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 f(x)=0f'(x) = 0, la curva tiene una tangente horizontal — y ahí, posiblemente, hay un máximo o un mínimo.

Para encontrar los puntos donde ff alcanza valores extremos, resolvés f(x)=0f'(x) = 0.

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.

  • ff tiene un mínimo absoluto en cc si f(c)f(x)f(c) \leq f(x) para todo xx del dominio.
  • ff tiene un mínimo local (o relativo) en cc si f(c)f(x)f(c) \leq f(x) para todo xx cercano a cc.
  • Idem para máximo absoluto y máximo local.

Teorema de Fermat. Si ff tiene un máximo o mínimo local en cc y f(c)f'(c) existe, entonces f(c)=0f'(c) = 0.

Los puntos donde f(c)=0f'(c) = 0 o f(c)f'(c) 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 f(x)=x3f(x) = x^3 tiene f(0)=0f'(0) = 0, 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 cc un punto crítico de ff:

  • Si ff' cambia de positiva a negativa en ccmáximo local.
  • Si ff' cambia de negativa a positiva en ccmínimo local.
  • Si ff' no cambia de signo → no es extremo (es punto de inflexión).

Receta para encontrar extremos en [a,b][a, b] (Teorema del valor extremo). Si ff es continua en un intervalo cerrado [a,b][a, b]:

  1. Calculá f(x)f'(x).
  2. Encontrá puntos críticos en (a,b)(a, b): donde f(x)=0f'(x) = 0 o no existe.
  3. Evaluá ff en cada punto crítico y en los extremos aa y bb.
  4. El mayor valor es el máximo absoluto, el menor es el mínimo absoluto.

Ejemplo. Encontrar máximo y mínimo absoluto de f(x)=x33x+1f(x) = x^3 - 3x + 1 en [2,2][-2, 2].

Paso 1: f(x)=3x23f'(x) = 3x^2 - 3.

Paso 2: 3x23=0x=±13x^2 - 3 = 0 \Rightarrow x = \pm 1. Ambos están en (2,2)(-2, 2).

Paso 3:

  • f(2)=8+6+1=1f(-2) = -8 + 6 + 1 = -1.
  • f(1)=1+3+1=3f(-1) = -1 + 3 + 1 = 3.
  • f(1)=13+1=1f(1) = 1 - 3 + 1 = -1.
  • f(2)=86+1=3f(2) = 8 - 6 + 1 = 3.

Paso 4: el máximo absoluto es 33 (alcanzado en x=1x = -1 y x=2x = 2), el mínimo absoluto es 1-1 (en x=2x = -2 y x=1x = 1).

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 xx el lado paralelo a la pared y yy los dos lados perpendiculares.
  • Cerca disponible: x+2y=100x + 2y = 100.
  • Área: A=xyA = xy.

Despejamos x=1002yx = 100 - 2y y sustituimos:

A(y)=(1002y)y=100y2y2A(y) = (100 - 2y) y = 100 y - 2 y^2

Maximizar. Derivamos:

A(y)=1004yA'(y) = 100 - 4y

Punto crítico: A(y)=0y=25A'(y) = 0 \Rightarrow y = 25.

Verificación. A(y)=4<0A''(y) = -4 < 0, así que es máximo (cóncava hacia abajo). Las dimensiones óptimas: y=25y = 25 m, x=10050=50x = 100 - 50 = 50 m. Área máxima: 5025=125050 \cdot 25 = 1250 m².

Receta para problemas de optimización:

  1. Dibujá un esquema. Etiquetá variables.
  2. Identificá la magnitud a optimizar (área, costo, distancia, etc.) — la "función objetivo".
  3. Identificá las restricciones (cerca disponible, presupuesto, etc.).
  4. Reducí a una variable. Usá las restricciones para escribir la función objetivo en términos de una sola variable.
  5. Derivá, igualá a cero, encontrá puntos críticos.
  6. Verificá que sea máximo o mínimo (segunda derivada, o analizando signos).
  7. 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: V=πr2h=355V = \pi r^2 h = 355.
  • Material: S=2πr2+2πrhS = 2\pi r^2 + 2\pi r h (dos tapas + lateral).

De la restricción: h=355πr2h = \frac{355}{\pi r^2}. Sustituimos:

S(r)=2πr2+2πr355πr2=2πr2+710rS(r) = 2 \pi r^2 + 2 \pi r \cdot \frac{355}{\pi r^2} = 2 \pi r^2 + \frac{710}{r}

Derivamos:

S(r)=4πr710r2S'(r) = 4 \pi r - \frac{710}{r^2}

Igualamos a cero: 4πr3=710r=7104π33.844 \pi r^3 = 710 \Rightarrow r = \sqrt[3]{\frac{710}{4\pi}} \approx 3.84 cm.

Y h=355πr27.67h = \frac{355}{\pi r^2} \approx 7.67 cm. Resultado: h=2rh = 2r — 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.

  1. Dibujá la situación. Identificá las cantidades variables.
  2. Escribí la ecuación que las relaciona (geometría, física).
  3. Derivá ambos lados respecto al tiempo.
  4. 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. xx = distancia del pie a la pared, yy = altura del extremo superior.

Paso 2. Pitágoras: x2+y2=25x^2 + y^2 = 25.

Paso 3. Derivamos respecto al tiempo tt:

2xdxdt+2ydydt=02x \frac{dx}{dt} + 2y \frac{dy}{dt} = 0

Paso 4. Cuando x=3x = 3: y=259=4y = \sqrt{25 - 9} = 4. Sabemos dxdt=1\frac{dx}{dt} = 1 m/s. Despejamos:

dydt=xydxdt=341=0.75 m/s\frac{dy}{dt} = -\frac{x}{y} \cdot \frac{dx}{dt} = -\frac{3}{4} \cdot 1 = -0.75 \text{ m/s}

El signo negativo significa que yy decrece: la parte superior cae a 0.75 m/s.

Una sutileza importante. Hay que derivar antes de sustituir valores específicos. Si sustituís x=3x = 3 en la ecuación primero, perdés la dependencia con el tiempo.

5.4 Concavidad y la segunda derivada

📐 Fundamento

La segunda derivada ff'' es la derivada de la derivada — la "tasa de cambio de la pendiente". Cuenta otra cosa que ff' no puede:

  • Si f(x)>0f''(x) > 0ff es cóncava hacia arriba (forma de copa, \smile).
  • Si f(x)<0f''(x) < 0ff es cóncava hacia abajo (forma de campana, \frown).
  • Si f(x)=0f''(x) = 0 y cambia de signo → punto de inflexión.

Criterio de la segunda derivada para extremos. Si f(c)=0f'(c) = 0 y f(c)f''(c) existe:

  • Si f(c)>0f''(c) > 0cc es mínimo local (la curva es "copa" allí, ergo el punto más bajo).
  • Si f(c)<0f''(c) < 0cc es máximo local.
  • Si f(c)=0f''(c) = 0inconclusivo, hay que usar primera derivada.

Por qué funciona. Si f(c)=0f'(c) = 0, la pendiente es cero. Si además f(c)>0f''(c) > 0, las pendientes están creciendo — pasaron de negativas (a la izquierda de cc) a positivas (a la derecha). Eso es un mínimo.

Interpretación física. Si x(t)x(t) es la posición, x(t)=v(t)x'(t) = v(t) es la velocidad y x(t)=a(t)x''(t) = a(t) es la aceleración. Cuando el coche frena, a<0a < 0. Cuando acelera, a>0a > 0. 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 ff, este es el procedimiento estándar:

  1. Dominio: ¿dónde está definida ff? (excluí divisiones por cero, raíces de negativos, logs de no-positivos).
  2. Intersecciones: f(0)f(0) (con eje yy) y resolver f(x)=0f(x) = 0 (eje xx).
  3. Simetrías: ¿es par (f(x)=f(x)f(-x) = f(x)), impar (f(x)=f(x)f(-x) = -f(x)), periódica?
  4. Asíntotas: verticales (donde el dominio se rompe) y horizontales (limx±f(x)\lim_{x \to \pm\infty} f(x)).
  5. Primera derivada: encontrar puntos críticos, intervalos de crecimiento/decrecimiento.
  6. Segunda derivada: concavidad, puntos de inflexión.
  7. Plotear los puntos clave y conectar respetando crecimiento/concavidad.

Ejemplo. Esbozar f(x)=x33x2f(x) = x^3 - 3x^2.

  1. Dominio: todos los reales.
  2. Intersecciones: f(0)=0f(0) = 0, y f(x)=x2(x3)=0x=0,3f(x) = x^2(x - 3) = 0 \Rightarrow x = 0, 3.
  3. Simetría: ni par ni impar.
  4. Asíntotas: ninguna (polinomio).
  5. f(x)=3x26x=3x(x2)f'(x) = 3x^2 - 6x = 3x(x - 2). Puntos críticos: x=0,2x = 0, 2. Signos:
    • x<0x < 0: f>0f' > 0 (creciente).
    • 0<x<20 < x < 2: f<0f' < 0 (decreciente).
    • x>2x > 2: f>0f' > 0 (creciente). Por tanto x=0x = 0 es máximo local (f(0)=0f(0) = 0), x=2x = 2 es mínimo local (f(2)=4f(2) = -4).
  6. f(x)=6x6f''(x) = 6x - 6. Cero en x=1x = 1. Concavidad cambia: para x<1x < 1 cóncava abajo, para x>1x > 1 cóncava arriba. Punto de inflexión en (1,2)(1, -2).
  7. Conectamos los puntos (1,4)(-1, -4), (0,0)(0, 0) máximo, (1,2)(1, -2) inflexión, (2,4)(2, -4) mínimo, (3,0)(3, 0), (4,16)(4, 16).
Gráfica de f(x)=x³-3x² mostrando máximo en (0,0), mínimo en (2,-4) e inflexión en (1,-2). x y (0,0) máx (1,−2) inflexión (2,−4) mín (3,0)

5.6 Regla de L'Hôpital

📐 Fundamento

Cuando un límite te da la indeterminación 00\frac{0}{0} o \frac{\infty}{\infty}, hay un atajo poderoso:

Regla de L'Hôpital. Si limxaf(x)=limxag(x)=0\lim_{x \to a} f(x) = \lim_{x \to a} g(x) = 0 (o ambos ±\pm \infty), y g(x)0g'(x) \neq 0 cerca de aa, entonces:

limxaf(x)g(x)=limxaf(x)g(x)\lim_{x \to a} \frac{f(x)}{g(x)} = \lim_{x \to a} \frac{f'(x)}{g'(x)}

(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. limx0sinxx\lim_{x \to 0} \frac{\sin x}{x}. Sustitución directa: 0/00/0. Aplicamos L'Hôpital:

limx0cosx1=1\lim_{x \to 0} \frac{\cos x}{1} = 1

(es el límite famoso del cap. 1; con L'Hôpital, una línea).

Ejemplo 2. limxexx2\lim_{x \to \infty} \frac{e^x}{x^2}. Da /\infty/\infty. L'Hôpital:

limxex2x\lim_{x \to \infty} \frac{e^x}{2x}

Sigue siendo /\infty/\infty. Aplicamos otra vez:

limxex2=\lim_{x \to \infty} \frac{e^x}{2} = \infty

Lección. El exponencial crece más rápido que cualquier polinomio. L'Hôpital lo formaliza.

Ejemplo 3. limx01cosxx2\lim_{x \to 0} \frac{1 - \cos x}{x^2}. 0/00/0. L'Hôpital:

limx0sinx2x\lim_{x \to 0} \frac{\sin x}{2x}

Otro 0/00/0. Aplicamos otra vez:

limx0cosx2=12\lim_{x \to 0} \frac{\cos x}{2} = \frac{1}{2}

Cuidado. L'Hôpital se aplica solo a indeterminaciones 00\frac{0}{0} o \frac{\infty}{\infty}. Si tu límite no es de esas formas, no lo uses — da resultados absurdos.

Para otras indeterminaciones (como 00 \cdot \infty, \infty - \infty, 000^0, 11^\infty, 0\infty^0), primero hay que transformarlas algebraicamente a 0/00/0 o /\infty/\infty y después aplicar.

Demostración informal. Cerca de aa, las funciones ff y gg se ven (gracias al teorema del valor medio) como rectas que pasan por el origen con pendiente f(a)f'(a) y g(a)g'(a). El cociente f(x)/g(x)f(a)(xa)/(g(a)(xa))=f(a)/g(a)f(x)/g(x) \approx f'(a)(x-a)/(g'(a)(x-a)) = f'(a)/g'(a).

5.7 Aproximación lineal y el método de Newton (vistazo)

Aproximación lineal. Cerca de un punto aa, la curva se parece a su recta tangente:

f(x)f(a)+f(a)(xa)f(x) \approx f(a) + f'(a)(x - a)

Útil para estimar valores sin calculadora. Por ejemplo, 4.14+122(0.1)=2.025\sqrt{4.1} \approx \sqrt{4} + \frac{1}{2 \cdot 2}(0.1) = 2.025 (verdadero: 2.0248...2.0248...).

Método de Newton-Raphson. Para encontrar raíces de f(x)=0f(x) = 0 cuando no hay fórmula. Empezás con una aproximación x0x_0 y mejorás iterativamente:

xn+1=xnf(xn)f(xn)x_{n+1} = x_n - \frac{f(x_n)}{f'(x_n)}

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?

✏️ Ejercicio 5.2 — Caja sin tapa

Querés hacer una caja sin tapa cortando cuadrados de lado xx en las esquinas de una hoja cuadrada de 30×3030 \times 30 cm y doblando los lados. ¿Qué xx maximiza el volumen?

✏️ Ejercicio 5.3 — Razón de cambio: globo inflándose

Un globo esférico se infla a razón de 5050 cm³/s. ¿A qué velocidad crece su radio cuando el radio vale 55 cm?

✏️ Ejercicio 5.4 — Trazado completo

Esbozá la gráfica de f(x)=xx2+1f(x) = \dfrac{x}{x^2 + 1}. Determiná dominio, intersecciones, asíntotas, máximos/mínimos y concavidad.

✏️ Ejercicio 5.5 — L'Hôpital

Calculá:

a. limx0tanxxx3\lim_{x \to 0} \dfrac{\tan x - x}{x^3} b. limxlnxx\lim_{x \to \infty} \dfrac{\ln x}{x} c. limx0+xlnx\lim_{x \to 0^+} x \ln x (ojo: forma 0()0 \cdot (-\infty), hay que reescribir)

5.9 Para profundizar


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.