As derivadas parciais de uma função são as taxas de variação instantâneas dessa função nas direçþes paralelas aos eixos coordenados. As derivadas direcionais nos permitem calcular taxas de variação de uma função em relação a qualquer direção.
Suponha que queiramos calcular a taxa de variação instantânea de uma função \(f (x, y)\) em relação à distância em um certo ponto \((x_{0}, y_{0})\) em alguma direção. Existe uma infinidade de direçþes nas quais um ponto pode se mover no plano \((x_{0}, y_{0})\), para descrever uma direção especificada começando em \((x_{0}, y_{0})\). Uma maneira de fazer isso Ê usar um vetor unitårio.
Definição Se \(f (x, y)\) for uma função de \(x\) e \(y\) e se \(u = u_{1}i + u_{2} j\) um vetor unitårio, então a derivada direcional de f na direção e sentido de u em \((x_{0}, y_{0})\) serå denotada por \(D_{u} f (x_{0}, y_{0})\) e definida por
desde que esse limite exista.
Exemplo 1 Ache a derivada direcional de \(f(x,y)=x^{3}y^{2}\) no ponto \((-1,2)\) na direção do vetor \(a=\frac{1}{\sqrt{2}}\vec{i}+\frac{1}{\sqrt{2}}\vec{j}\) e na direção de \(b=4\vec{i}-3\vec{j}\)
Exemplo 2 Ache a derivada direcional da direção de \(P(-1,2)\) a \(Q(2,3)\).
As derivadas direcionais de uma função que Ê diferenciåvel em um ponto existem em qualquer direção e sentido nesse ponto e podem ser calculadas diretamente em termos das derivadas parciais de primeira ordem da função.
TEOREMA
A FĂłrmula (a) e (b) pode ser dada em termos do produto escalar. Em ambos os casos, a derivada direcional ĂŠ dada em termos do produto escalar do vetor de direção \(u\) com um novo vetor construĂdo a partir das derivadas parciais de \(f\).
PROPRIEDADES DO GRADIENTE
O gradiente nĂŁo ĂŠ meramente uma notação para simplificar a fĂłrmula da derivada direcional, vmaos ver que o comprimento e a direção do gradiente \(âf\) fornecem informação importante sobre a função \(f\) e a superfĂcie \(z = f (x, y)\).
Geometricamente
Em \((x, y)\), a superfĂcie \(z = f (x, y)\) tem sua inclinação mĂĄxima na direção do gradiente, e a inclinação mĂĄxima ĂŠ \(âf (x, y).\)
Em \((x, y)\), a superfĂcie \(z = f (x, y)\) tem sua inclinação mĂnima no sentido oposto ao do gradiente, e a inclinação mĂnima ĂŠ \(ââf (x, y)\).
Observação: O Gradiente de \(f\) ĂŠ sempre perpendicular as curvas de nĂvel de \(z=f(x,y)\).
Definição: Suponha que \(F(x, y, z)\) tenha derivadas parciais de primeira ordem contĂnuas e que \(P_{0}(x_{0}, y_{0}, z_{0})\) seja um ponto da superfĂcie de nĂvel \(S\): \(F(x, y, z) = c\). Se \(âF(x_{0}, y_{0}, z_{0}) \neq 0\), entĂŁo \(n = âF(x_{0}, y_{0}, z_{0})\) serĂĄ um vetor normal a \(S\) em \(P_{0}\) e o plano tangente a \(S\) em \(P_{0}\) serĂĄ o plano de equação.
Exemplo Encontre a equação do plano tangente ao elipsóide \(x^{2} + 4y^{2} + z^{2} = 18\) no ponto \((1, 2, 1)\). Determine o ângulo agudo que o plano tangente no ponto \((1, 2, 1)\) faz com o plano \(xy\).