¿Dónde puedo aprender a usar dx, dy o infinitesimales en general y desde un punto de vista geométrico? [math] (x + dx) ^ 2 = x ^ 2 + 2xdx [/ math]

Bueno, para entender específicamente

[math] \ left (x + dx \ right) ^ 2 = x ^ 2 + 2xdx [/ math],

Considere el derivado,

[math] \ frac {d \ left (x ^ 2 \ right)} {dx} = 2x [/ math]

Recuerde que esta cantidad representa la línea tangente a la curva, [math] x ^ 2 [/ math] en el punto, x.

También podemos decir que si [math] dx [/ math] es lo suficientemente pequeño, entonces, podemos aproximar la curva en el punto, x, como

[math] y (x + dx) \ approx y (x) + dx \ frac {dy} {dx} [/ math]

Es costumbre abusar de la notación y escribir, en cambio,

[math] y (x + dx) = y (x) + dx \ frac {dy} {dx} [/ math]

siempre que esté claro que dx y dy son infinitesimales (más sobre esto en un segundo).

Esta ecuación es, en pocas palabras, el núcleo de la notación Leibniz. Todas las otras formas de manipular [math] \ frac {dy} {dx} [/ math], seguir de esta relación entre dx y dy.

Cabe señalar que no todas las funciones tienen esta propiedad. De hecho, solo las funciones diferenciables nos permiten escribir esto. Existen curvas, como la función de Weierstrass , que no se pueden diferenciar en absoluto.

Sin embargo, la función que proporciona como ejemplo es diferenciable; Tiene un derivado. Para ver esto, primero hagamos trampa:

[math] \ frac {d \ left (x ^ 2 \ right)} {dx} = 2x [/ math]

Así, por las ecuaciones anteriores,

[math] \ left (x + dx \ right) ^ 2 = x ^ 2 + dx \ cdot 2x [/ math]

¿Pero por qué es esto así?

Bueno, volvamos atrás y reevaluamos.

[math] \ frac {d \ left (x ^ 2 \ right)} {dx} [/ math]

Esto es

[math] \ lim_ {dx \ to 0} \ frac {\ left (x + dx \ right) ^ 2 – x ^ 2} {dx} [/ math]

Pero, [math] \ left (x + dx \ right) ^ 2 = x ^ 2 + 2xdx + dx ^ 2 [/ math]

Entonces, debemos evaluar

[math] \ lim_ {dx \ to 0} \ frac {2xdx + dx ^ 2} {dx} [/ math]

Vamos a parar ahí

Cuando escribimos

[math] \ frac {d \ left (x ^ 2 \ right)} {dx} = \ lim_ {dx \ to 0} \ frac {\ left (x + dx \ right) ^ 2 – x ^ 2} {dx }[/mates]

Lo que realmente queremos decir es que siempre podemos hacer dx lo suficientemente pequeño para que

[math] \ frac {d \ left (x ^ 2 \ right)} {dx} – \ frac {\ left (x + dx \ right) ^ 2 – x ^ 2} {dx} [/ math]

Es lo más cerca que queremos a 0.

La definición matemática de un límite formaliza esto.

Más formalmente, elegimos un número, [math] \ epsilon [/ math], que es tan pequeño como queremos. Entonces, podemos encontrar un número adecuado, dx, tal que

[math] \ left | \ frac {\ left (x + dx \ right) ^ 2 – x ^ 2} {dx} – \ frac {d \ left (x ^ 2 \ right)} {dx} \ right | \ leq \ left | \ epsilon \ right | [/ math]

¿Por qué podemos hacer esto?

Vamos a evaluar la fracción:

[math] \ frac {\ left (x + dx \ right) ^ 2 – x ^ 2} {dx} = \ frac {x ^ 2 + 2xdx + dx ^ 2 – x ^ 2} {dx} = \ frac { 2xdx} {dx} + \ frac {dx ^ 2} {dx} = 2x + \ frac {dx ^ 2} {dx} [/ math]

Eso significa que si elegimos [math] \ epsilon [/ math], solo necesitamos resolver

[math] 2x – \ left (2x + \ frac {dx ^ 2} {dx} \ right) \ leq \ epsilon [/ math]

Que es simplemente

[math] dx \ leq \ epsilon [/ math]

Esto también significa que podemos hacer

[math] \ left (x + dx \ right) ^ 2 [/ math]

tan cerca como queramos

[math] x ^ 2 + 2xdx [/ math]

Simplemente especifique el [math] \ epsilon [/ math] apropiado y encuentre [math] dx [/ math].

Por lo tanto, realmente podemos escribir

[math] \ left (x + dx \ right) ^ 2 = x ^ 2 + 2xdx [/ math]

Si abusamos de la notación.

Otra forma de pensar acerca de esto es notar que [math] dx ^ 2 [/ math] es realmente muy pequeño. Considere, por ejemplo, [math] dx = 0.00001 [/ math].

Entonces [math] dx ^ 2 = 0.000000001 [/ math]. Hemos añadido 4 más 0’s. Más generalmente, si [math] dx [/ math] está en el orden de [math] 1 \ times 10 ^ {- n} [/ math], entonces [math] dx ^ 2 [/ math] está en el orden de [math] 1 \ times 10 ^ {- 2n} [/ math].

Quizás lo que desea es una discusión de formas diferenciales en un entorno algo abstracto que involucre productos de cuña. No estoy realmente al tanto de las introducciones accesibles a esto, aunque imagino que existen. Googlear produjo este prometedor conjunto de notas: https://www.math.purdue.edu/~dvb… . La idea básica es que puede, por ejemplo, en 3 dimensiones, considerar las “formas diferenciales” dx, dy y dz. Luego, utilizando una construcción llamada “producto de cuña”, puede combinarlos así: [math] dx \ wedge dy [/ math], [math] dx \ wedge dx [/ math], o [math] dx \ wedge dy \ wedge dz [/ math]. Este producto de cuña es principalmente una operación formal. Las formas dx, dy y dz se denominan formas 1 diferenciales. Una forma 0 diferencial es solo una función f (x, y, z). Algo como f (x, y, z) dx + g (x, y, z) dy + h (x, y, z) dz también es una forma 1. Si encaja k formas (como para k = 3: [math] xydx \ wedge (x + 5z ^ 2) dy \ wedge e ^ {xyz} dz [/ math]) esto se denomina forma k diferencial. Al formar el álgebra exterior en el espacio de 1-formas, puede agregar k-formas juntas que tienen diferentes k, como la forma x + dx en su pregunta. Cuando escribes el producto de dos formas, lo que realmente significa es su producto de cuña. Entonces, [math] (x + dx) ^ 2 [/ math] es realmente [math] (x + dx) \ wedge (x + dx) [/ math]. Dos propiedades fundamentales del producto de cuña es que es (1) bilineal y (2) alterna. Bilinear significa que [math] (a + b) \ wedge c = (a \ wedge c) + (b \ wedge c) [/ math] y [math] a \ wedge (b + c) = (a \ wedge b ) + (a \ wedge c) [/ math]. Alternar significa que [math] a \ wedge a = 0 [/ math], es decir, acuñar algo consigo mismo da 0 (excepto que se identifica una forma 0 con una función, por lo que encajando una función f con alguna forma diferencial solo se trata como una multiplicación escalar, en particular la combinación de dos formas 0 es una multiplicación, así que para una función f, [math] f \ wedge f = f ^ 2 [/ math]). Así,

[math] (x + dx) ^ 2 = (x + dx) \ wedge (x + dx) = ((x + dx) \ wedge x) + ((x + dx) \ wedge dx) [/ math]

[math] = x \ wedge x + dx \ wedge x + x \ wedge dx + dx \ wedge dx = x ^ 2 + 2xdx + 0 [/ math]