Como identificar o ponto crítico?

Perguntado por: dcosta . Última atualização: 2 de maio de 2023
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Se uma função f possui um ponto de extremo (máximo ou mínimo) local em x=c e a função f é derivável neste ponto, então x=c é um ponto crítico, isto é, f '(c)=0. Pelo teorema, se x=c é um ponto de extremo local para f, a derivada de f se anula e passa uma reta tangente horizontal à curva y=f(x) no ponto (c, f(c)).

Os pontos críticos de uma função de várias variáveis são aqueles onde as derivadas parciais valem zero, ou pelo menos uma delas não existe. Agora que a gente já sabe o que é um ponto crítico de uma função, podemos aprender como achar!

Se o vértice será ponto de máximo ou de mínimo, basta analisar a concavidade da parábola: Se a < 0, a parábola possui ponto de máximo. Se a > 0, a parábola possui ponto de mínimo.

Como encontrar o ponto crítico de uma função? Se uma função f possui um ponto de extremo (máximo ou mínimo) local em x=c e a função f é derivável neste ponto, então x=c é um ponto crítico, isto é, f '(c)=0.

Pontos de inflexão são pontos onde a função muda de concavidade, ou seja, de ser "côncava para cima" para ser "côncava para baixo" ou vice-versa. Eles podem ser encontrados determinando onde a derivada de segunda ordem muda de sinal.

Ponto crítico de controle é uma etapa, matéria-prima ou ingrediente em que ocorre um perigo e podem ser aplicadas medidas preventivas para controle (eliminando, prevenindo ou reduzindo) o perigo. Os PCCs são os pontos caracterizados como realmente críticos à segurança.

O ponto crítico se dá quando não existem limites de fase, os estados do liquido saturado e do vapor saturado são iguais. Já o ponto triplo é quando os três estados da matéria coexistem em equilíbrio.

O que são os Pontos Críticos de Controle (PCCs)?
Os PCCs são definidos como: “uma etapa em que se pode aplicar um controle e que seja essencial para evitar ou eliminar um perigo à segurança do alimento ou para reduzi-lo a um nível aceitável” (CÓDEX, 1997).

O ponto de máximo e o ponto de mínimo de uma função do 2º grau são definidos pela concavidade da parábola, se está voltada para baixo ou para cima. A concavidade da parábola define o ponto máximo e o ponto mínimo da função do 2º grau.

Um ponto de sela é o ponto sobre uma superfície no qual a declividade é nula, mas não se trata de um extremo local (máximo ou mínimo). É o ponto sobre uma superfície na qual a elevação é máxima numa direção e mínima noutra direção (por exemplo, na direção perpendicular).

Analisando a função de forma geral, para encontrarmos o conjunto imagem, sabemos que x² com x pertencente ao real sempre será um número positivo, logo, o conjunto imagem será: Im(f) = R+ (conjunto dos números reais positivos).

Um mínimo local é um ponto tal que para todo em uma vizinhaça de , enquanto que um mínimo absoluto (ou global) é um ponot tal que para todo no domínio da função. Assim, podem existir pontos cujos valores da função sejam inferiores ao valor da função em mínimo local, mas isso não pode ocorrer com um mínimo global!!!

A palavra máximo representa o grau superlativo do adjetivo grande, sendo que maior é o comparativo. O antônimo de máximo é mínimo. A locução adverbial "no máximo" pode significar "na pior das hipóteses". Por exemplo: Eu sei que estamos atrasados, mas prometo que vamos chegar lá no máximo às oito e meia.

a derivada da função é nula - isto é, o coeficiente angular da reta tangente é zero; a função muda seu comportamento - antes é decrescente e depois é crescente, ou antes é crescente e depois é decrescente, temos, respectivamente, um ponto de mínimo ou de máximo para a função.

A primeira derivada de uma função é o coeficiente angular da reta tangente ao gráfico em cada ponto onde a deriva existe, sendo assim, se a derivada segunda também existir nesses pontos, temos que.

Se a segunda derivada da função no ponto "C" for maior do que zero, significa que esta concavidade é voltada para cima e este ponto é um ponto de mínimo. Se a segunda derivada for igual a zero, ela é inconclusiva, significa que não podemos saber se é um ponto de máximo, de mínimo ou até se ele não existe.

A matriz hessiana é uma forma de organizar todas as derivadas parciais de segunda ordem de uma função de múltiplas variáveis. Versão original criada por Grant Sanderson.