Calculadora de diferenciação numérica (diferenças progressiva/retroativa/central)
Aproxima f′(x₀) com três diferenças finitas: progressiva (f(x₀+h)−f(x₀))/h, retroativa (f(x₀)−f(x₀−h))/h e central (f(x₀+h)−f(x₀−h))/(2h), além da segunda derivada central. A derivada exata, opcional, adiciona o erro absoluto de cada método e mostra o contraste O(h) vs. O(h²). Exemplo: f=x², x₀=1, h=0,1 → progressiva 2,1; retroativa 1,9; central exatamente 2,0.
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Guia de uso da ferramenta
Veja quando usar esta ferramenta, o que ela suporta e como os usuários a aplicam.
Fatos principais
Categoria
Math & Numbers
Tipos de entrada
text, number
Tipo de saída
text
Cobertura de exemplos
4
API pronta
Sim
Visão geral
A calculadora de diferenciação numérica aproxima a derivada de primeira ordem f′(x₀) usando fórmulas de diferenças finitas progressiva, retroativa e central, além de calcular a segunda derivada central f″(x₀). Opcionalmente, compara os resultados com a derivada analítica informada, exibindo o erro absoluto de cada método e evidenciando a precisão entre aproximações de ordem O(h) e O(h²).
Quando usar
Ao estimar derivadas pontuais de funções matemáticas sem efetuar a diferenciação analítica manual.
Para comparar visualmente a convergência e o erro de truncamento entre métodos de ordem O(h) e O(h²).
Ao analisar o comportamento da primeira e segunda derivadas variando o tamanho do passo h em pontos específicos.
Como funciona
1Informe a expressão da função f(x), o ponto de avaliação x₀ e o tamanho do passo h (com 0 < h ≤ 1).
2Opcionalmente, insira a derivada analítica exata f′(x) para cálculo de erro e ajuste a quantidade de casas decimais.
3O sistema calcula as aproximações por diferença progressiva, retroativa e central, a segunda derivada central e os respectivos erros absolutos.
Casos de uso
Estudantes de cálculo e métodos numéricos validando tarefas de diferenças finitas e análise de erro.
Engenheiros e pesquisadores estimando taxas de variação locais em modelos analíticos sem resolver diferenciais complexas.
Docentes preparando demonstrações visuais do impacto do passo h na precisão de esquemas numéricos.
Exemplos
1. Diferenciação numérica de função quadrática
Estudante de Engenharia
Contexto
Precisa conferir exercícios de métodos numéricos envolvendo a aproximação de derivadas por diferenças finitas para f(x) = x² no ponto x₀ = 1.
Problema
Calcular as aproximações lateral e central com passo h = 0,1 e contrastar com a derivada analítica 2x.
Como usar
Preencha f(x) com `x^2`, x₀ com `1`, h com `0.1` e a derivada exata com `2x`.
Obtém progressiva 2,100000 (erro 0,1), retroativa 1,900000 (erro 0,1) e central exata 2,000000 (erro 0,0), com f″(x₀) igual a 2,000000.
2. Aproximação de função trigonométrica com passo reduzido
Monitor de Física Computacional
Contexto
Elaborando material didático sobre a superioridade da precisão O(h²) da diferença central em funções periódicas.
Problema
Demonstrar o comportamento do erro numérico ao derivar f(x) = sin(x) em x₀ = 0,5 com passo h = 0,01.
Como usar
Insira `sin(x)` em f(x), `0.5` no ponto x₀, `0.01` no passo h e `cos(x)` na derivada exata.
Perguntas frequentes
Qual é a diferença entre as aproximações progressiva, retroativa e central?
As fórmulas progressiva e retroativa usam apenas um lado do ponto e têm erro de truncamento O(h), enquanto a central combina ambos os lados e atinge precisão O(h²).
Como a segunda derivada é calculada?
Ela é estimada pela aproximação de diferença central de segunda ordem: (f(x₀+h) - 2f(x₀) + f(x₀-h)) / h².
Por que não se deve usar um passo h excessivamente pequeno?
Passos extremamente pequenos reduzem o erro de truncamento teórico, mas amplificam erros de arredondamento decorrentes do cancelamento numérico em ponto flutuante.
É obrigatório fornecer a derivada exata?
Não. O campo da derivada exata é opcional e serve exclusivamente para computar o erro absoluto de cada método de aproximação.
Quais funções matemáticas são aceitas na entrada?
Expressões aritméticas padrão e funções como sin, cos, exp, ln, sqrt, potências com ^ e constantes usuais.