Introdução às Derivadas
Uma derivada é uma medida de como uma função varia à medida que sua entrada muda. Representa a taxa de variação da função e é fundamental para analisar tendências, otimizar processos e prever comportamentos em áreas como física, economia e aprendizado de máquina.
Definição de Limite de uma Derivada
A derivada de uma função f(x) em um ponto específico x=a é dada por:
h→0limhf(x+h)−f(x)Esta fórmula indica quanto f(x) varia ao darmos um pequeno passo h ao longo do eixo x. Quanto menor for h, mais próximo estaremos da taxa de variação instantânea.
Regras Básicas de Derivação
Regra do Expoente
Se uma função é uma potência de x, a derivada segue:
dxdxn=nxn−1Isso significa que, ao derivar, trazemos o expoente para baixo e reduzimos em uma unidade:
dxdx3=3x2Regra da Constante
A derivada de qualquer constante é zero:
dxdC=0Por exemplo, se f(x)=5, então:
dxd5=0Regra da Soma e Diferença
A derivada de uma soma ou diferença de funções segue:
dxd[f(x)±g(x)]=f′(x)±g′(x)Por exemplo, diferenciando separadamente:
dxd(x3+2x)=3x2+2Regras do Produto e Quociente
Regra do Produto
Se duas funções são multiplicadas, a derivada é encontrada da seguinte forma:
dxd[f(x)g(x)]=f′(x)g(x)+f(x)g′(x)Isso significa que diferenciamos cada função separadamente e depois somamos seus produtos. Se f(x)=x2 e g(x)=ex, então:
dxd[x2ex]=2xex+x3exRegra do Quociente
Ao dividir funções, utilize:
dxd[g(x)f(x)]=g(x)2f′(x)g(x)−f(x)g′(x)Se f(x)=x2 e g(x)=x+1, então:
dxd[x+1x2]=(x+1)22x(x+1)−x2(1)Regra da Cadeia: Diferenciação de Funções Compostas
Ao diferenciar funções aninhadas, utilize:
dxdf(g(x))=f′(g(x))⋅g′(x)Por exemplo, se y=(3x+2)5, então:
dxd(3x+2)5=5(3x+2)4⋅3=15(3x+2)4Esta regra é fundamental em redes neurais e algoritmos de aprendizado de máquina.
Exemplo da Regra da Cadeia com Exponencial:
Ao diferenciar uma expressão como:
y=e2x2Trata-se de uma função composta:
- Função externa: eu
- Função interna: u=2x2
Aplique a regra da cadeia passo a passo:
dxd2x2=4xEm seguida, multiplique pelo exponencial original:
dxd(e2x2)=4x⋅e2x2Em aprendizado de máquina e redes neurais, isso aparece ao trabalhar com ativações exponenciais ou funções de perda.
Exemplo da Regra da Cadeia Logarítmica:
Vamos diferenciar ln(2x). Novamente, é uma função composta — logaritmo por fora, linear por dentro.
Diferencie a parte interna:
dxd(2x)=2Agora aplique a regra da cadeia ao logaritmo:
dxdln(2x)=2x1⋅2Que simplifica para:
dxdln(2x)=2x2=x1Mesmo ao diferenciar ln(kx), o resultado é sempre x1 porque as constantes se anulam.
Caso Especial: Derivada da Função Sigmoide
A função sigmoide é comumente utilizada em aprendizado de máquina:
σ(x)=1+x−x1Sua derivada desempenha um papel fundamental na otimização:
σ′(x)=σ(x)(1−σ(x))Se f(x)=1+e−x1, então:
f′(x)=(1+e−x)2e−xEsta fórmula garante que os gradientes permaneçam suaves durante o treinamento.
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Definição de Limite de uma Derivada
A derivada de uma função f(x) em um ponto específico x=a é dada por:
h→0limhf(x+h)−f(x)Esta fórmula indica quanto f(x) varia ao darmos um pequeno passo h ao longo do eixo x. Quanto menor for h, mais próximo estaremos da taxa de variação instantânea.
Regras Básicas de Derivação
Regra do Expoente
Se uma função é uma potência de x, a derivada segue:
dxdxn=nxn−1Isso significa que, ao derivar, trazemos o expoente para baixo e reduzimos em uma unidade:
dxdx3=3x2Regra da Constante
A derivada de qualquer constante é zero:
dxdC=0Por exemplo, se f(x)=5, então:
dxd5=0Regra da Soma e Diferença
A derivada de uma soma ou diferença de funções segue:
dxd[f(x)±g(x)]=f′(x)±g′(x)Por exemplo, diferenciando separadamente:
dxd(x3+2x)=3x2+2Regras do Produto e Quociente
Regra do Produto
Se duas funções são multiplicadas, a derivada é encontrada da seguinte forma:
dxd[f(x)g(x)]=f′(x)g(x)+f(x)g′(x)Isso significa que diferenciamos cada função separadamente e depois somamos seus produtos. Se f(x)=x2 e g(x)=ex, então:
dxd[x2ex]=2xex+x3exRegra do Quociente
Ao dividir funções, utilize:
dxd[g(x)f(x)]=g(x)2f′(x)g(x)−f(x)g′(x)Se f(x)=x2 e g(x)=x+1, então:
dxd[x+1x2]=(x+1)22x(x+1)−x2(1)Regra da Cadeia: Diferenciação de Funções Compostas
Ao diferenciar funções aninhadas, utilize:
dxdf(g(x))=f′(g(x))⋅g′(x)Por exemplo, se y=(3x+2)5, então:
dxd(3x+2)5=5(3x+2)4⋅3=15(3x+2)4Esta regra é fundamental em redes neurais e algoritmos de aprendizado de máquina.
Exemplo da Regra da Cadeia com Exponencial:
Ao diferenciar uma expressão como:
y=e2x2Trata-se de uma função composta:
- Função externa: eu
- Função interna: u=2x2
Aplique a regra da cadeia passo a passo:
dxd2x2=4xEm seguida, multiplique pelo exponencial original:
dxd(e2x2)=4x⋅e2x2Em aprendizado de máquina e redes neurais, isso aparece ao trabalhar com ativações exponenciais ou funções de perda.
Exemplo da Regra da Cadeia Logarítmica:
Vamos diferenciar ln(2x). Novamente, é uma função composta — logaritmo por fora, linear por dentro.
Diferencie a parte interna:
dxd(2x)=2Agora aplique a regra da cadeia ao logaritmo:
dxdln(2x)=2x1⋅2Que simplifica para:
dxdln(2x)=2x2=x1Mesmo ao diferenciar ln(kx), o resultado é sempre x1 porque as constantes se anulam.
Caso Especial: Derivada da Função Sigmoide
A função sigmoide é comumente utilizada em aprendizado de máquina:
σ(x)=1+x−x1Sua derivada desempenha um papel fundamental na otimização:
σ′(x)=σ(x)(1−σ(x))Se f(x)=1+e−x1, então:
f′(x)=(1+e−x)2e−xEsta fórmula garante que os gradientes permaneçam suaves durante o treinamento.
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