha le derivate parziali prime [[funzione continua|continue]] nel suo dominio in <math>D \subseteq \R^n</math>, si dice che è una [[Funzione (matematica)|funzione]] di classe <math>C^1(D)\;</math> (si legge funzione di [[Classe C di una funzione|classe C uno]] in <math>D\;</math>).

In generale per un qualsiasi intero positivo <math>m</math> se tutte le derivate parziali di ordine minore o uguale a <math>m</math> della funzione sono [[funzione continua|continue]] nell'[[insieme di definizione]] <math>D</math>, si dice che <math>f</math> è di classe <math>C^m(D)\;.</math>.

Un punto <math>P</math> di una superficie di equazione <math>F (x, y , z) = 0</math>, si dice [[punto semplice]] se le tre derivate parziali della funzione sono continue e non nulle. Se invece le derivate rispetto alle tre variabili sono nulle, oppure una non esiste, il punto si dice [[Punto singolare (matematica)|singolare]].

== Note ==

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==Bibliografia==

* [[Nicola Fusco (matematico)|Nicola Fusco]], [[Paolo Marcellini]], [[Carlo Sbordone]], ''Lezioni di Analisi Matematica Due'', Zanichelli, 2020, ISBN 9788808520203, capitolo 3.

* {{cita libro | cognome= Rudin| nome= Walter | titolo= Principi di analisi matematica | editore= McGraw-Hill | città= Milano | anno= 1991| isbn= 88-386-0647-1|cid =rudin}}

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*[[Nabla]]

*[[Rotore (fisica)]]

== Collegamenti esterni ==

* {{Collegamenti esterni}}

{{analisi matematica}}

{{Controllo di autorità}}

{{Portale|matematica}}