calculo - 3.5Incrementos y Diferenciales
 

INICIO
TEMARIO DE CALCULO
Unidad 1. Introduccion al calculo
1.1.Clasificacion y Propoiedades de los muneros reales
1.2.Recta numerica y concepto de Intervalo
1.3.Valor absoluto
1.4.Desigualdad
1.5.Funciones Algebraicas
1.6.Funciones trigonometricas y sus graficas
Unidad 2.Limites y Continuidad
2.1Definicion de limite
2.2Teoremas de limites
2.3Funciones continuas
UNIDAD 3.DERIVADA
3.1 Definicion de la derivada y definicon geometrica
3.2 Reglas para Calcular la Derivada
3.3Calculo de la derivada de funciones algebraicas por formula
3.4Derivadas de funciones transendentes (trigonometricas)
3.5Incrementos y Diferenciales
3.6Reglas de la cadena
unidad 4 Aplicacion de la derivada
4.1 La derivada como razon de cambio
4.3 Puntos maximos y minimos de funciones
4.4 Criterios de la 1° y 2° derivada
4.5 Calculos de los puntos de infleccion de una funcion
4.6 Ejercicios de aplicacion
unidad 5.- Teoremas para la solucion de integrales
5.1 Antiderivada
5.2 Integral definida
5.3 Propiedades de la integral definida
5.4 Teorema de valor medio para la integral
5.5 Teorema fundamental de calculo
unidad 6 Tecnicas de Integracion
6.1 Integracion por partes
6.2 Integrales Trigonometricas
6.3. Sustitucion Trigonometrica
6.4.Fracciones Parciales
6.5.Ejercicios de Aplicacion


Incrementos y diferenciales

 

Para funciones de una variable $,y = f(x),$, se define el incremento de $,y,$ como

 

begin{displaymath}Delta y , = , f(x + Delta x) - f(x) end{displaymath}

 

y la diferencial de $,y,$ como

 

begin{displaymath}dy,=,f'(x)dxend{displaymath}

 

$,Delta y,$ representa el cambio en la altura de la curva $,y,=,f(x),$ y $,dy,$ representa la variación en $,y,$ a lo largo de la recta tangente cuando $,x,$ varía en una cantidad $,dx,=,
            Delta x,$.

En la siguiente figura se muestra $,df, , mbox{y} , , Delta f,$.

Figura 1: diferencial
 


Observe que $,Delta y - dy,$ se aproxima a cero más rápidamente que $,Delta x,$, ya que

 

$,displaystyle{epsilon,= , frac{Delta y - dy}{Delta x}, = ,
            frac{f(x ...
            ...x)Delta x}{Delta x}, = , frac{f(x + Delta x) - f(x)}{Delta x} - f'(x)},$

y al hacer $,Delta x longrightarrow 0,$, tenemos que $,epsilon longrightarrow 0,$.

Por tanto

 

begin{displaymath}Delta y , = , dy + epsilon, Delta xend{displaymath}


donde $,epsilon longrightarrow 0,$ conforme $,Delta x longrightarrow 0,$.

 


Ahora consideremos una función de dos variables $,z, = , f(x, y),$.

Si $,x,$ y $,y,$ son incrementados $,Delta x,$ y $,Delta y,$, entonces el correspondiente incremento de $,z,$ es

 

begin{displaymath}Delta z, = , f(x + Delta x, y + Delta y) - f(x, y)end{displaymath}


Con lo cual $,Delta z,$ representa el cambio en el valor de $,f,$ cuando $,(x,
            y),$ cambia a $,(x + Delta x, ; y + Delta y),$.

 

   Definición  

 

Sean $,f :,D subset mathbb{R}^{2}, longrightarrow mathbb{R},$una función escalar y $,Delta x,$ y $,Delta y,$ incrementos de $,x,$ y de $,y,$, entonces la diferencial total de la variable dependiente $,z,$ es

 

begin{displaymath}dz, = , f_{x}(x, y)Delta x + f_{y}(x, y)Delta yend{displaymath}
 


 

 

 

Ejemplo 1  

 

Calcule la diferencial total para la función

 

begin{displaymath}f(x, y), = , sqrt{2x^{3} + y^{2}}end{displaymath}


Las derivadas parciales están dadas por

 

begin{displaymath}displaystyle{frac{partial f}{partial x}, = , frac{3x^{2}}{sqrt{2x^{3} +
            y^{2}}}}end{displaymath}


 

begin{displaymath}displaystyle{frac{partial f}{partial y}, = , frac{y}{sqrt{2x^{3} + y^{2}}}}end{displaymath}

de donde


 

begin{displaymath}displaystyle{dz, = , frac{partial f(x,
            y)}{partial x}...
            ... +
            y^{2}}}Delta x + frac{y}{sqrt{2x^{3} +
            y^{2}}}Delta y}end{displaymath}

   Teorema (aproximación lineal)

 

Sea $,f : mathbb{R}^{2}longrightarrowmathbb{R},$ una función escalar continua en $,D,$. Suponga que $,Delta x,$ y $,Delta y,$ son incrementos de $,x,$ y de $,y,$, lo suficientemente pequeños para que $,(x_{0} + Delta x,
                        y_{0} + Delta y), in , D,$, entonces si las derivadas parciales $,f_{x},$ y $,f_{y},$ son continuas en $,(x_{0}, y_{0}),$ el incremento de la variable dependiente $,z,$

 

begin{displaymath}Delta z, = , f(x_{0} + Delta x, y_{0} + Delta y) - f(x_{0}, y_{0})end{displaymath}

puede escribirse como

 

begin{displaymath}Delta z, = , f_{x}(x_{0}, y_{0})Delta x + ,
                        f_{y}(x_{0}, y_{0})Delta y + epsilon_{1}Delta x + epsilon_{2}Delta yend{displaymath}

donde

 

$,epsilon_{1}, longrightarrow 0,$ cuando $,Delta x , longrightarrow 0,$

 

$,epsilon_{2}, longrightarrow 0,$ cuando $,Delta y , longrightarrow 0,$

 



Los incrementos $,Delta x,$ y $,Delta y,$ se les llama diferenciales de las variables independientes y se denotan por $,dx,$ y $,dy,$.

Observación: Este teorema afirma que el cambio real en $,z,$ es aproximadamente igual a la diferencial total $,dz,$, cuando los incrementos $,Delta x,$ y $,Delta y,$ son pequeños, es decir, $,Delta z, cong, dz,$.


 

 

Ejemplo 2  

 

El radio de la base y la altura de un cono circular recto miden $,10 cm,$ y $, 25 cm,$, respectivamente, con un posible error en la medición de $,0.1
            cm,$, cuando mucho. Utilice diferenciales para estimar el error máximo en el volumen del cono.

Solución
 
El volumen de un cono es $,V = pi r^{2}h,$, con lo cual la diferencial total es

 

begin{displaymath}dV, = , displaystyle{frac{partial V}{partial r},dr + ...
            ...rtial h},dh = frac{2pi rh}{3},dr + frac{pi r^{2}}{3},dh}end{displaymath}

Puesto que los errores son, cuando mucho, del orden de $,0.1
            cm,$, tenemos que $,vert Delta x vertleq 0.1,$ y $,vert Delta y vert
            leq 0.1,$. Para estimar el máximo error en el volumen, tomanos el máximo error en las medidas de $,r,$ y $,h,$. Por tanto, $,dr = 0.1,$ y $,dh = 0.1,$, junto con $,r = 10, , h = 25,$

 

begin{displaymath}dV, = , displaystyle{frac{500}{3}, 0.1 + frac{100pi}{3}, 0.1} = 20piend{displaymath}


De esta forma el máximo error en el volumen es de aproximadamente $,20pi cm, cong 63 cm,$.

Para que una función mtfde varias variables seaderivableen un punto $,(a,
            b),$no basta con que las derivadas parciales existan, esto nos dice que la derivabilidad de una función de varias variables es más compleja que la de una variable.

 
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