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Aplicaciones de funciones de la forma $f(x)^{g(x)}$

Al principio de mi formación en cálculo, aprendí a tomar la derivada de $x^x$ reescribiéndola en la forma $e^{x\ln x}$ . De forma más general, esta técnica es útil para encontrar la derivada de funciones de la forma $f(x)^{g(x)}$ , donde $f(x)$ y $g(x)$ son funciones no constantes, positivas y diferenciables.

Ahora, como profesor de cálculo, empiezo a preguntarme por qué nos interesan esos ejemplos y por qué enseñamos esta técnica de "diferenciación logarítmica". Por supuesto, calcular derivadas es un buen fin en sí mismo, pero uno de los aspectos atractivos del cálculo para la mayoría de los estudiantes principiantes es que sus técnicas están saturadas de aplicaciones en ingeniería/física/economía/etc. Sin embargo, creo que nunca he visto una aplicación de una función de la forma $f(x)^{g(x)}$ en la cual ninguno de los dos $f(x)$ ni $g(x)$ son constantes.

¿Alguien ha visto alguna vez una función de este tipo ( $x^{2\sin^2 x+2}$ , $(x^4+1)^{\frac{1}{x^2}}$ , $\ldots$ ) surgen de una manera convenientemente "natural"?

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Martin OConnor Puntos 116

La media geométrica del intervalo continuo $[a,x]$ (con $a > 0$ ) es $$GM(a,x) = \frac{1}{e} \left(\frac{x^x}{a^a} \right)^{\frac{1}{x-a}}.$$

Los medios geométricos tienen aplicaciones en varios ámbitos, como el financiero.

La derivación de esta fórmula es un buen ejercicio de cálculo de segundo semestre. Se puede hacer como una aplicación de la integral, quizás justo después de discutir la media aritmética de una función sobre un intervalo continuo y asumiendo que se ha discutido la integración por partes (para el único lugar de la derivación donde se necesita una antiderivada de $\ln x$ ). Dividir el intervalo $[a,b]$ en $n$ subintervalos igualmente espaciados de anchura $\Delta x = \frac{b-a}{n}$ y calcular la media geométrica discreta utilizando los puntos finales de la derecha como aproximación a través de $$\left(\prod_{i=1}^n (a + i\Delta x) \right)^{\frac{1}{n}} = \left(\prod_{i=1}^n (a + i\Delta x) \right)^{\frac{\Delta x}{b-a}}.$$ Tomando el límite, tenemos \begin {align*}GM(a,b) &= \lim_ { \Delta x \to 0} \left ( \prod_ {i=1}^n (a + i \Delta x) \right )^{ \frac { \Delta x}{b-a}} \\ &= \exp \lim_ { \Delta x \to 0} \ln \left ( \left ( \prod_ {i=1}^n (a + i \Delta x) \right )^{ \frac { \Delta x}{b-a}} \right ) \\ &= \exp \left ( \frac {1}{b-a} \lim_ { \Delta x \to 0} \Delta x \sum_ {i=1}^n \ln (a + i \Delta x) \right ) \\ &= \exp \left ( \frac {1}{b-a} \int_a ^b \ln x \N - dx \right ) \\ &= \exp \left ( \frac {1}{b-a} \left (x \ln x - x \right ) \Big |_a^b \right ) \\ &= \exp \left ( \frac {1}{b-a} \left (b \ln b - b - a \ln a + a \right ) \right ) \\ &= \exp \left ( \frac {1}{b-a} \left ( \ln \frac {b^b}{a^a} \right ) - 1 \right ) \\ &= \frac {1}{e} \left ( \frac {b^b}{a^a} \right )^{ \frac {1}{b-a}}. \end {align*}

Por supuesto, se puede generalizar esto a la media geométrica de una función $f(x)$ sobre un intervalo continuo, pero la derivación se vuelve más desagradable, ya que requiere antidiferenciar $\ln f(x)$ .

Desde otro punto de vista, el GM $(a,x)$ es un resultado directo del hecho de que en cálculo del producto la derivada del producto de $\left(\frac{x}{e}\right)^x$ es precisamente $x$ . (La derivada del producto es efectivamente $\exp$ de la derivada logarítmica habitual, así que ahí es donde te puede interesar saber cómo diferenciar esta función). La media geométrica guarda la misma relación con el cálculo del producto que la media aritmética con el cálculo habitual. Para más información, puedes consultar algunas notas sobre el cálculo del producto que escribí hace varios años o simplemente haz una búsqueda sobre el término.

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jlupolt Puntos 369

Un ejemplo es la definición de $e^x$ : $$e^x=\lim_{n\to\infty}\left(1+\frac{x}{n}\right)^n$$ Cuando se ve como una función de $n$ aunque no conozco ninguna idea que se pueda derivar tomando su derivada.

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Brian Rushton Puntos 10407

Esta cuestión está estrechamente relacionada con otra: ¿cuándo las funciones de la forma $f \ln g$ ¿Ocurre? Porque una cosa lleva a la otra. En este escenario, la fórmula de Gibb para la Entropía $S=-k_b \Sigma p_i \ln p_i$ me viene a la mente. En algunos casos, $e^S$ (que es exactamente la función que buscas) puede interpretarse como proporcional al número de microestados que tiene el sistema para el macroestado en el que se encuentra, pero puede que sólo sea cierto en casos limitados; no estoy seguro.

Publicaré más si los encuentro.

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