Cómo entender mejor la afirmación: “todo el tema del cálculo puede describirse sucintamente de esta manera: la derivada es esencialmente una herramienta que resuelve una sola función no lineal en un grupo completo de lineales”.

Aquí hay una gráfica de una función no lineal, [matemática] y (x) = x ^ 2 [/ matemática] en el intervalo [matemática] [- 1,1] [/ matemática]:

Aquí hay una gráfica de un número finito de puntos tomados de los puntos de esa misma función no lineal en el mismo intervalo, con líneas dibujadas entre ellos:

Cuantas más líneas tenga, más se acercará el trazado de líneas al trazado de la función no lineal. La derivada determina cuáles deberían ser estas líneas cuando hay tantas de ellas que se aproximan a la función no lineal con una precisión arbitrariamente alta.

Nota al margen divertida: aunque distinguí el primer gráfico como el de la función no lineal, el algoritmo utilizado para crear el gráfico funciona al dividir la función no lineal en líneas pequeñas como en los otros gráficos. Simplemente lo hace a un nivel en el que las líneas no son visualmente detectables. Demuestra cuán fundamentales son los conceptos de cálculo para las aplicaciones de las matemáticas.

Cuando calcula la derivada de [matemática] f (x) [/ matemática], obtiene una función [matemática] f ‘(x) [/ matemática] que le da la tasa de cambio de la función original para cada [matemática] x [/ matemáticas].


Por ejemplo, la derivada de [matemática] f (x) = x ^ 2 [/ matemática] es [matemática] f ‘(x) = 2x [/ matemática]. Si calcula el valor de [math] f ‘(x) [/ math] para [math] x = -2, -1,0,1,2,… [/ math] obtendrá la pendiente de la línea que es tangente a [math] f (x) [/ math] en estos valores de [math] x [/ math]. Esta es la [matemática] m [/ matemática] (la pendiente) en la ecuación de una línea [matemática] y = mx + b [/ matemática]. Dado que tiene diferentes puntos y pendientes correspondientes, [matemática] x [/ matemática] sy [matemática] m [/ matemática] s, puede usar el método de punto-pendiente para calcular las diferentes ecuaciones lineales que son tangentes al original función y eso le daría algo como la imagen de arriba. Bueno, ¿qué tenemos aquí … un montón de ecuaciones lineales!

Tenga en cuenta que puede hacer esto para casi (esto es importante) todas las funciones cuya derivada existe y, por lo tanto, la declaración de McLaury se sigue de forma natural.

Espero que esto ayude,