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Chaque champ scalaire est représenté par un dégradé (blanc = valeur basse, noir = valeur haute). Chaque gradient est un champ vectoriel, représenté par des flèches bleues ; chacune pointe dans la direction où le champ scalaire croît le plus vite.La fonction de deux variables f(x, y) = xe−(x2 + y2) correspond à la température (bleu = valeur basse = froid, rouge = valeur haute = chaud). Le gradient de f est un champ vectoriel, représenté par les flèches bleues ; chacune pointe dans la direction où la température croît le plus vite.
Enmathématiques et en physique, le gradient d'une fonction est son taux de variation selon la position (au sens large). Par exemple, en météorologie, le gradient de température est le taux de variation de la température selon l'altitude[1] ; on le mesure en °C/hm (c.-à-d. degrés Celsius par cent mètres).
Pour une fonction , le gradient de f se confond avec la dérivéedef. Pour une fonction , où n est un nombre entier ≥ 2, le gradientdefen un point est un vecteur dont la direction est celle de la variation la plus forte de fauvoisinage de ce point[2]. Cette notion est liée à celle de différentielle pour des fonctions à valeurs réelles : si f est différentiable en a, la différentielle Df(a) est une forme linéaire ; à cette forme linéaire, si l'ensemble de départ E est de dimension finie, on peut associer un vecteur qui est le gradient de fena.
Par exemple, si une fonction est différentiable au point a, alors son gradient est le vecteur, noté à l'aide de l'opérateur nabla :
où sont les dérivées partiellesdef au point a par rapport aux variables x, y, z respectivement. La variation de f au voisinage de a pour une petite variation est :
À chaque point où f est différentiable, on peut définir un vecteur ; la famille de ces vecteurs forme un champ de vecteurs. Ce champ s'appelle aussi gradient de la fonction f et se note C'est une fonction définie sur l'ensemble des points de E où f est différentiable, et à valeurs dans E.
Le gradient permet d'approcher les fonctions de plusieurs variables par des formes linéaires. Il se révèle utile en physique, mais aussi en géométrie pour déterminer les normales aux lignes de niveaux ou aux isosurfaces.
Enphysique et en analyse vectorielle, le gradient est un vecteur indiquant comment une grandeur physique varie dans l'espace[a]. Le gradient est d'une importance capitale en physique, qui l'employa avant les autres disciplines. En théorie des variations, il est aussi fondamental dans le domaine de l'optimisation ou de la résolution d'équations aux dérivées partielles.
Ensciences de la Terre, le gradient est utilisé pour la variation dans toutes les directions d'un paramètre de la lithosphère, de l'hydrosphère, de l'atmosphère, ou de la biosphère. Cependant, le terme est souvent employé pour la composante dans une seule direction, comme dans le cas de la dérivée verticale d'une grandeur physique, c.-à-d. sa dérivée par rapport à la coordonnée (altitude ou profondeur). Par exemple, le gradient géothermique est la dérivée fois , où est la températureetunvecteur unitaire vertical.
Le champ scalaire f(x,y) = −(cos2x + cos2y)2 est représenté par la nappe orange. Le gradient de f est un champ vectoriel, représenté par les flèches bleues ; chacune pointe dans la direction où f croît le plus vite.
Dans un système de coordonnées cartésiennes, le gradient d'une fonction f différentiable au point est le vecteur noté de composantes les (où i = 1, 2, ..., n)[3], c.-à-d. les dérivées partiellesdef par rapport aux coordonnées[4],[5], au point a :
Dans un repère orthonormé, si le vecteur gradient n'est pas nul, alors il pointe dans la direction où la fonction croît le plus rapidement, et sa norme est égale au taux de croissance dans cette direction.
Les composantes du gradient de f sont les coefficients des variables dans l'équation réduite de l'espace tangent au point a au graphe de f. Cette propriété lui permet d'être défini indépendamment du choix du système de coordonnées, en tant que champ de vecteurs dont les composantes se transforment lors du passage d'un système de coordonnées à un autre.
La généralisation du gradient aux fonctions différentiables de plusieurs variables et à valeurs vectorielles (et aux applications différentiables entre espaces euclidiens) est la matrice jacobienne. La généralisation aux fonctions entre espaces de Banach est la dérivée de Fréchet.
Le gradient d'une fonction f en un point a est généralement noté :
ououou.
Le symbole ∇ est appelé nabla. Dans la littérature en anglais, ou parfois en français par commodité typographique, on préfère mettre en gras le symbole du gradient pour signifier son caractère vectoriel :
Le gradient de température, ou gradient thermique, est le gradient de la température en tant que fonction scalaire des coordonnées spatiales (lui est une fonction vectorielle de ces coordonnées).
Supposons que l'on place une poutre rectiligne entre deux murs qui n'ont pas la même température, le mur de gauche étant le plus froid. On observe que, sur la poutre, la température varie dans le temps, et dans l'espace : elle augmente de la gauche vers la droite. À ce phénomène thermodynamique, on associe un phénomène de flux de chaleur, lui-même lié à un gradient de température, c.-à-d. à une variation de la température le long de la poutre (cf. Conduction thermique, Loi de Fourier).
À un instant fixé, à chaque point M de la poutre, on attribue une abscisse x ; par exemple, à l'extrémité gauche, l'abscisse x = 0, et à l'extrémité droite, l'abscisse x = L (longueur de la poutre). En chaque point M(x) de la poutre, on considère la température T(x) ; autrement dit, T est fonction de x.
Entre deux points distants d'une très petite longueur δx, on mesure un écart de température δT. Au sens usuel, le gradient (de température) est le rapport entre ces deux grandeurs :
Au sens analytique (mathématique), on parle de gradient si ce rapport admet une limite quand δx tend vers 0, limite notée :
On écrit la variation le long de x comme l'approximation (dite du premier ordre) :
où signifie que le terme qui reste est négligeable par rapport à
Le rapport a un signe, qui correspond à un sens. Dans notre poutre, la température augmente de gauche à droite, donc le gradient est orienté vers la droite ; l'axe des x aussi est orienté de gauche à droite, donc
En dimension 1, les notions de gradient et de dérivée sont équivalentes.
En physique, la norme de ce gradient est homogène à une température divisée par une distance (mesurée en K·m−1, ou plus usuellement en °C·m−1).
En réalité, la température d'un point de la poutre varie en fonction d'un déplacement dans l'espace. On caractérise un point M de l'espace par ses coordonnées cartésiennes : M(x , y , z). « Comme » précédemment, la température est fonction des coordonnées de M : T(x , y , z).
Pour chacune de ces directions, on peut écrire une variation, dite partielle. Si, tout en étant en 3D, on ne se déplace que selon un axe, par exemple selon les ordonnées y, alors on peut réécrire la même formule que précédemment sur l'accroissement de température. Cependant, pour noter la variation, on passe par l'écriture en dérivée partielle (dite ronde) plutôt que par la dérivée unidimensionnelle (dite droite). On écrit la variation le long de y comme l'approximation (dite du premier ordre) :
où signifie que le terme qui reste est négligeable par rapport à
Plus généralement, on se déplace dans l'espace d'un point M(x , y , z) à un point M'(x + δx , y + δy , z + δz), et la température passe de T(x , y , z) à T(x + δx , y + δy , z + δz). En première approximation, cette variation est une fonction linéaire de , et s'exprime donc comme somme algébrique des variations liées à chacune des composantes de
où signifie que le terme qui reste est négligeable par rapport à
Soit le vecteur gradient de température. On peut alors réécrire la relation précédente sous la forme :
Le gradient est un vecteur de même dimension que l'espace sur lequel porte la température (ici ℝ3), alors que la température est à valeurs scalaires (c.-à-d. que la température en un point est un nombre, pas un vecteur).
La direction du (vecteur) gradient définit de nouveau la direction du plus froid au plus chaud, mais cette fois en 3D.
La norme du gradient de température est toujours homogène à K m−1.
Comme pour la différentielle dont il est une variante, le gradient peut être introduit avec le vocabulaire des éléments différentiels. À titre d'exemple, examinons le problème de la variation de l'aire d'un rectangle.
Dans le plan (xOy), considérons un rectangle de côtés xety. Sa surface S est égale à xy ; elle dépend donc des coordonnées du point M(x,y). En suivant une démarche intuitive, on convient de noter par dx (resp. dy) une variation infinitésimale de la variable x (resp. y). Lorsque le point M fait un déplacement infinitésimal, la surface varie de façon infinitésimale, et on peut écrire que :
On en déduit facilement que :
Une simple application numérique où xety seraient des mètres et dxetdy des centimètres illustre que dxdy est négligeable par rapport aux autres grandeurs.
On peut donner un statut mathématique précis aux notations dxetdy (qui sont des formes différentielles), et à la quantité dxdy (qui est alors du second ordre). Le calcul précédent est en fait un calcul de développement limité à l'ordre 1, faisant intervenir les dérivées premières de la fonction xy par rapport à ses deux variables. En négligeant dxdy, on obtient donc :
où
Bien sûr, on peut utiliser des notations un peu différentes :
où
Lignes de niveaux1et2 de la fonction , avec les tangentes et les gradients en (2;1/2)et(1;2). Les directions des tangentes sont celles de variation nulle ; les directions des gradients sont celles de variation maximale.
L'intérêt d'introduire ces vecteurs pour exprimer la variation d'une fonction de plusieurs variables est de montrer que :
la fonction varie le plus si le point se déplace dans la direction du vecteur gradient ;
elle ne varie presque pas s'il se déplace dans toute direction perpendiculaire au gradient.
En effet : « c.-à-d. »
En électrostatique, ceci donne les courbes de même potentiel : les « équipotentielles ».
Soient Eunespace vectoriel euclidien, UunouvertdeE, et une fonction , différentiable en un point adeU. On note ladifférentielleenadef ; c'est une forme linéaire sur E. On note l'image par cette différentielle d'un vecteur hdeE.
Si une application est différentiable en un point a, alors on peut écrire le développement limité de f du premier ordre au voisinage de a (avec la notation de Landau)[7]:
Puisque le gradient est lui-même un vecteur de E, il est naturel qu'on cherche à l'exprimer dans une base orthonormée de cet espace vectoriel. On démontre qu'il s'exprime à l'aide des dérivées partielles sous la forme :
Lors d'un changement de base, au travers d'un C1-difféomorphismedeE, l'écriture du gradient suit les règles usuelles des changements de base.
Il ne faut pas confondre changement de base pour l'expression d'une fonction écrite en notations cartésiennes (canoniques) et écriture du gradient adaptée à une notation autre. Par exemple, pour une fonction exprimée en coordonnées polaires, on calcule l'écriture « polaire » du gradient en partant d'une fonction f(r,θ) explicitée en fonction de l'abscisse polaire (r) et de l'argument (θ).
Encoordonnées cylindriques (pour les coordonnées polaires, ne pas considérer la composante en z) :
Soient un espace de Hilbert (de dimension finie ou non), U un ouvert de H, et une application , différentiable en un point adeU. La différentielle Df(a) étant, par définition, une forme linéaire continue sur H, il résulte du théorème de représentation de Riesz qu'il existe un unique vecteur, noté , de H tel que :
On peut encore étendre cette définition à une fonction définie et différentiable sur une variété riemannienne(M,g). Le gradient de fena est alors un vecteur tangent à la variété en a, défini par :
Enfin, si f est un champ scalaire indépendant du système de coordonnées, c'est un tenseur d'ordre 0, et sa dérivée partielle est égale à sa dérivée covariante :
En coordonnées contravariantes, on calcule le champ de vecteurs appelé gradient de f :
Cette formule permet, une fois établi le tenseur métrique, de calculer facilement le gradient dans tout système de coordonnées.
Classiquement, le gradient permet de définir la « normale aux courbes de niveau », ce qui se traduit en 2D et en 3D par des propriétés géométriques intéressantes. La propriété de tangence étant liée à la convexité/concavité, il est aussi intéressant de voir le lien qui existe entre gradient et convexité, toujours en 2D ou 3D.
En dimension 2 : gradient normal à une courbe en un point, droite tangente[modifier | modifier le code]
Soient une application continûment différentiable, et une courbe définie par l'équation f(u) = k, où k est une constante. En un point v donné de cette courbe, si le gradient existe et s'il n'est pas nul, alors il donne la direction de la normale en v à la courbe ; la droite tangente en v à la courbe est alors orthogonale au gradient.
Application au traitement d'image
Une image est en fait une fonction de deux variables, notée p(x,y) ; chaque couple de valeurs entières de (x,y) constitue un pixel de l'image, et pour une image en noir et blanc, la valeur prise p(x,y) est appelée "niveau de gris" du pixel. En pratique, il est indispensable d'estimer "la droite tangente à la courbe", même si la fonction p n'est pas analytique (p est en général inconnue) et n'est pas différentiable au point (pixel) d’intérêt. On calcule numériquement les deux gradients notés gxetgy suivant xety, par exemple avec les formules du 2e ordre, qui font appel à seulement 2 pixels chacun pour le calcul et ne force [?donc pas?] à supposer alors qu'il n'y a pas de bruit dans l'image.
La fonction p n'étant pas analytique et ses valeurs numériques étant connues uniquement en des points discrets (les pixels voisins), on peut utiliser diverses formules pour estimer le mieux possible ces gradients de l'image. Par exemple, le filtre de Prewitt permet, en utilisant la proximité des autres pixels de l'image (3 par 3, soit 9 pixels en tout), d'évaluer les gradients gxetgy du pixel d’intérêt, situé au centre par convention du filtre.[réf. souhaitée]
Ayant repéré dans une image donnée les pixels de forts gradients, on peut s'en servir d'amers, c.-à-d. de points particuliers reconnaissables (notés dans une carte, par exemple) permettant de se situer dans l'espace, donc de recaler sa navigation. Les gradients gxetgy sont les composantes du vecteur gradient ; on peut calculer l'angle entre l'axe (Ox) et ce vecteur. Il est alors possible de recaler des angles de prise de vue ; c'est très utile pour le pilotage/guidage des drones aériens, par exemple.
En dimension 3 : gradient normal à une surface en un point, plan tangent[modifier | modifier le code]
Soient une application continûment différentiable, et une surface définie par l'équation f(u) = k, où k est une constante. En un point v donné de cette surface, si le gradient existe et s'il n'est pas nul, alors il donne la direction de la normale en v à la surface ; le plan tangent en v à la surface est alors orthogonal au gradient.
Soient (par exemple, n = 2oun = 3), et une application continûment différentiable. Si l'application est monotone (resp. strictement monotone), alors f est convexe (resp. strictement convexe), c.-à-d., en utilisant la caractérisation par les cordes :
Cette propriété est intéressante parce qu'elle reste valable même si f n'est pas deux fois différentiable.
Sif est deux fois différentiable, le hessien est positif si et seulement si le gradient est monotone.
La monotonie telle que définie ci-dessus permet de définir une fonction dérivée croissante ou décroissante au sens usuel. Dans le premier cas, on parle de fonction convexe ; dans le second, de fonction concave.
Si la fonction est deux fois dérivable, la croissance de la dérivée (donc du gradient) est assurée par la positivité de la dérivée seconde (équivalent du hessien).
Enanalyse vectorielle, le gradient peut être combiné à d'autres opérateurs : divergence (div), rotationnel (rot), laplacien (Δ). Soit f une fonction décrivant un champ scalaire, que l'on suppose de classe C2 par rapport à chaque paramètre ; alors :
↑Autrement dit, quand une grandeur physique dépend aussi de variables non spatiales (par exemple, le temps), on ne tient compte dans le calcul du gradient que des variables spatiales.
↑Malgré cette position supérieure, il s'agit bien d'un indice et non d'un exposant. Il n'y a généralement pas de confusion possible mais, en cas de besoin, toute expression élevée à une puissance est mise entre parenthèses.