Le but du calcul différentiel est l'étude des variations infinitésimales des fonctions.
Nous allons nous contenter ici d'étudier les fonctionnelles, c'est-à-dire des fonctions de $\mathbb{R}^n$ dans $\mathbb{R}$ car c'est ce dont nous allons avoir besoin en apprentissage automatique.
\begin{definition}{Produit scalaire euclidien}
    \label{def:background-dif-scal}
    Soit $(x,y){\in\mathbb{R}^n}^2$ alors le produit scalaire euclidien est
    \begin{equation*}
        \langle x,y \rangle = \sum_{i=0}^{n-1}x_iy_i
    \end{equation*}
\end{definition}
\begin{definition}{Norme euclidienne}
    \label{def:background-dif-eucl}
    Soit $x\in\mathbb{R}^n$, nous définissons le norme euclidienne de $x$ par l'expression suivante
    \begin{equation*}
        ||x||={\langle x,x\rangle}^{\frac{1}{2}}
    \end{equation*}
\end{definition} 

\begin{definition}{Limite}
    \label{def:background-dif-lim}
    Soit $f$ une fonction de $\mathbb{R}^m$ dans $\mathbb{R}^n$.
    Soit $x\in\mathbb{R}^m$.
    Nous dirons que $f$ admet une limite en $x$ s'il existe $y\in\mathbb{R}^n$ tel que
    \begin{equation*}
        \forall\varepsilon>0\exists\delta>0\forall a\in\mathbb{R}^m~||a-x||<\delta\implies||f(a)-y||<\varepsilon
    \end{equation*}
    Nous écrivons $lim_{a\rightarrow x}f(a)=y$ car $y$ est alors unique~\cite{Bourrigan2021-dd}.
\end{definition}

\begin{definition}{Différentielle}
    \label{def:background-dif-dif}
    Soit $f$ une fonction de $\mathbb{R}^n$ dans $\mathbb{R}$.
    Nous dirons que $f$ est différentiable en $a\in\mathbb{R}^n$ si et seulement si il existe 
    $df(a)\in\mathbb{L}(\mathbb{R}^n,\mathbb{R})$
    tel qu'il existe $\varepsilon:\mathbb{R}^n\rightarrow \mathbb{R}$ tel que pour tout $h\in\mathbb{R}^n$
    \begin{equation*}
        f(a+h) = f(a)+df(a)h+||h||\varepsilon(h)
    \end{equation*}
    avec
    $lim_{h\rightarrow 0}\varepsilon(h)=0$.
    $df(a)$ s'appelle la \emph{différentielle} de $f$ en $a$.
\end{definition}
\begin{definition}
    \label{def:background-math-grad}
    Pour tout $x\in\mathbb{R}$ nous définissons la $i$ème dérivée partielle de $f$ par
    \begin{equation*}
        \partial_i f :\left\{
        \begin{matrix}
            \mathbb{R}\rightarrow \mathbb{R}\\
            x\mapsto df(x)e_i
        \end{matrix}
        \right.
    \end{equation*}
    Où $e_i$ est le $i$ème vecteur de la base canonique de $\mathbb{R}^n$.
    Et nous définissons le gradient de $f$ par la formule suivante : 
    \begin{equation*}
        \nabla f:\left\{
            \begin{matrix}
                \mathbb{R}^n\rightarrow \mathbb{R}^n\\
                x\mapsto\left(
                \begin{matrix}
                    \partial_0 f(x)\\
                    \vdots\\
                    \partial_{n-1} f(x)\\
                \end{matrix}
                \right)
            \end{matrix}
        \right.
    \end{equation*}
\end{definition}
Pour le.la lecteur.ice familier.ère avec la dérivabilité notons que
\begin{equation*}
    lim_{h\rightarrow 0}\frac{f(x+he_i)-f(x)}{h} = \partial_i f(x)
\end{equation*}


\begin{propriete}
    Soit $f:\mathbb{R}^n\rightarrow \mathbb{R}$ différentiable.
    \begin{equation*}
        \forall (x+h)\in{\mathbb{R}^n}^2~df(x)h = 
        \langle \nabla f(x),h\rangle
    \end{equation*}
\end{propriete}

