appunti-steffo/7 - Fondamenti di machine learning/2 - Calcolo vettoriale/derivata direzionale unilaterale.md

Concetto di derivata applicato ai array. \Huge \derivativeDirectionalSimple[f]{x}{s}

È implicato che sia sempre la derivata positiva: \Large \Huge \derivativeDirectionalSimple[\color{lime} f]{{\color{cyan} x}}{{\color{orange} s}}

\lim_{\smol \to 0^+} \frac{ {\color{lime} f}({\color{cyan} x} + \smol \cdot {\color{orange} s}) - {\color{lime} f}({\color{cyan} x}) }{ \smol }

La derivata negativa è invece definita come: \Large -\derivativeDirectionalSimple[\color{lime} f]{{\color{cyan} x}}{{\color{orange} -s}}

\lim_{\smol \to 0^-} \frac{ {\color{lime} f}({\color{cyan} x} + \smol \cdot {\color{orange} s}) - {\color{lime} f}({\color{cyan} x}) }{ \smol } ==Perchè così tante negazioni? La s non va negata?==