Lo que dice al final es muy importante y tiene muchísimas aplicaciones en la física y en la ingeniería y para poner un ejemplo que tal vez a muchos interese, si les interesa las redes neuronales y el machine learning.
El descenso del gradiente es un algoritmo de optimización iterativo de primer orden para encontrar el mínimo de una función, y como lo hace, pues calcula derivadas muchas veces hasta que el resultado de la derivada es 0.
Mi recomendación personal, es hagan muchos ejercicios hasta que sea muy fácil para ustedes resolver la derivada de cualquier función, este es uno de esos temas que considero muy importantes para la vida.
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