Calcolatore di derivata parziale numerica rispetto a x
Questo calcolatore stima numericamente come varia una funzione di due variabili nella direzione x, mantenendo y fissa.
Esegui gratis nel browser
Inserisca un’espressione in x e y, scelga il punto e, se necessario, imposti il passo della differenza finita. Lo strumento valuta la funzione appena a destra e a sinistra della coordinata x richiesta, quindi produce una stima deterministica mediante differenza centrale. È utile quando la derivata simbolica risulta scomoda, non disponibile o non necessaria.
Inserisca la funzione e il punto di valutazione
Scriva la funzione come espressione esplicita usando le variabili x e y. Sono disponibili addizione, sottrazione, moltiplicazione, divisione ed elevamento a potenza con il simbolo di accento circonflesso. Le parentesi controllano il raggruppamento. Può usare le funzioni sin, cos, tan, exp, log, sqrt e abs, oltre alle costanti pi ed e. La moltiplicazione deve essere indicata esplicitamente: scriva 2*x anziché 2x e x*y anziché xy. Fornisca valori numerici finiti per entrambe le coordinate. Durante la stima il calcolatore modifica soltanto x; y resta esattamente uguale al valore inserito. Questo dettaglio rende il risultato una derivata parziale e non una derivata lungo un percorso arbitrario. L’espressione viene analizzata come input matematico e non viene mai eseguita come JavaScript. Nomi non supportati, parentesi errate, coordinate mancanti e risultati al di fuori dell’intervallo numerico finito vengono rifiutati come input non validi. Come prima verifica, è consigliabile provare una funzione di cui Lei conosca già la derivata, così da confermare che espressione e punto corrispondano alle Sue intenzioni.
Comprenda la stima con differenza centrale
Per il punto richiesto (x, y) e il passo h, il calcolatore valuta la funzione in (x+h, y) e (x-h, y). Sottrae quindi il valore all’indietro da quello in avanti e divide la differenza per 2h. Poiché i campioni sono bilanciati sui due lati del punto, questa formula centrale presenta in genere un errore di troncamento molto inferiore rispetto a una stima unilaterale con lo stesso passo. La risposta comprende la derivata stimata, il passo effettivo ed entrambi i valori campionati, così Lei può controllare il calcolo invece di ricevere un numero privo di spiegazione. Il metodo resta un’approssimazione: non costruisce né semplifica una derivata simbolica. Presuppone inoltre che la funzione sia definita e sufficientemente regolare vicino ai due punti di campionamento. In corrispondenza di una discontinuità, una cuspide, un limite del dominio o una singolarità, un risultato finito potrebbe non esistere oppure variare notevolmente con h. In tali casi, confronti diversi passi consentiti e consideri l’instabilità un’indicazione utile per approfondire matematicamente la derivata locale.
Scelga il passo e interpreti la precisione
Il passo predefinito è adatto a molte espressioni comuni con coordinate e valori di scala moderata, ma non esiste un h ottimale per ogni problema. Un passo grande campiona troppo lontano dall’obiettivo e può confondere la curvatura locale con la stima. Un passo estremamente piccolo rende quasi uguali i due valori campionati, quindi l’arrotondamento in virgola mobile può dominare la sottrazione. Inizi con il valore predefinito, poi ripeta il calcolo moltiplicando o dividendo h per dieci. La stabilità delle prime cifre fra queste esecuzioni è un segnale più solido di una lunga parte decimale ottenuta in una singola prova. Se x è estremamente grande o la funzione combina valori elevati che quasi si annullano, ridimensionare le variabili o riformulare l’espressione può migliorare il comportamento numerico. Il calcolatore usa l’aritmetica finita dei numeri JavaScript e arrotonda i risultati serializzati a cifre significative stabili; non offre precisione arbitraria. Usi il risultato come stima trasparente per analisi, collaudi o ingegneria. L’accesso API costa $0.002 per richiesta, mentre la versione nel browser usa lo stesso risolutore deterministico senza rete.
Casi d'uso
Verificare un modello multivariabile
Stimi la sensibilità locale rispetto a x mantenendo fisso il secondo input del modello.
Convalidare una derivata analitica
Confronti una derivata parziale ricavata a mano con un’approssimazione indipendente a differenza centrale in punti selezionati.
Esplorare numericamente una formula
Ottenga la pendenza locale nella direzione x quando la derivazione e la semplificazione simboliche richiederebbero lavoro superfluo.
Domande frequenti
Quale formula usa il calcolatore?
Usa [f(x+h,y)-f(x-h,y)]/(2h), mantenendo y fissa.
Quale sintassi è supportata per l’espressione?
Usi x, y, pi, e, le parentesi, +, -, *, /, ^ e le funzioni sin, cos, tan, exp, log, sqrt e abs.
Come deve scegliere h?
Inizi dal valore predefinito e confronti i risultati con un passo dieci volte maggiore e minore. Prime cifre stabili indicano una stima affidabile.
Il risultato è una derivata simbolica esatta?
No. È una stima numerica in virgola mobile in un punto e non restituisce una formula di derivazione.
Che cosa accade fuori dal dominio della funzione?
Se un valore campionato o la stima non è finito, la richiesta viene rifiutata come input non valido.
Quanto costa una richiesta API?
Ogni richiesta API costa $0.002. La versione nel browser esegue localmente la stessa logica deterministica.
Per sviluppatori — accesso via API
Tutto quello che vedi in questa pagina è disponibile anche via API. Questa sezione è per i team che vogliono integrarlo nei propri sistemi; chi non ne ha bisogno può semplicemente usare lo strumento qui sopra.
Endpoint
Autenticazione con Bearer token: un POST mette in coda l'attività e il risultato arriva via webhook o link firmato.
Chiamala dal tuo stack
curl -X POST https://api.kit.forhosting.com/calculus/partial-derivative-x-numeric \
-H "Authorization: Bearer $KIT_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"expression":"x^2*y + sin(x*y)","x":2,"y":3}'const res = await fetch("https://api.kit.forhosting.com/calculus/partial-derivative-x-numeric", {
method: "POST",
headers: {
"Authorization": `Bearer ${process.env.KIT_KEY}`,
"Content-Type": "application/json"
},
body: JSON.stringify({
"expression": "x^2*y + sin(x*y)",
"x": 2,
"y": 3
})
});
const { task_id } = await res.json();import os, requests
res = requests.post(
"https://api.kit.forhosting.com/calculus/partial-derivative-x-numeric",
headers={"Authorization": f"Bearer {os.environ['KIT_KEY']}"},
json={
"expression": "x^2*y + sin(x*y)",
"x": 2,
"y": 3
},
)
task_id = res.json()["task_id"]<?php
$res = file_get_contents("https://api.kit.forhosting.com/calculus/partial-derivative-x-numeric", false, stream_context_create([
"http" => [
"method" => "POST",
"header" => "Authorization: Bearer " . getenv("KIT_KEY") . "\r\nContent-Type: application/json",
"content" => '{"expression":"x^2*y + sin(x*y)","x":2,"y":3}',
],
]));
$task = json_decode($res, true);body := bytes.NewBufferString(`{"expression":"x^2*y + sin(x*y)","x":2,"y":3}`)
req, _ := http.NewRequest("POST", "https://api.kit.forhosting.com/calculus/partial-derivative-x-numeric", body)
req.Header.Set("Authorization", "Bearer "+os.Getenv("KIT_KEY"))
req.Header.Set("Content-Type", "application/json")
res, _ := http.DefaultClient.Do(req)Esempio di richiesta
{
"expression": "x^2*y + sin(x*y)",
"x": 2,
"y": 3
}Esempio di risposta
{
"task_id": "tsk_a1b2c3d4e5f6a1b2c3d4e5f6",
"type": "calculus.partial_derivative_x_numeric",
"status": "queued",
"_links": {
"result": "/tasks/tsk_…/result"
}
}L'API è asincrona: ricevi subito un task_id e puoi fare polling fino a 1 richiesta al secondo.
Prezzi
Prezzo pubblicato, senza token né crediti. Se l'attività fallisce, non paghi.
Limiti
max_chars | 500 |
Errori
| HTTP | Codice | Significato |
|---|---|---|
401 | unauthorized | Chiave API mancante o non valida: controlla l'header Authorization. |
402 | insufficient_balance | Credito esaurito: ricarica per continuare a eseguire attività. |
404 | unknown_type | Tipo di attività sconosciuto: controlla il campo type della richiesta. |
429 | rate_limited | Troppe richieste in poco tempo: rallenta e riprova tra qualche secondo. |