Différentiation implicite

Calcul à une variable depuis les premiers principes

Parfois y ne vous est pas fourni sous forme d'une équation simple y = f(x). Au lieu de cela, elle est entrelacée dans une équation, comme un cercle x² + y² = 25. Vous pouvez toujours trouver la pente dy/dx sans dénouer l'équation, en utilisant la différentiation implicite.

Le tout repose sur une hypothèse : traiter y comme une fonction cachée de x. Ensuite, différenciez les deux côtés de l'équation par rapport à x. Chaque fois que vous différenciez un terme en y, la règle de chaîne ajoute un facteur dy/dx, car y dépend de x.

Imaginez une échelle appuyée contre un mur et commençant à glisser. Tandis que le pied glisse vers l'extérieur, le sommet glisse vers le bas : la position horizontale x et la position verticale y changent ensemble, verrouillées par la longueur fixe de l'échelle. Vous ne résolvez jamais l'une en fonction de l'autre, et pourtant vous pouvez toujours lier leurs taux. La dérivation implicite fait exactement cela, en dérivant une équation qui lie x et y ensemble sans jamais isoler y tout seul.

Où cela apparaît en MLLa différentiation implicite est la porte d'entrée vers les dérivées partielles (cours suivant) : vous maintenez certaines variables fixes et différenciez par rapport à une seule. Elle alimente aussi les couche implicites et les modèles d'équilibre dans la ML moderne, où l'output est défini par une équation plutôt qu'une formule explicite, et vous différenciez à travers cette équation pour…
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