Inicio · Parte 07 — Cálculo diferencial e integral
F' = f ⟹ (F + C)' = f
∫ₐᵇ f = F(b) − F(a), independiente de C
Una antiderivada de f es cualquier función cuya derivada sea f. Como la derivada de una constante es cero (clase 145), sumar cualquier constante a una antiderivada da otra antiderivada. La familia completa es F(x) + C, y esa C es la razón por la que la integral indefinida se escribe siempre con ella.
En la integral definida la constante desaparece: al restar F(b) − F(a), las constantes se cancelan. Por eso el valor de una integral definida no depende de qué antiderivada se elija, resultado que parece obvio y que conviene comprobar una vez.
Encontrar antiderivadas es sustancialmente más difícil que derivar. Derivar es un procedimiento mecánico que siempre termina; integrar requiere reconocer patrones, y hay funciones elementales cuya antiderivada no es elemental. e^(-x²) es el caso más famoso: su integral define la función error erf, que no se puede escribir con funciones elementales.
Ese hecho —demostrado por Liouville en el siglo XIX— es la razón de ser de la integración numérica. No es que no sepamos calcular la integral: es que se ha demostrado que no existe forma cerrada elemental. La probabilidad normal acumulada es precisamente uno de esos casos.
Dos antiderivadas de x² y su integral definida.
F₁(x) = x³/3
F₂(x) = x³/3 + 7
F₁'(2) = 4.0 ✓
F₂'(2) = 4.0 ✓ misma derivada
diferencia constante: F₂ − F₁ = 7
Integral definida en [1,3]:
con F₁: 9 − 1/3 = 8.6667
con F₂: 16 − 7.3333 = 8.6667 ✓ la constante se cancela
La antiderivada no es única: difiere en una constante.
python classes/part-07-calculo-diferencial-e-integral/155-antiderivadas/lab.py
compmath run 155
fF1F2F1'(2)F2'(2)misma_derivadadiferencia_constantela_constante_desaparece_en_la_definida{
"f": "x²",
"F1": "x³/3",
"F2": "x³/3 + 7",
"F1'(2)": 4.0,
"F2'(2)": 4.0,
"misma_derivada": true
}
Resolución de ecuaciones diferenciales, cálculo de probabilidades acumuladas y reconstrucción de una magnitud a partir de su tasa de cambio.
Sin regla de la cadena no hay entrenamiento por gradiente; sin Taylor no hay métodos de segundo orden ni análisis de convergencia.
9780914098911 verificado en International ISBN Agency (2026-08-19).