全微分とは? わかりやすく解説

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全微分

出典: フリー百科事典『ウィキペディア(Wikipedia)』 (2022/05/19 04:41 UTC 版)

微分」の記事における「全微分」の解説

詳細は「全微分」を参照 f が Rn開集合から Rm への函数ならば、f の方向微分は、その点における f の選択した方向への最適線型近似与える。しかし、 n > 1 のときは、位置方向への方向微分だけでは f の挙動を完全に捉えることはできない。全微分は、全ての方向一度まとめて考えることで函数の挙動を完全にとらえるものである。 f の a における全微分係数(あるいは単に全微分)は lim h → 0 ‖ f ( a + h ) − f ( a ) − f ′ ( a ) h ‖ ‖ h ‖ = 0 {\displaystyle \lim _{\mathbf {h} \to 0}{\frac {\lVert f(\mathbf {a} +\mathbf {h} )-f(\mathbf {a} )-f'(\mathbf {a} )\mathbf {h} \rVert }{\lVert \mathbf {h} \rVert }}=0} を満たす唯一の線型写像 f ′(a): RnRm定義される。ただし、h ∈ Rn だから分母におけるノルムRn における標準ノルムであり、他方 f ′(a)h ∈ Rm であり分子ノルムRm標準ノルムである。v が a を始点とするベクトルならば、f ′(a)v は f による v の押し出し呼ばれ、f∗v とも書かれる。f の点 a における全微分係数 f ′(a) は a を始点とする任意のベクトル v に対して線型近似公式 f ( a + v ) ≈ f ( a ) + f ′ ( a ) v {\displaystyle f(\mathbf {a} +\mathbf {v} )\approx f(\mathbf {a} )+f'(\mathbf {a} )\mathbf {v} } が満足される一変数の微分係数のときと同じく f ′(a) はこの近似誤差可能な限り最小となるように選ばれる高次元の場合に、この線型近似公式が意味を持つためには f ′(a)RnベクトルRmベクトルへ写す線型写像でければならず、また f ′(a)v はその写像の v における値でなければならない

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全微分

出典: フリー百科事典『ウィキペディア(Wikipedia)』 (2019/04/05 14:41 UTC 版)

勾配 (ベクトル解析)」の記事における「全微分」の解説

関数 f: Rn → R の点 x ∈ Rn における最適線型近似は、Rn から R への線型汎関数であり、x における f の微分係数あるいは全微分係数 dfx, Df(x)呼ばれる。従って勾配は全微分係数との間に ( ∇ f ) x ⋅ v = d f x ( v ) ( v ∈ R n ) {\displaystyle (\nabla f)_{x}\cdot v=df_{x}(v)\quad (v\in \mathbb {R} ^{n})} なる関係で結ばれている。x を dfx へ写す関数 df は f の全微分または全導関数呼ばれ、これを一次微分形式解釈して f の外微分見做すともできるRn を(長さ n で成分実数値の)列ベクトル全体の成す空間と見るとき、全微分 df行ベクトル d f = ( ∂ f ∂ x 1 , … , ∂ f ∂ x n ) {\displaystyle df=\left({\frac {\partial f}{\partial x_{1}}},\dots ,{\frac {\partial f}{\partial x_{n}}}\right)} と見做して、dfx(v)行列の積与えることができる。このとき、勾配列ベクトルf = t ( d f ) {\displaystyle \nabla f={}^{t}(df)} に対応する

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全微分

出典: フリー百科事典『ウィキペディア(Wikipedia)』 (2022/01/02 17:04 UTC 版)

多変数の微分」の記事における「全微分」の解説

R n {\displaystyle \mathbb {R} ^{n}} に ⟨ x 1 , ⋯ , x n ⟩ {\displaystyle \langle {\textit {x}}_{1},\cdots ,{\textit {x}}_{n}\rangle } 座標系定まっているとする。式 (1-14) の x 1 , ⋯ , x n {\displaystyle {\textit {x}}_{1},\cdots ,{\textit {x}}_{n}} は全て R n {\displaystyle \mathbb {R} ^{n}} から R {\displaystyle \mathbb {R} } への線形写像であり、従って式 (3-5) と同様の方法微分可能で、恒等的に x i( x ) = t e i {\displaystyle {\textit {x}}_{i}'(\mathbf {x} )={}^{t}\mathbf {e} _{i}} (5-1) である。ここで t {\displaystyle {}^{t}} は転置意味する。すなわち t e i {\displaystyle {}^{t}{\textbf {e}}_{i}} とは、第 i 成分のみが 1 で、それ以外が 0 の 1 行 n 列の行列横ベクトル)である。 式 (4-4) より f ′ ( x ) {\displaystyle \mathbf {f} '(\mathbf {x} )} は、 f ′ ( x ) = ( ( ∂ f ∂ x 1 ) ( x ) , ⋯ , ( ∂ f ∂ x n ) ( x ) ) {\displaystyle \mathbf {f} '(\mathbf {x} )=\left(\left({\frac {\partial \mathbf {f} }{\partial x_{1}}}\right)(\mathbf {x} ),\cdots ,\left({\frac {\partial \mathbf {f} }{\partial x_{n}}}\right)(\mathbf {x} )\right)} (5-2) で定まる行列値関数であるため、 f ′ ( x ) = ∑ i = 1 n ( ( ∂ f ∂ x i ) ( x ) )   t e i {\displaystyle \mathbf {f} '(\mathbf {x} )=\sum \limits _{i=1}^{n}\left(\left({\frac {\partial \mathbf {f} }{\partial x_{i}}}\right)(\mathbf {x} )\right){\ }^{t}\mathbf {e} _{i}} (5-3) であり、 f ′ ( x ) = ∑ i = 1 n ( ( ∂ f ∂ x i ) ( x ) ) ( r i( x ) ) {\displaystyle \mathbf {f} '(\mathbf {x} )=\sum \limits _{i=1}^{n}\left(\left({\frac {\partial \mathbf {f} }{\partial x_{i}}}\right)(\mathbf {x} )\right)\left(r_{i}'(\mathbf {x} )\right)} (5-4) がわかる。ここで、 f ′ {\displaystyle \mathbf {f} '} を d f {\displaystyle d\mathbf {f} } 、 x i ′ {\displaystyle x_{i}'} を d x i {\displaystyle dx_{i}} と書くと、 d f ( x ) = ∑ i = 1 n ( ( ∂ f ∂ x i ) ( x ) ) ( d x i ( x ) ) {\displaystyle d\mathbf {f} (\mathbf {x} )=\sum \limits _{i=1}^{n}\left(\left({\frac {\partial \mathbf {f} }{\partial x_{i}}}\right)(\mathbf {x} )\right)\left(dx_{i}(\mathbf {x} )\right)} (5-5) となる。式 (5-5) において、変数省略すると、 d f = ∑ i = 1 n ( ∂ f ∂ x i ) d x i {\displaystyle d\mathbf {f} =\sum \limits _{i=1}^{n}\left({\frac {\partial \mathbf {f} }{\partial x_{i}}}\right)dx_{i}} (5-6) となる。

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