문제 은행 · 미적분 · 대학 미적분 · 다변수 미분

방향도함수와 기울기벡터

주어진 방향의 변화율과 가장 빨리 증가하는 방향(기울기벡터)을 구한다

유형·난이도는 우리말 풀이가 붙은 문제는 선생님이 정했고, 나머지는 자동 분류라 다를 수 있어요. 난이도가 정해지지 않은 문제는 난이도로 거를 때 빠집니다.

3문제 · 1 / 1쪽

1.CLP-3 · 2.7절 · 29번대학 수준우리말 번역

함수 f(x,y,z)=x2+cos⁡(yz)f(x,y,z) = x^2 + \cos(yz) 를 생각하세요.

(a) 점 (1,0,π/2)(1, 0, \pi/2) 에서 ff 가 가장 빠르게 증가하는 방향을 구하세요. (b) 점 (1,0,π/2)(1, 0, \pi/2) 에서 곡면

S={ (x,y,z) ∣ f(x,y,z)=1 }S = \big\{ \ (x,y,z)\ \big|\ f(x,y,z) = 1\ \big\}

에 접하는 평면 TT 의 방정식을 구하세요. (c) TT 와 점 (0,1,0)(0, 1, 0) 사이의 거리를 구하세요. (d) 평면 TT 와 평면

P={ (x,y,z) ∣ x+z=0 }P = \big\{ \ (x,y,z)\ \big|\ x + z = 0\ \big\}

가 이루는 각을 구하세요.

영어 원문 보기

Consider the function f(x,y,z)=x2+cos⁡(yz)f(x,y,z) = x^2 + \cos(yz).

(a) Give the direction in which ff is increasing the fastest at the point (1,0,π/2)(1, 0, \pi/2). (b) Give an equation for the plane TT tangent to the surface

S={ (x,y,z) ∣ f(x,y,z)=1 }S = \big\{ \ (x,y,z)\ \big|\ f(x,y,z) = 1\ \big\}

at the point (1,0,π/2)(1, 0, \pi/2). (c) Find the distance between TT and the point (0,1,0)(0, 1, 0). (d) Find the angle between the plane TT and the plane

P={ (x,y,z) ∣ x+z=0 }.P = \big\{ \ (x,y,z)\ \big|\ x + z = 0\ \big\}.

정답·풀이 보기

ff 의 1계 편도함수를 임의의 점 (x,y,z)(x,y,z) 에서와 점 (1,0,π/2)(1, 0, \pi/2) 에서 각각 구하면 다음과 같다.

fx(x,y,z)=2xfx(1,0,π/2)=2fy(x,y,z)=−zsin⁡(yz)fy(1,0,π/2)=0fz(x,y,z)=−ysin⁡(yz)fz(1,0,π/2)=0\begin{aligned} f_x(x,y,z)&= 2x\qquad & f_x(1, 0, \pi/2)&= 2 \\ f_y(x,y,z)&= -z\sin(yz)\qquad & f_y(1, 0, \pi/2)&= 0 \\ f_z(x,y,z)&= -y\sin(yz)\qquad & f_z(1, 0, \pi/2)&= 0 \end{aligned}

(a) ff 의 증가율이 가장 큰 방향은 ∇f(1,0,π/2)=<2,0,0>{ \boldsymbol{\nabla} } f(1, 0, \pi/2)=\left< 2,0,0\right> 의 방향이다. 그 방향의 단위벡터는 ı^\hat{\boldsymbol{\imath}} 이다.

(b) 기울기 벡터 ∇f(1,0,π/2)=<2,0,0>{ \boldsymbol{\nabla} } f(1, 0, \pi/2)=\left< 2,0,0\right> 는 (1,0,π/2)(1, 0, \pi/2) 에서 곡면 f=1f=1 의 법선벡터이다. 따라서 구하는 접평면은

<2,0,0>⋅<x−1 , y−0 , z−π/2>=0또는x=1\begin{aligned} \left< 2,0,0\right> \cdot \left< x-1\,,\,y-0\,,\,z-\pi/2\right>=0\qquad\text{또는}\qquad x=1 \end{aligned}

이다.

(c) 점 (0,1,0)(0,1,0) 에서 TT 위의 점 (1,1,0)(1,1,0) 으로 향하는 벡터는 <1,0,0>\left< 1,0,0\right> 이고, 이 벡터는 TT 에 수직이다. 따라서 (1,1,0)(1,1,0) 은 TT 위의 점 중 (0,1,0)(0,1,0) 에 가장 가까운 점이고, (0,1,0)(0,1,0) 에서 TT 까지의 거리는 ∣<1,0,0>∣=1|\left< 1,0,0\right>|=1 이다.

(d) 벡터 <1,0,1>\left< 1,0,1\right> 은 평면 x+z=0x+z=0 에 수직이다. 따라서 두 평면 TT 와 x+z=0x+z=0 이 이루는 각은 두 벡터 <1,0,0>\left< 1,0,0\right> 과 <1,0,1>\left< 1,0,1\right> 이 이루는 각 θ\theta 와 같고, 이 각은 다음을 만족한다.

∣<1,0,0>∣ ∣<1,0,1>∣ cos⁡θ=∣<1,0,0>⋅<1,0,1>∣=1  ⟹  cos⁡θ=12  ⟹  θ=π4\begin{aligned} & |\left< 1,0,0\right>| \ |\left< 1,0,1\right>|\ \cos\theta =|\left< 1,0,0\right>\cdot\left< 1,0,1\right>| =1 \\ &\implies \cos\theta=\frac{1}{\sqrt{2}} \implies \theta=\frac{\pi}{4} \end{aligned}

원본 교재 풀이(영어)

The first order partial derivatives of ff, both at a general point (x,y,z)(x,y,z) and at the point (1,0,π/2)(1, 0, \pi/2), are

fx(x,y,z)=2xfx(1,0,π/2)=2fy(x,y,z)=−zsin⁡(yz)fy(1,0,π/2)=0fz(x,y,z)=−ysin⁡(yz)fz(1,0,π/2)=0\begin{aligned} f_x(x,y,z)&= 2x\qquad & f_x(1, 0, \pi/2)&= 2 \\ f_y(x,y,z)&= -z\sin(yz)\qquad & f_y(1, 0, \pi/2)&= 0 \\ f_z(x,y,z)&= -y\sin(yz)\qquad & f_z(1, 0, \pi/2)&= 0 \end{aligned}

(a) The rate of increase of ff is largest in the direction of ∇f(1,0,π/2)=<2,0,0>{ \boldsymbol{\nabla} } f(1, 0, \pi/2)=\left< 2,0,0\right>. A unit vector in that direction is ı^\hat{\boldsymbol{\imath}}.

(b) The gradient vector ∇f(1,0,π/2)=<2,0,0>{ \boldsymbol{\nabla} } f(1, 0, \pi/2)=\left< 2,0,0\right> is a normal vector to the surface f=1f=1 at (1,0,π/2)(1, 0, \pi/2). So the specified tangent plane is

<2,0,0>⋅<x−1 , y−0 , z−π/2>=0orx=1\begin{aligned} \left< 2,0,0\right> \cdot \left< x-1\,,\,y-0\,,\,z-\pi/2\right>=0\qquad\text{or}\qquad x=1 \end{aligned}

(c) The vector from the point (0,1,0)(0,1,0) to the point (1,1,0)(1,1,0), on TT, is <1,0,0>\left< 1,0,0\right>, which is perpendicular to TT. So (1,1,0)(1,1,0) is the point on TT nearest (0,1,0)(0,1,0) and the distance from (0,1,0)(0,1,0) to TT is ∣<1,0,0>∣=1|\left< 1,0,0\right>|=1.

(d) The vector <1,0,1>\left< 1,0,1\right> is perpendicular to the plane x+z=0x+z=0. So the angle between the planes TT and x+z=0x+z=0 is the same as the angle θ\theta between the vectors <1,0,0>\left< 1,0,0\right> and <1,0,1>\left< 1,0,1\right>, which obeys

∣<1,0,0>∣ ∣<1,0,1>∣ cos⁡θ=∣<1,0,0>⋅<1,0,1>∣=1  ⟹  cos⁡θ=12  ⟹  θ=π4\begin{aligned} & |\left< 1,0,0\right>| \ |\left< 1,0,1\right>|\ \cos\theta =|\left< 1,0,0\right>\cdot\left< 1,0,1\right>| =1 \\ &\implies \cos\theta=\frac{1}{\sqrt{2}} \implies \theta=\frac{\pi}{4} \end{aligned}

한 번 더 — 비슷한 문제 풀기CLP-3 · 2.7절 · 32번
# 방향도함수와 기울기벡터계산도전자동 분류
2.CLP-3 · 2.7절 · 30번대학 수준우리말 번역

함수 T(x,y,z)T(x,y,z) 가 P=(2,1,1)P = (2,1,1) 에서 T(P)=5T(P) = 5, Tx(P)=1T_x (P) = 1, Ty(P)=2T_y(P) = 2, Tz(P)=3T_z(P) = 3 임이 알려져 있다.

(a) 꿀벌이 PP 에서 출발하여 점 Q=(3,2,2)Q = (3,2,2) 를 향하는 단위벡터를 따라 날아간다. 이 방향으로의 T(x,y,z)T(x,y,z) 의 변화율을 구하세요. (b) 점 PP 에서 TT 의 선형 근사를 이용하여 T(1.9,1,1.2)T(1.9,1,1.2) 를 어림하세요. (c) S(x,y,z)=x+zS(x,y,z) = x + z 라 하자. 꿀벌이 PP 에서 출발할 때, 이 방향으로의 T(x,y,z)T(x,y,z) 의 변화율과 S(x,y,z)S(x,y,z) 의 변화율이 모두 0이 되려면 어느 단위벡터 방향으로 날아가야 하는지 구하세요.

영어 원문 보기

A function T(x,y,z)T(x,y,z) at P=(2,1,1)P = (2,1,1) is known to have T(P)=5T(P) = 5, Tx(P)=1T_x (P) = 1, Ty(P)=2T_y(P) = 2, and Tz(P)=3T_z(P) = 3.

(a) A bee starts flying at PP and flies along the unit vector pointing towards the point Q=(3,2,2)Q = (3,2,2). What is the rate of change of T(x,y,z)T(x,y,z) in this direction? (b) Use the linear approximation of TT at the point PP to approximate T(1.9,1,1.2)T(1.9,1,1.2). (c) Let S(x,y,z)=x+zS(x,y,z) = x + z. A bee starts flying at PP; along which unit vector direction should the bee fly so that the rate of change of T(x,y,z)T(x,y,z) and of S(x,y,z)S(x,y,z) are both zero in this direction?

정답·풀이 보기

(a) P=(2,1,1)P=(2,1,1) 에서 Q=(3,2,2)Q=(3,2,2) 로 향하는 단위벡터 방향으로의 TT 의 방향도함수를 구하는 문제이다. 이 단위벡터는 <1,1,1>3\frac{\left< 1,1,1\right>}{\sqrt{3}} 이다. 따라서 방향도함수는

∇T(P)⋅<1,1,1>3=<1,2,3>⋅<1,1,1>3=23\begin{aligned} { \boldsymbol{\nabla} } T(P)\cdot \frac{\left< 1,1,1\right>}{\sqrt{3}} =\left< 1,2,3\right> \cdot \frac{\left< 1,1,1\right>}{\sqrt{3}} =2\sqrt{3} \end{aligned}

이다.

(b) PP 에서 TT 의 선형 근사는

T(2+Δx , 1+Δy , 1+Δz)≈T(P)+Tx(P) Δx+Ty(P) Δy+Tz(P) Δz=5+Δx+2 Δy+3 Δz\begin{aligned} T(2+\Delta x\,,\,1+\Delta y\,,\,1+\Delta z) &\approx T(P) + T_x(P)\,\Delta x + T_y(P)\,\Delta y + T_z(P)\,\Delta z \\ &= 5 +\Delta x +2\,\Delta y +3\,\Delta z \end{aligned}

이다. 여기에 Δx=−0.1\Delta x = -0.1, Δy=0\Delta y = 0, Δz=0.2\Delta z=0.2 를 대입하면

T(1.9 , 1 , 1.2)≈5+(−0.1)+2 (0)+3 (0.2)=5.5\begin{aligned} T(1.9\,,\,1\,,\,1.2) &\approx 5 +(-0.1) +2\,(0) +3\,(0.2) =5.5 \end{aligned}

이다.

(c) TT 의 변화율이 0이 되려면 운동 방향이 ∇T(P)=<1,2,3>{ \boldsymbol{\nabla} } T(P) = \left< 1,2,3\right> 에 수직이어야 한다. SS 의 변화율도 0이 되려면 운동 방향이 ∇S(P)=<1,0,1>{ \boldsymbol{\nabla} } S(P) = \left< 1,0,1\right> 에도 수직이어야 한다. 벡터

<1,2,3>×<1,0,1>=det⁡[ı^ȷ^k^123101]=<2,2,−2>\begin{aligned} \left< 1,2,3\right> \times \left< 1,0,1\right> &=\det\left[\begin{matrix} \hat{\boldsymbol{\imath}} & \hat{\boldsymbol{\jmath}} & \hat{\mathbf{k}}\\ 1 & 2 & 3 \\ 1 & 0 & 1\end{matrix}\right] =\left< 2,2,-2\right> \end{aligned}

는 ∇T(P){ \boldsymbol{\nabla} } T(P) 와 ∇S(P){ \boldsymbol{\nabla} } S(P) 에 모두 수직이다. 따라서 구하는 단위벡터는 ±<1,1,−1>3\pm\frac{\left< 1,1,-1\right>}{\sqrt{3}} 이다.

원본 교재 풀이(영어)

(a) We are being asked for the directional derivative of TT in the direction of the unit vector from P=(2,1,1)P=(2,1,1) to Q=(3,2,2)Q=(3,2,2), which is <1,1,1>3\frac{\left< 1,1,1\right>}{\sqrt{3}}. That directional derivative is

∇T(P)⋅<1,1,1>3=<1,2,3>⋅<1,1,1>3=23\begin{aligned} { \boldsymbol{\nabla} } T(P)\cdot \frac{\left< 1,1,1\right>}{\sqrt{3}} =\left< 1,2,3\right> \cdot \frac{\left< 1,1,1\right>}{\sqrt{3}} =2\sqrt{3} \end{aligned}

(b) The linear approximation to TT at PP is

T(2+Δx , 1+Δy , 1+Δz)≈T(P)+Tx(P) Δx+Ty(P) Δy+Tz(P) Δz=5+Δx+2 Δy+3 Δz\begin{aligned} T(2+\Delta x\,,\,1+\Delta y\,,\,1+\Delta z) &\approx T(P) + T_x(P)\,\Delta x + T_y(P)\,\Delta y + T_z(P)\,\Delta z \\ &= 5 +\Delta x +2\,\Delta y +3\,\Delta z \end{aligned}

Applying this with Δx=−0.1\Delta x = -0.1, Δy=0\Delta y = 0, Δz=0.2\Delta z=0.2 gives

T(1.9 , 1 , 1.2)≈5+(−0.1)+2 (0)+3 (0.2)=5.5\begin{aligned} T(1.9\,,\,1\,,\,1.2) &\approx 5 +(-0.1) +2\,(0) +3\,(0.2) =5.5 \end{aligned}

(c) For the rate of change of TT to be zero, the direction of motion must be perpendicular to ∇T(P)=<1,2,3>{ \boldsymbol{\nabla} } T(P) = \left< 1,2,3\right>. For the rate of change of SS to also be zero, the direction of motion must also be perpendicular to ∇S(P)=<1,0,1>{ \boldsymbol{\nabla} } S(P) = \left< 1,0,1\right>. The vector

<1,2,3>×<1,0,1>=det⁡[ı^ȷ^k^123101]=<2,2,−2>\begin{aligned} \left< 1,2,3\right> \times \left< 1,0,1\right> &=\det\left[\begin{matrix} \hat{\boldsymbol{\imath}} & \hat{\boldsymbol{\jmath}} & \hat{\mathbf{k}}\\ 1 & 2 & 3 \\ 1 & 0 & 1\end{matrix}\right] =\left< 2,2,-2\right> \end{aligned}

is perpendicular to both ∇T(P){ \boldsymbol{\nabla} } T(P) and ∇S(P){ \boldsymbol{\nabla} } S(P). So the desired unit vectors are ±<1,1,−1>3\pm\frac{\left< 1,1,-1\right>}{\sqrt{3}}.

한 번 더 — 비슷한 문제 풀기CLP-3 · 2.7절 · 31번
# 방향도함수와 기울기벡터계산도전자동 분류
3.CLP-3 · 2.7절 · 31번대학 수준우리말 번역

함수 F(x,y,z)=z3+xy2+xzF(x,y,z) = z^3 +xy^2 +xz 와 G(x,y,z)=3x−y+4zG(x,y,z)=3x-y+4z 를 생각하세요. 당신은 점 P(0,1,2)P(0,1,2) 에 서 있습니다.

(a) PP 에서 Q(0.1 , 0.9 , 1.8)Q(0.1\,,\,0.9\,,\,1.8) 로 뛰어갑니다. 선형 근사를 이용하여 FF 가 변하는 양을 대략 구하세요. (b) PP 에서 GG 가 가장 빠르게 증가하는 방향으로 뛰어갑니다. FF 는 증가하는지 감소하는지 판단하세요. (c) PP 에서 FF 와 GG 의 변화율이 모두 0 인 방향 <a , b , c>\left< a\,,\,b\,,\,c\right> 로 뛰어갑니다. 이러한 방향의 예를 하나 구하세요(단위벡터일 필요는 없습니다).

영어 원문 보기

Consider the functions F(x,y,z)=z3+xy2+xzF(x,y,z) = z^3 +xy^2 +xz and G(x,y,z)=3x−y+4zG(x,y,z)=3x-y+4z. You are standing at the point P(0,1,2)P(0,1,2).

(a) You jump from PP to Q(0.1 , 0.9 , 1.8)Q(0.1\,,\,0.9\,,\,1.8). Use the linear approximation to determine approximately the amount by which FF changes. (b) You jump from PP in the direction along which GG increases most rapidly. Will FF increase or decrease? (c) You jump from PP in a direction <a , b , c>\left< a\,,\,b\,,\,c\right> along which the rates of change of FF and GG are both zero. Give an example of such a direction (need not be a unit vector).

정답·풀이 보기

(0,1,2)(0,1,2) 에서 FF 와 GG 의 기울기벡터가 모두 필요하다. 따라서 다음을 계산한다.

∂F∂x(x,y,z)=y2+z∂F∂y(x,y,z)=2xy∂F∂z(x,y,z)=3z2+x∂G∂x(x,y,z)=3∂G∂y(x,y,z)=−1∂G∂z(x,y,z)=4\begin{aligned} \frac{\partial F}{\partial x}(x,y,z)&=y^2+z & \frac{\partial F}{\partial y}(x,y,z)&=2xy & \frac{\partial F}{\partial z}(x,y,z)&=3z^2+x \\ \frac{\partial G}{\partial x}(x,y,z)&=3 & \frac{\partial G}{\partial y}(x,y,z)&=-1 & \frac{\partial G}{\partial z}(x,y,z)&=4 \end{aligned}

그러면

∇F(0,1,2)=<3,0,12>∇G(0,1,2)=<3,−1,4>{ \boldsymbol{\nabla} } F(0,1,2) = \left< 3,0,12 \right>\qquad { \boldsymbol{\nabla} } G(0,1,2) = \left< 3,-1,4 \right>

이다.

(a) (0,1,2)(0,1,2) 에서 FF 의 선형 근사는

F(x,y,z)≈F(0,1,2)+Fx(0,1,2) x+Fy(0,1,2) (y−1)+Fz(0,1,2) (z−2)=8+3x+12(z−2)\begin{aligned} F(x,y,z) &\approx F(0,1,2) + F_x(0,1,2)\,x + F_y(0,1,2)\,(y-1) + F_z(0,1,2)\,(z-2) \\ &=8+ 3 x + 12 (z-2) \end{aligned}

이다. 특히

F(0.1 , 0.9 , 1.8)−F(0,1,2)≈3(0.1)+12(−0.2)=−2.1\begin{aligned} F(0.1\,,\,0.9\,,\,1.8) - F(0,1,2) &\approx 3(0.1) + 12(-0.2) =-2.1 \end{aligned}

이다.

(b) PP 에서 GG 가 가장 빠르게 증가하는 방향은 ∇G(0,1,2)=<3,−1,4>{ \boldsymbol{\nabla} } G(0,1,2) = \left< 3,-1,4 \right> 이다. 그 방향으로의 FF 의 방향미분계수는

D<3,−1,4>26F(0,1,2)=∇F(0,1,2)⋅<3,−1,4>26=<3,0,12>⋅<3,−1,4>26>0\begin{aligned} D_{\frac{\left< 3,-1,4\right>}{\sqrt{26}}}F(0,1,2) = { \boldsymbol{\nabla} } F(0,1,2) \cdot \frac{\left< 3,-1,4\right>}{\sqrt{26}} = \left< 3,0,12 \right>\cdot \frac{\left< 3,-1,4\right>}{\sqrt{26}} > 0 \end{aligned}

이다. 따라서 FF 는 증가한다.

(c) FF 의 변화율이 0 이 되려면 <a , b , c>\left< a\,,\,b\,,\,c\right> 가 ∇F(0,1,2)=<3,0,12>{ \boldsymbol{\nabla} } F(0,1,2) = \left< 3,0,12 \right> 에 수직이어야 한다.

GG 의 변화율이 0 이 되려면 <a , b , c>\left< a\,,\,b\,,\,c\right> 가 ∇G(0,1,2)=<3,−1,4>{ \boldsymbol{\nabla} } G(0,1,2) = \left< 3,-1,4 \right> 에 수직이어야 한다.

따라서 0이 아닌 임의의 상수 곱

det⁡[ı^ȷ^k^30123−14]=<12 , 24 , −3>=3<4 , 8 , −1>\begin{aligned} \det\left[\begin{matrix} \hat{\boldsymbol{\imath}} & \hat{\boldsymbol{\jmath}} & \hat{\mathbf{k}} \\ 3 & 0 & 12 \\ 3 & -1 & 4 \end{matrix}\right] =\left< 12 \,,\, 24 \,,\, -3 \right> =3 \left< 4 \,,\, 8 \,,\, -1 \right> \end{aligned}

이 조건을 만족하는 방향이다.

원본 교재 풀이(영어)

We are going to need the gradients of both FF and GG at (0,1,2)(0,1,2). So we compute

∂F∂x(x,y,z)=y2+z∂F∂y(x,y,z)=2xy∂F∂z(x,y,z)=3z2+x∂G∂x(x,y,z)=3∂G∂y(x,y,z)=−1∂G∂z(x,y,z)=4\begin{aligned} \frac{\partial F}{\partial x}(x,y,z)&=y^2+z & \frac{\partial F}{\partial y}(x,y,z)&=2xy & \frac{\partial F}{\partial z}(x,y,z)&=3z^2+x \\ \frac{\partial G}{\partial x}(x,y,z)&=3 & \frac{\partial G}{\partial y}(x,y,z)&=-1 & \frac{\partial G}{\partial z}(x,y,z)&=4 \end{aligned}

and then

∇F(0,1,2)=<3,0,12>∇G(0,1,2)=<3,−1,4>{ \boldsymbol{\nabla} } F(0,1,2) = \left< 3,0,12 \right>\qquad { \boldsymbol{\nabla} } G(0,1,2) = \left< 3,-1,4 \right>

(a) The linear approximation to FF at (0,1,2)(0,1,2) is

F(x,y,z)≈F(0,1,2)+Fx(0,1,2) x+Fy(0,1,2) (y−1)+Fz(0,1,2) (z−2)=8+3x+12(z−2)\begin{aligned} F(x,y,z) &\approx F(0,1,2) + F_x(0,1,2)\,x + F_y(0,1,2)\,(y-1) + F_z(0,1,2)\,(z-2) \\ &=8+ 3 x + 12 (z-2) \end{aligned}

In particular

F(0.1 , 0.9 , 1.8)−F(0,1,2)≈3(0.1)+12(−0.2)=−2.1\begin{aligned} F(0.1\,,\,0.9\,,\,1.8) - F(0,1,2) &\approx 3(0.1) + 12(-0.2) =-2.1 \end{aligned}

(b) The direction along which GG increases most rapidly at PP is ∇G(0,1,2)=<3,−1,4>{ \boldsymbol{\nabla} } G(0,1,2) = \left< 3,-1,4 \right>. The directional derivative of FF in that direction is

D<3,−1,4>26F(0,1,2)=∇F(0,1,2)⋅<3,−1,4>26=<3,0,12>⋅<3,−1,4>26>0\begin{aligned} D_{\frac{\left< 3,-1,4\right>}{\sqrt{26}}}F(0,1,2) = { \boldsymbol{\nabla} } F(0,1,2) \cdot \frac{\left< 3,-1,4\right>}{\sqrt{26}} = \left< 3,0,12 \right>\cdot \frac{\left< 3,-1,4\right>}{\sqrt{26}} > 0 \end{aligned}

So FF increases.

(c) For the rate of change of FF to be zero, <a , b , c>\left< a\,,\,b\,,\,c\right> must be perpendicular to ∇F(0,1,2)=<3,0,12>{ \boldsymbol{\nabla} } F(0,1,2) = \left< 3,0,12 \right>.

For the rate of change of GG to be zero, <a , b , c>\left< a\,,\,b\,,\,c\right> must be perpendicular to ∇G(0,1,2)=<3,−1,4>{ \boldsymbol{\nabla} } G(0,1,2) = \left< 3,-1,4 \right>.

So any nonzero constant times

det⁡[ı^ȷ^k^30123−14]=<12 , 24 , −3>=3<4 , 8 , −1>\begin{aligned} \det\left[\begin{matrix} \hat{\boldsymbol{\imath}} & \hat{\boldsymbol{\jmath}} & \hat{\mathbf{k}} \\ 3 & 0 & 12 \\ 3 & -1 & 4 \end{matrix}\right] =\left< 12 \,,\, 24 \,,\, -3 \right> =3 \left< 4 \,,\, 8 \,,\, -1 \right> \end{aligned}

is an allowed direction.

한 번 더 — 비슷한 문제 풀기OpenStax 3권 · 4.6절 · 42번
# 방향도함수와 기울기벡터계산도전자동 분류