25 lines
		
	
	
		
			1.0 KiB
		
	
	
	
		
			Markdown
		
	
	
	
	
	
			
		
		
	
	
			25 lines
		
	
	
		
			1.0 KiB
		
	
	
	
		
			Markdown
		
	
	
	
	
	
| ---
 | |
| aliases:
 | |
|   - gradient
 | |
| ---
 | |
| up:: [[fonction de plusieurs variables]]
 | |
| #s/maths/analyse 
 | |
| 
 | |
| 
 | |
| > [!definition] gradient d'une fonction
 | |
| > Dans un système de [[coordonnées cartésiennes]], soit $f$ une fonction différentiable au point $a = (x_1, x_2, \dots ,x_{n})$
 | |
| > Le gradient de $f$ en $a$, est le vecteur $\nabla f(a)$ et défini par :
 | |
| > $\nabla f(a) = \begin{pmatrix}\dfrac{ \partial f }{ \partial x_1 }\\ \dfrac{ \partial f }{ \partial x_2 } \\ \vdots \\ \dfrac{ \partial f }{ \partial x_{n} }\end{pmatrix}$
 | |
| ^definition
 | |
| 
 | |
| # Propriétés
 | |
| 
 | |
| 
 | |
| - Si le vecteur gradient n'est pas nul, alors :
 | |
|     - il pointe dans la direction où la fonction croît le plus vite
 | |
|     - sa [[norme]] est égale au taux de croissance dans cette direction
 | |
| 
 | |
| - Lorsque le gradient s'annulle, on est sur un extremum local (minimum, maximum, ou point col)
 | |
|     - Il est donc intéressant de résoudre $\overrightarrow{\nabla}f(x_1, \dots, x_{n}) = \vec{0}$, puisque les solutions sont les points cols
 | |
|     - Pour connaître la nature des points cols, on utilise le [[déterminant hessien]]
 | |
|      |