Aplicaciones de la derivada
"El cálculo es la matemática del cambio. La derivada es la matemática de los problemas que importan." — anónimo.
Qué vas a aprender en este capítulo
Hasta acá derivar fue un ejercicio mecánico — aplicar reglas. En este capítulo vas a ver para qué sirve. Vas a aprender a encontrar el mínimo o el máximo de una función (la base de toda la optimización en ingeniería), a relacionar dos cantidades que cambian simultáneamente, a dibujar una función a partir de sus derivadas, y a usar la regla de L'Hôpital para resolver límites endemoniados.
5.1 Máximos y mínimos
💡 Intuición
Imaginá una pelota rodando sobre un terreno con colinas y valles. Donde la pendiente es horizontal — un valle (mínimo local) o una cima (máximo local) — la pelota se queda quieta.
Esa idea es exactamente la herramienta para encontrar máximos y mínimos en cálculo: la pendiente vale cero, es decir, la derivada es cero. Donde , la curva tiene una tangente horizontal — y ahí, posiblemente, hay un máximo o un mínimo.
Para encontrar los puntos donde alcanza valores extremos, resolvés .
Esa es la receta básica de la optimización. Toda la maquinaria del resto del capítulo refina esa idea: cómo distinguir mínimos de máximos, cómo manejar puntos donde la derivada no existe, cómo verificar que el extremo realmente es un mínimo (y no una "inflexión", un punto donde la curva sólo descansa antes de seguir bajando).
📐 Fundamento
Definiciones.
- tiene un mínimo absoluto en si para todo del dominio.
- tiene un mínimo local (o relativo) en si para todo cercano a .
- Idem para máximo absoluto y máximo local.
Teorema de Fermat. Si tiene un máximo o mínimo local en y existe, entonces .
Los puntos donde o no existe se llaman puntos críticos. Toda extremo local está en un punto crítico. Por eso la receta es: encontrá los puntos críticos, después analizalos.
Cuidado: un punto crítico no garantiza un extremo. La función tiene , pero ahí no hay máximo ni mínimo — solo un punto de inflexión. La derivada cero es necesaria pero no suficiente para tener extremo.
Criterio de la primera derivada. Sea un punto crítico de :
- Si cambia de positiva a negativa en → máximo local.
- Si cambia de negativa a positiva en → mínimo local.
- Si no cambia de signo → no es extremo (es punto de inflexión).
Receta para encontrar extremos en (Teorema del valor extremo). Si es continua en un intervalo cerrado :
- Calculá .
- Encontrá puntos críticos en : donde o no existe.
- Evaluá en cada punto crítico y en los extremos y .
- El mayor valor es el máximo absoluto, el menor es el mínimo absoluto.
Ejemplo. Encontrar máximo y mínimo absoluto de en .
Paso 1: .
Paso 2: . Ambos están en .
Paso 3:
- .
- .
- .
- .
Paso 4: el máximo absoluto es (alcanzado en y ), el mínimo absoluto es (en y ).
5.2 Optimización aplicada
🛠️ En la práctica
El problema del corral mínimo. Tenés 100 metros de cerca y querés rodear un corral rectangular contra una pared (un lado de la pared no necesita cerca). ¿Qué dimensiones maximizan el área?
Modelado.
- Sean el lado paralelo a la pared y los dos lados perpendiculares.
- Cerca disponible: .
- Área: .
Despejamos y sustituimos:
Maximizar. Derivamos:
Punto crítico: .
Verificación. , así que es máximo (cóncava hacia abajo). Las dimensiones óptimas: m, m. Área máxima: m².
Receta para problemas de optimización:
- Dibujá un esquema. Etiquetá variables.
- Identificá la magnitud a optimizar (área, costo, distancia, etc.) — la "función objetivo".
- Identificá las restricciones (cerca disponible, presupuesto, etc.).
- Reducí a una variable. Usá las restricciones para escribir la función objetivo en términos de una sola variable.
- Derivá, igualá a cero, encontrá puntos críticos.
- Verificá que sea máximo o mínimo (segunda derivada, o analizando signos).
- Verificá que el resultado tenga sentido físico (no negativos, dentro del dominio).
Otro ejemplo: la lata cilíndrica óptima. Una lata de 355 ml (un refresco) debe minimizar el aluminio usado. ¿Cuál es la relación radio/altura óptima?
- Volumen: .
- Material: (dos tapas + lateral).
De la restricción: . Sustituimos:
Derivamos:
Igualamos a cero: cm.
Y cm. Resultado: — la lata óptima tiene altura igual al diámetro.
Curiosidad. Las latas reales de Coca-Cola no siguen esta proporción: son más altas y delgadas. ¿Por qué? Porque el costo no es solo material: también pesan apilamiento, transporte, ergonomía de la mano. La matemática es solo parte del problema.
5.3 Razones de cambio relacionadas
📐 Fundamento
Cuando dos cantidades dependen del tiempo y están conectadas por una ecuación, sus derivadas también lo están. Eso permite calcular una a partir de la otra.
Receta.
- Dibujá la situación. Identificá las cantidades variables.
- Escribí la ecuación que las relaciona (geometría, física).
- Derivá ambos lados respecto al tiempo.
- Sustituí los datos del instante específico y despejá la incógnita.
Ejemplo clásico — la escalera que resbala. Una escalera de 5 m está apoyada en una pared. Su pie se aleja a 1 m/s. ¿A qué velocidad baja la parte superior cuando el pie está a 3 m de la pared?
Paso 1. = distancia del pie a la pared, = altura del extremo superior.
Paso 2. Pitágoras: .
Paso 3. Derivamos respecto al tiempo :
Paso 4. Cuando : . Sabemos m/s. Despejamos:
El signo negativo significa que decrece: la parte superior cae a 0.75 m/s.
Una sutileza importante. Hay que derivar antes de sustituir valores específicos. Si sustituís en la ecuación primero, perdés la dependencia con el tiempo.
5.4 Concavidad y la segunda derivada
📐 Fundamento
La segunda derivada es la derivada de la derivada — la "tasa de cambio de la pendiente". Cuenta otra cosa que no puede:
- Si → es cóncava hacia arriba (forma de copa, ).
- Si → es cóncava hacia abajo (forma de campana, ).
- Si y cambia de signo → punto de inflexión.
Criterio de la segunda derivada para extremos. Si y existe:
- Si → es mínimo local (la curva es "copa" allí, ergo el punto más bajo).
- Si → es máximo local.
- Si → inconclusivo, hay que usar primera derivada.
Por qué funciona. Si , la pendiente es cero. Si además , las pendientes están creciendo — pasaron de negativas (a la izquierda de ) a positivas (a la derecha). Eso es un mínimo.
Interpretación física. Si es la posición, es la velocidad y es la aceleración. Cuando el coche frena, . Cuando acelera, . La segunda derivada de la posición es la aceleración: la "curvatura" de la trayectoria temporal.
5.5 Trazado de gráficas
🛠️ En la práctica
Para esbozar la gráfica de , este es el procedimiento estándar:
- Dominio: ¿dónde está definida ? (excluí divisiones por cero, raíces de negativos, logs de no-positivos).
- Intersecciones: (con eje ) y resolver (eje ).
- Simetrías: ¿es par (), impar (), periódica?
- Asíntotas: verticales (donde el dominio se rompe) y horizontales ().
- Primera derivada: encontrar puntos críticos, intervalos de crecimiento/decrecimiento.
- Segunda derivada: concavidad, puntos de inflexión.
- Plotear los puntos clave y conectar respetando crecimiento/concavidad.
Ejemplo. Esbozar .
- Dominio: todos los reales.
- Intersecciones: , y .
- Simetría: ni par ni impar.
- Asíntotas: ninguna (polinomio).
- . Puntos críticos: . Signos:
- : (creciente).
- : (decreciente).
- : (creciente). Por tanto es máximo local (), es mínimo local ().
- . Cero en . Concavidad cambia: para cóncava abajo, para cóncava arriba. Punto de inflexión en .
- Conectamos los puntos , máximo, inflexión, mínimo, , .
5.6 Regla de L'Hôpital
📐 Fundamento
Cuando un límite te da la indeterminación o , hay un atajo poderoso:
Regla de L'Hôpital. Si (o ambos ), y cerca de , entonces:
(siempre que el límite del lado derecho exista).
¡Atención! No es la "regla del cociente" — es derivar arriba y abajo por separado, no aplicar el cociente.
Ejemplo 1. . Sustitución directa: . Aplicamos L'Hôpital:
(es el límite famoso del cap. 1; con L'Hôpital, una línea).
Ejemplo 2. . Da . L'Hôpital:
Sigue siendo . Aplicamos otra vez:
Lección. El exponencial crece más rápido que cualquier polinomio. L'Hôpital lo formaliza.
Ejemplo 3. . . L'Hôpital:
Otro . Aplicamos otra vez:
Cuidado. L'Hôpital se aplica solo a indeterminaciones o . Si tu límite no es de esas formas, no lo uses — da resultados absurdos.
Para otras indeterminaciones (como , , , , ), primero hay que transformarlas algebraicamente a o y después aplicar.
Demostración informal. Cerca de , las funciones y se ven (gracias al teorema del valor medio) como rectas que pasan por el origen con pendiente y . El cociente .
5.7 Aproximación lineal y el método de Newton (vistazo)
Aproximación lineal. Cerca de un punto , la curva se parece a su recta tangente:
Útil para estimar valores sin calculadora. Por ejemplo, (verdadero: ).
Método de Newton-Raphson. Para encontrar raíces de cuando no hay fórmula. Empezás con una aproximación y mejorás iterativamente:
En general converge rapidísimo (cuadráticamente). Es la base de muchísimos algoritmos en computación numérica.
5.8 Ejercicios
✏️ Ejercicio 5.1 — Optimización del corral
Tenés 200 m de cerca. Queremos un corral rectangular (sin pared adyacente). ¿Qué dimensiones maximizan el área?
Solución
Sean los lados. Perímetro: . Área: .
. , máximo.
Dimensiones: cuadrado de m, área m².
Lección general: entre todos los rectángulos de perímetro fijo, el cuadrado tiene área máxima.
✏️ Ejercicio 5.2 — Caja sin tapa
Querés hacer una caja sin tapa cortando cuadrados de lado en las esquinas de una hoja cuadrada de cm y doblando los lados. ¿Qué maximiza el volumen?
Solución
Después del corte, base es , altura .
con .
Expandimos: .
.
Igualamos a cero: o .
no sirve (no quedaría base). es el candidato. cm³.
✏️ Ejercicio 5.3 — Razón de cambio: globo inflándose
Un globo esférico se infla a razón de cm³/s. ¿A qué velocidad crece su radio cuando el radio vale cm?
Solución
Volumen de la esfera: .
Derivamos respecto al tiempo: .
Sabemos , . Despejamos:
✏️ Ejercicio 5.4 — Trazado completo
Esbozá la gráfica de . Determiná dominio, intersecciones, asíntotas, máximos/mínimos y concavidad.
Solución
Dominio: todos los reales (denominador siempre positivo).
Intersecciones: . Es el único cruce con los ejes.
Simetría: , impar.
Asíntotas: . Asíntota horizontal . Sin verticales.
por cociente: .
Cero cuando . Signos: positiva en , negativa fuera. Por tanto:
- : mínimo, .
- : máximo, .
: tras un cálculo, . Cero en . Inflexiones en esos tres puntos.
Esbozo: la función crece de hacia , baja al pasar el máximo, cruza el origen, llega a , y se acerca a por debajo.
✏️ Ejercicio 5.5 — L'Hôpital
Calculá:
a. b. c. (ojo: forma , hay que reescribir)
Solución
a. . L'Hôpital: . Sigue . L'Hôpital: . otra vez. L'Hôpital: .
b. . L'Hôpital: .
c. Reescribir: , ahora forma . L'Hôpital: .
5.9 Para profundizar
- Stewart, capítulos 4 y 5. Optimización clásica con muchos ejemplos prácticos.
- El método de Newton se profundiza en Análisis Numérico (cuarto ciclo). Es la base del solver de Excel y de muchísimos algoritmos.
- Optimización con varias variables (multivariable) — la generalización natural — es Cálculo III.
- 3Blue1Brown: Essence of Calculus, episodios 9-10, sobre máximos/mínimos y aproximación de Taylor.
Definiciones nuevas: punto crítico, extremo absoluto, extremo local, criterio primera derivada, criterio segunda derivada, concavidad, punto de inflexión, razones de cambio relacionadas, regla de L'Hôpital, aproximación lineal, método de Newton.