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Magnitude du gradient

Transformez deux dérivées partielles en un seul chiffre de pente : avec ∂f/∂x égale à 3 et ∂f/∂y égale à 4, la magnitude du gradient vaut 5 et son carré 25. Si les deux sont nulles, un point critique est signalé. Gratuit dans votre navigateur.

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Si vous saisissez
Fx
3
Fy
4
Vous obtenez
Gradient
3, 4
Magnitude
5
Norme au carré
25

Le gradient d'une fonction scalaire de deux variables est le vecteur des premières dérivées partielles, et sa magnitude est le taux de plus forte croissance de cette fonction au point d'évaluation. Les cours de calcul multivarié, les carnets d'optimisation et les modèles de surface en ingénierie ont constamment besoin de ||∇f|| dès que fx et fy sont connus par dérivation symbolique, différences finies ou pentes de capteurs. Ce calculateur de magnitude du gradient accepte les deux dérivées partielles finies, forme la longueur euclidienne du vecteur gradient et renvoie des composantes nettoyées, la magnitude, la magnitude au carré et un indicateur qui marque les points critiques où les deux partielles s'annulent.

Ce que mesure la magnitude du gradient et comment elle se calcule

Pour une fonction réelle f de deux variables réelles x et y, le gradient en un point est le couple ordonné des premières dérivées partielles évaluées là : ∇f est le vecteur (∂f/∂x, ∂f/∂y), souvent noté (fx, fy). Géométriquement ce vecteur pointe dans la direction de plus forte montée sur la surface z égale f(x, y), et sa longueur euclidienne est exactement la pente la plus raide que vous éprouveriez en marchant dans cette direction.

Algébriquement la longueur est la norme L2 bidimensionnelle familière : la racine carrée de fx au carré plus fy au carré. Lorsque les partielles sont non nulles la magnitude est strictement positive et croît avec des pentes plus fortes. L'implémentation ne dérive jamais une expression symbolique pour vous : vous fournissez des partielles numériques déjà calculées, contrat qui correspond aux pipelines de différences finies, aux traces de différenciation automatique et aux exercices de manuel qui énoncent déjà fx et fy.

Les résultats sont nettoyés à douze chiffres significatifs afin que les goldens et les tableaux d'interface restent stables entre runtimes.

Où la magnitude du gradient intervient dans le travail réel

Les cours de calcul multivarié du secondaire et de l'université assignent des exercices de plus forte montée et de points critiques partant de dérivées partielles connues ; un oracle de confiance qui renvoie la magnitude nettoyée accélère la correction et les démonstrations sans déployer un système d'algèbre informatique complet.

Les modèles de surface en physique et en ingénierie convertissent des pentes mesurées ou simulées en un seul nombre d'inclinaison maximale pour cartes de pente, interfaces de transfert thermique et analyse de terrain, souvent après que des différences finies ont déjà produit fx et fy sur une grille.

Si vous avez plus tard besoin de la direction unitaire du gradient, de dérivées directionnelles le long d'un vecteur unitaire arbitraire ou de tests de hessienne d'ordre supérieur pour classer maxima et minima, traitez-les comme des intentions de recherche et des pages d'atterrissage séparées plutôt que de surcharger cette page de calculateur de magnitude du gradient.

Vérifications de calcul multivarié

Vérifiez ||∇f|| à partir des partielles fx et fy du manuel, y compris le cas de point critique à gradient nul, avec une réponse ordonnée et déterministe.

Arrêt par norme de gradient en optimisation

Convertissez des partielles de différenciation automatique ou de différences finies en une norme L2 de gradient stable pour les critères de sortie du solveur.

Raideur de surface à partir de pentes mesurées

Combinez deux lectures de pente orthogonales en une seule magnitude de plus forte montée pour surfaces de terrain, chaleur ou pression.

Comment la magnitude du gradient est-elle calculée ?

Envoyez des nombres finis fx = ∂f/∂x et fy = ∂f/∂y.

Dois-je fournir le point (x, y) ?

Non. Le calculateur suppose que vous avez déjà évalué les dérivées partielles au point d'intérêt. Seules les deux partielles numériques sont requises.

Les dérivées partielles négatives sont-elles autorisées ?

Oui. Les valeurs négatives sont des pentes valides ; elles entrent dans la formule par les carrés, de sorte que le signe ne modifie pas la magnitude non négative.

Combien cela coûte-t-il ?

L'outil du navigateur est gratuit et s'exécute localement.

Quelle est la magnitude du gradient si ∂f/∂x vaut 3 et ∂f/∂y vaut 4 ?

Elle vaut 5. Le calculateur élève les deux dérivées partielles au carré, les additionne pour obtenir 25, puis prend la racine carrée. Ce nombre est la plus forte pente de la fonction en votre point.

Tout sur cette page est disponible par programmation. Cette section s'adresse aux équipes qui veulent l'intégrer à leurs systèmes ; les autres peuvent simplement utiliser l'outil ci-dessus.

POSThttps://api.kit.forhosting.com/calculus/gradient-magnitude

Authentification par jeton Bearer : un seul POST met la tâche en file d’attente, et le résultat vous parvient par webhook ou lien signé.

curl -X POST https://api.kit.forhosting.com/calculus/gradient-magnitude \
  -H "Authorization: Bearer $KIT_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"fx":3,"fy":4}'
{
  "fx": 3,
  "fy": 4
}
{
  "task_id": "tsk_a1b2c3d4e5f6a1b2c3d4e5f6",
  "type": "calculus.gradient_magnitude",
  "status": "queued",
  "_links": {
    "result": "/tasks/tsk_…/result"
  }
}

L’API est asynchrone : chaque appel renvoie un task_id immédiatement, puis vous interrogez l’état à raison d’une requête par seconde.

par requête$0.002

Le prix est publié, sans tokens ni crédits. Une tâche qui échoue n’est pas facturée.

HTTPCodeSignification
401unauthorizedClé API absente ou invalide : vérifiez l’en-tête Authorization.
402insufficient_balanceSolde insuffisant : rechargez votre compte pour lancer cette tâche.
404unknown_typeType de tâche inconnu : vérifiez le champ type de votre requête.
429rate_limitedTrop de requêtes : ralentissez la cadence, puis réessayez.

Les échecs de validation tels que champs manquants ou valeurs non finies lèvent invalid_input et ne sont pas facturés, gardant les démonstrations en classe et l'automatisation prépayée sûres au prix de base publié de $0.002 par élément réussi.

Ce que mesure la magnitude du gradient et comment elle se calcule

Lorsque les deux dérivées partielles sont nulles, la magnitude est nulle et le point est un point critique de f — maximum local, minimum ou selle — de sorte que ce calculateur signale is_zero true et magnitude zéro sans inventer de direction. Le pipeline est pleinement déterministe : pas de graines aléatoires, pas d'horloges murales, pas d'appels réseau et pas de dérive de modèle, de sorte que des partielles identiques produisent toujours le même JSON. Champs manquants, chaînes vides, NaN et Infinity échouent avec invalid_input nommant le champ et ne sont pas facturés.

Contrat d'entrée, forme de la réponse et erreurs

Les partielles négatives sont autorisées et entrent par les carrés, de sorte qu'une pente descendante sur un axe augmente encore correctement la magnitude. Associez la réponse à votre propre graphique de contours si vous avez besoin d'un croquis ; ce point de terminaison ne combine que les deux pentes données en une longueur scalaire et n'émet ni graphiques, ni étapes symboliques, ni données de hessienne du second ordre. Envoyez un corps JSON avec deux nombres finis obligatoires : fx, la dérivée partielle de f par rapport à x au point d'intérêt, et fy, la partielle par rapport à y au même point. Chaque champ peut arriver comme nombre JSON ou comme chaîne numérique ; valeurs non finies, champs manquants et chaînes vides échouent avec invalid_input nommant le champ. En cas de succès le corps renvoie fx et fy nettoyés, le tableau gradient à deux composantes, magnitude comme longueur euclidienne, squared_magnitude pour les appelants qui veulent éviter une racine carrée ou comparer des pentes sans radicaux imbriqués, is_zero comme indicateur booléen de détection de points critiques, et une courte chaîne formula qui reformule l'identité. Vérification classique de manuel : fx égal à trois et fy égal à quatre donne magnitude cinq, le même triangle rectangle 3-4-5 de tout exercice de magnitude vectorielle, avec squared_magnitude vingt-cinq et is_zero false. Vérification de gradient nul : fx égal à zéro et fy égal à zéro donne magnitude zéro, squared_magnitude zéro et is_zero true, signature numérique d'un point stationnaire. Le prix des appels API réussis est la base publiée de $0.002 par élément ; les échecs de validation ne consomment pas le solde prépayé.

Où la magnitude du gradient intervient dans le travail réel

Les auteurs de programmes qui construisent des leçons interactives veulent la même forme JSON dans l'outil gratuit et dans l'API afin que les fiches hors ligne et les correcteurs en ligne restent alignés sur les cas limites comme le gradient nul. Comme cette capacité est un moteur parse pur, le prix API est la base publiée de $0.002 par élément réussi et l'échec de validation ne consomme pas le solde.

Que se passe-t-il si les deux dérivées partielles sont nulles ?

La magnitude est zéro et is_zero est true. Cela marque un point critique de f ; la requête réussit plutôt qu'échouer, car un gradient nul est un résultat mathématique valide.

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