• Matéria: Matemática
  • Autor: Ronaldotelles1
  • Perguntado 3 anos atrás

determine a taxa de variação máxima de f no ponto dado f(x, y, z) = x2yz − xyz3, no ponto P(1,1,1) na direção u =(3,2,2)


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Respostas

respondido por: Vicktoras
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Após os cálculos feitos, podemos concluir que a taxa de variação máxima da função f(x,y,z) é \boxed{- \frac{1}{\sqrt{17}}}\\

Explicação

Temos a seguinte função:

 \:  \: \:  \:  \bullet \:  \:  f(x,y,z) =  x {}^{2} yz - xyz {}^{3}

O enunciado quer saber qual a derivada direcional no ponto  P(1,\:1,\:1) e na direção de  u = (3,2,2), que torne esta taxa de variação (derivada) máxima.

Quando calculamos a derivada direcional, diversos valores podem ser encontrados, mas para que este seja máximo, basta lembrarmos que a taxa de variação máxima ocorre na direção e sentido do vetor gradiente.

  • Vetor gradiente:

Este vetor é calculado da seguinte maneira:

 \:  \:  \:  \:  \:  \:  \:  \:  \bullet \:  \: \nabla f(x,y,z) =  \begin{bmatrix} \large\frac{ \partial f}{ \partial x} \\ \\  \large \frac{ \partial f}{ \partial y} \\ \\  \large \frac{ \partial f}{ \partial z}  \end{bmatrix}

Além disto, vale ressaltar 3 propriedades desta operação, sendo elas:

  • 1) Se  \nabla f(x,y,z) = 0, então  D_uf(x,y,z) = 0 para todo \vec{u};

  • 2) A direção de crescimento máximo de f é dada por  \nabla f(x,y,z). O valor máximo de  D_uf(x, y,z) é ‖\nabla f(x,y,z)‖.

  • 3) A direção de crescimento mínimo de f é dada por  -\nabla f(x,y,z). O valor máximo de  D_uf(x, y,z) é- ‖\nabla f(x,y,z)‖.

Outra relação que deve ser comentada é sobre o cálculo da derivada direcional, que é dado por:

 \boxed{D_uf(x,y,z) = \nabla f(x,y,z)  \: \cdot   \:  \underbrace{\frac{ \vec{u}}{ \sqrt{(u _{x}) {}^{2}  +(u _{y}) {}^{2} +(u _{z}) {}^{2} }}     }_{vetor \: unit\acute{a}rio}}\\

________________________________

Antes de substituir os dados na relação do vetor gradiente, é importante lembrar que nas derivadas parciais, aquela variável que não corresponde com a variável de derivação é considerada constante. Como por exemplo:

 \begin{cases}{ \sf ex: } \: f(x,y,z) = x {}^{2} yz \:  \:  \to \:  \:  \frac{ \partial}{ \partial x}  = ? \\  \\   \frac{ \partial}{ \partial  \underbrace{x}_{vari \acute{a}vel}} (x {}^{2} \underbrace{yz}_{constante})  \:  \:  \to \:  \: yz. \frac{ \partial}{ \partial x}(x {}^{2} ) = 2xyz \end{cases}

Utilizando esta lógica acima, no gradiente, temos:

\nabla f(x,y,z) = \begin{bmatrix}  \frac{ \partial}{ \partial x} (x {}^{2} yz -  xyz {}^{3} ) \\  \\ \frac{ \partial}{ \partial y} (x {}^{2} yz -  xyz {}^{3} ) \\  \\ \frac{ \partial}{ \partial z} (x {}^{2} yz -  xyz {}^{3} ) \end{bmatrix}  \:  \to \:  \: \nabla f(x,y,z) = \begin{bmatrix}\frac{ \partial}{ \partial x} (x {}^{2} yz)-  \frac{ \partial}{ \partial x} (xyz {}^{3} ) \\  \\\frac{ \partial}{ \partial y} (x {}^{2} yz)-  \frac{ \partial}{ \partial y} (xyz {}^{3} ) \\  \\  \frac{ \partial}{ \partial z} (x {}^{2} yz)-  \frac{ \partial}{ \partial z} (xyz {}^{3} )  \end{bmatrix}  \:\:\to\:\:\nabla f(x,y,z) =\begin{bmatrix} 2xyz - yz {}^{3} \\  \\ x {}^{2}  z - xz {}^{3} \\  \\ x {}^{2} y - 3xyz {}^{2} \end{bmatrix}

Agora vamos descobrir o valor do gradiente no ponto P informado na questão, isto é, substituir os valores do ponto P no gradiente calculado.

\nabla f(1,1,1) =\begin{bmatrix} 2.1.1.1 - 1.1 {}^{3} \\  \\ 1{}^{2} .1- 1.1 {}^{3} \\  \\ 1 {}^{2}.1- 3.1.1.1{}^{2} \end{bmatrix} \:  \: \to \:  \: \nabla f(1,1,1) =\begin{bmatrix} 2- 1 \\  \\ 1 - 1 \\  \\ 1 - 3\end{bmatrix} \:\:\to\:\: \nabla f(1,1,1) =\begin{bmatrix} 1 \\  \\ 0 \\  \\  - 2 \end{bmatrix}

Este vetor obtido está em notação de vetor coluna, mas como usamos normalmente em notação de vetor linha, basta transpor esta matriz, isto é, aquilo que era linha vira coluna e o que era coluna vira linha.

 \:  \:  \:  \:  \:  \:  \bullet \: \nabla f(1,1,1) =(1, \: 0,  \: - 2)

Para finalizar a questão, é só substituir este valor do gradiente no ponto P e o vetor u na relação da derivada direcional.

D_u f(x,y,z) = (1, \: 0, \:  - 2)  \: \cdot   \:  \frac{ (3, \: 2, \: 2)}{ \sqrt{(3) {}^{2}  +(2) {}^{2} +(2) {}^{2} }}  \\  \\ D_u f(x,y,z) = (1, \: 0, \:  - 2)  \: \cdot   \:  \frac{ (3, \: 2, \: 2)}{  \sqrt{17} }   \\  \\ D_u f(x,y,z) = (1, \: 0, \:  - 2)  \: \cdot   \:     \left( \frac{3 }{ \sqrt{17} } , \:  \frac{2}{ \sqrt{17} } , \:  \frac{2}{ \sqrt{17} }  \right)

Este produto de vetores é conhecido por produto escalar, onde basta multiplicar coordenada por coordenada e somar. Como por exemplo: Tomemos os vetores u e v, o produto escalar entre os dois é:

\begin{cases}u=(u_x,\:u_y,\:u_z)\:\: e\:\: v=(v_x,\:v_y,\:v_z)\\ \\u\cdot v=(u_x\:.v_x+u_y\:.\:v_y+u_z\:.\:v_z)\end{cases}

Devemos fazer a mesma coisa para o produto do vetor unitário e o gradiente:

D_u f(x,y,z) =  \left( 1.\frac{3}{ \sqrt{17} }  + 0. \frac{2}{ \sqrt{17} }  ,  - 2. \frac{2}{ \sqrt{17} } \right) \\  \\  D_u f(x,y,z)  =  \left( \frac{3}{ \sqrt{17} }  + \: 0 +  \:  -  \frac{4}{ \sqrt{17} } \right) \\  \\  \boxed{D_u f(x,y,z) =    -  \frac{1}{ \sqrt{17} }}

Espero ter ajudado

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