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Calcolo multivariabile e ottimizzazione

Quando una funzione dipende da piu variabili, servono gradienti, derivate parziali e metodi per trovare minimi e massimi.

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f(x) = ax^2 + bx + c
Analisi f(4) = 2, f'(4) = 3
  1. Funzione: f(x) = 1x^2 + -5x + 6.
  2. Derivata: f'(x) = 2x + -5.
  3. Vertice in x = 2,5.

Teoria

  • Calcolo multivariabile e ottimizzazione
  • Matematica Concetto Idea Uso Derivata parziale Deriva rispetto a una variabile, tenendo ferme le altre.
  • Analisi di superfici.
  • Gradiente Vettore delle derivate parziali.
  • Direzione di crescita massima.
  • Hessiano Matrice delle derivate seconde.
  • Studio di minimi e massimi.
  • Vincoli Ottimizzare rispettando condizioni.

Esempi

  1. Risorse limitate e modelli ML.
  2. Per f(x, y) = x 2 + y 2, il gradiente e (2x, 2y).
  3. Il gradient descent si muove nella direzione opposta al gradiente per ridurre una funzione di costo.
  4. Trova df/dx per f(x, y) = x 2 y + y.

Esercizi

Collegamenti