: 다음과 같이 여러개 변수가 입력으로 주어졌을 때 미분하는 방법

편미분

: 하나의 입력 변수에 대해서만 미분을 수행하는 것

$$ z = f(x,y) 일 때, $$

• 좌변 의미 : 다변수 함수 $f$를 입력 변수 중 하나인 $x$로 편미분한다.

Ex.

$$ ⁍ $$

$$ df(x,y)/dx =2x + y $$

• 각 미분 결과는 기울기의 크기

→ 특정 지점에서 (x,y)의 기울기는 각 변수별 미분 결과를 합친 값으로 나타냄

→ 1차원 함수에서의 미분 결과는 기울기의 크기인 스칼라 값이지만,

→ 다변수 함수에서의 미분 결과는 입력 변수 개수만큼의 차원을 갖는 벡터가 됨.

이 기울기를 **그래디언트(gradient)**라고 부름