物理/物理数学(2)多変数の解析学と常微分方程式

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==多変数の実数値関数の微分  ==
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${\bf R^n}=\{(x_1,x_2,,,x_n)  \mid x_i\in{\bf R},i=1,2,\cdots n\}$  
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$I^n=\prod_{i=1}^{n}(a_i,b_i)$上で定義された実関数$y=f(x_1,x_2,,,x_n)$を考える。<br/>
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一変数関数の議論から類推するために<br/>
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以後、${\bf x}:=(x_1,x_2,,,x_n)$とおき、$y=f({\bf x})$と書くこともある。<br/>
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${\bf x}:=(x_1,x_2,,,x_n)$とおき、$y=f({\bf x})$と書くこともある。<br/>
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この上で定義された実数値関数$y=f({\bf x})=f(x_1,x_2,,,x_n)$の微分について説明する。<br/>
この上で定義された実数値関数$y=f({\bf x})=f(x_1,x_2,,,x_n)$の微分について説明する。<br/>
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最初に思いつくのは、一変数のときと同じ定義をもちいることであり<br/>
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一変数の微分から類推すると<br/>
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${\bf h}$はn次元ベクトルなので割り算は不可能。
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===偏微分===
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そこで、${\bf h_0}\in {\bf R^n}$を用いて、
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そこで、$f$ の変数 $\bf x$ の第i成分 $x_i$ だけを変数とし、<br/>
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他の変数は固定 $\left(x_j=x_{j,0}(j\neq i)\right)$ して得られる一変数関数<br/>
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$:=f(\bf x),$  (ここで$\quad x_j=x_{j,0}(j\neq i)$)<br/>
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を考える。<br/>
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この関数は、一変数なので、その微分 <br/>
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定義(偏微分)<br/>
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変数 $\bf x$ の第i成分以外は、$x_j=x_{j,0}(j\neq i)$  に固定する。<br/>
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もし、$\phi^i(x_i)=f(\bf x)$ が $x_{i}=x_{i,0}$ で微分可能ならば、<br/>
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これを、$f(\bf x)$  の $x_i$ に関する偏導関数といい、記号<br/>
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などで表示する。<br/><br/>
*[[wikipedia_ja:偏微分 |ウィキペディア(偏微分)]]
*[[wikipedia_ja:偏微分 |ウィキペディア(偏微分)]]
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定理(合成関数の微分)<br/>
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$R^2$ から $R$ への関数$f(x,y)$ と<br/>
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$\quad g(x,y)$ が、$z_0=f(x_0,y_0)$ において微分可能ならば、<br/>
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====方向微分====
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==微分(全微分) ==
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===微分(全微分) ===
定義1;微分可能(全微分可能ともいう)、導値(微分係数)、導関数<br/>
定義1;微分可能(全微分可能ともいう)、導値(微分係数)、導関数<br/>
定理1;<br/>
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定理2<br/>
定理2<br/>
$C^{1}$級の関数は微分可能<br/>
$C^{1}$級の関数は微分可能<br/>
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== ベクトル解析 ==
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== 常微分方程式  ==

2017年1月16日 (月) 10:04 時点における最新版

目次

9. 物理数学(2)多変数の解析学・ベクトル解析

多変数の実数値関数の微分

${\bf R^n}=\{(x_1,x_2,,,x_n) \mid x_i\in{\bf R},i=1,2,\cdots n\}$ の開区間
$I^n=\prod_{i=1}^{n}(a_i,b_i)$上で定義された実関数$y=f(x_1,x_2,,,x_n)$を考える。
一変数関数の議論から類推するために
以後、${\bf x}:=(x_1,x_2,,,x_n)$とおき、$y=f({\bf x})$と書くこともある。
この上で定義された実数値関数$y=f({\bf x})=f(x_1,x_2,,,x_n)$の微分について説明する。
一変数の微分から類推すると
微小なベクトル $h=(h_1,h_2,,,h_n)$ を考え、極限
$\lim_{{\bf h} \to 0,{\bf h}\neq 0}\frac{f({\bf s}+{\bf h})-f({\bf s})}{{\bf h} }$
が存在するとき、関数fは微分可能と定義することが考えられる。
しかし残念ながら、
${\bf h}$はn次元ベクトルなので、割り算は不可能でありこの定義は無効である。

偏微分

そこで、$f$ の変数 $\bf x$ の第i成分 $x_i$ だけを変数とし、
他の変数は固定 $\left(x_j=x_{j,0}(j\neq i)\right)$ して得られる一変数関数
$\phi^{i}(x_i)$ $:=f(\bf x),$ (ここで$\quad x_j=x_{j,0}(j\neq i)$)
を考える。
この関数は、一変数なので、その微分 
$\frac{d\phi^i(x_i)}{dx_i}:=\lim_{{ h} \to 0, h\neq 0}\frac{\phi^i(x_i+h)-\phi^i(x_i)}{{\bf h} }$
 
を考えることができる。

定義(偏微分)
変数 $\bf x$ の第i成分以外は、$x_j=x_{j,0}(j\neq i)$  に固定する。
もし、$\phi^i(x_i)=f(\bf x)$ が $x_{i}=x_{i,0}$ で微分可能ならば、
関数fは、$\bf x=(x_{1,0}, x_{2,0},,,x_{n,0})$ において、$x_i$ に関して偏微分可能のであると言い,
$\frac{\partial f}{\partial x_i} :=\frac{d\phi^i(x_i)}{dx_i}$
を、$f(\bf x)$ の $\bf x=(x_{1,0},x_{2,0},,,x_{n,0}$ における、$x_i$  に関する偏微分係数という。

定義(偏導関数)
$R^n$ のある集合 $G$ の内部の全ての点$\bf x$で
$f(\bf x)$  が $x_i$ に関して偏微分可能であるならば、
$G$ の内部の全ての点$\bf x$に、そこでの $x_i$ に関する偏微分係数を対応させると、新しい関数が得られる。
これを、$f(\bf x)$  の $x_i$ に関する偏導関数といい、記号
$f_{x_[i]}(\bf x),\quad D_{x_i}f(\bf x),\quad \frac{\partial f}{\partial x_i} (\bf x),\quad \partial f/\partial x_i$
などで表示する。

定理(合成関数の微分)
$R^2$ から $R$ への関数$f(x,y)$ と
$R$ から $R$ への関数$g(x,y)$ の合成関数 
$h(x,y)=g(f(x,y)$ 
を考える。
もし、$f(x,y)$ が $(x_0,y_0)$ で、xに関して偏微分可能で,
$\quad g(x,y)$ が、$z_0=f(x_0,y_0)$ において微分可能ならば、
$h(x,y)=g(f(x,y)$ は $(x_0,y_0)$ で、xに関して偏微分可能であり,

方向微分

微分(全微分) 

定義1;微分可能(全微分可能ともいう)、導値(微分係数)、導関数
定理1;
微分可能ならば、偏微分可能

定理2
$C^{1}$級の関数は微分可能

ベクトル解析 

常微分方程式

個人用ツール