Loading [MathJax]/jax/output/HTML-CSS/jax.js
Skip to main content
LibreTexts - Ukrayinska

12.4: Диференційовність та загальний диференціал

Ми вивчали диференціали в розділі 4.4, де Визначення 18 стверджує, що якщоy=f(x) іf диференційовний, тоdy=f(x)dx. Одним з важливих застосувань цього диференціала є інтеграція шляхом заміщення. Ще одне важливе застосування - наближення. НехайΔx=dx представляють собою зміну вx. Колиdx невеликийdyΔy, зміна вy результаті зміни вx. Фундаментальним у цьому розумінні є наступне: якdx стає маленькою, різниця міжΔy іdy переходить до 0. Інший спосіб заявити це: якdx йде до 0, помилка в наближенніΔy зdy переходить до 0.

Ми поширюємо цю ідею на функції двох змінних. Дозволятиz=f(x,y), і нехайΔx=dx іΔy=dy представляють зміни вx іy, відповідно. НехайΔz=f(x+dx,y+dy)f(x,y) буде змінаz над зміною вx іy. Нагадуючи, щоfx іfy дати миттєві темпиz -зміни вx - іy -напрямках, відповідно, ми можемо наблизитиΔz зdz=fxdx+fydy; словами, загальна змінаz приблизно зміна, викликана зміноюx плюс зміна, викликана зміноюy. Через мить ми даємо вказівку на те, чи є це наближення будь-яким хорошим. Спочатку ми даємо ім'яdz.

Визначення 86: Загальний диференціал

z=f(x,y)Дозволяти бути безперервним на відкритому наборіS. dyДозволятиdx і представляти зміни вx іy, відповідно. Там, де часткові похідніfx іfy існують, сумарнийz диференціал

dz=fx(x,y)dx+fy(x,y)dy.

Приклад12.4.1: Finding the total differential

Нехайz=x4e3y. Знайтиdz.
Рішення

Обчислюємо часткові похідні:fx=4x3e3y іfy=3x4e3y. Слідуючи визначенню 86, ми маємо

dz=4x3e3ydx+3x4e3ydy.

Ми можемо наблизитиΔz зdz, але, як і у всіх наближеннях, є помилка. Хорошим наближенням є таке, в якому похибка невелика. У даний момент(x0,y0), нехайEx іEy бути функціїdx іdy такі, щоExdx+Eydy описує цю помилку. Тоді

\ [\ begin {align*}
\ Дельта z &= дз + e_xDX+ e_YDY\\
&= f_x (x_0, y_0) дх+ф_у (x_0, y_0) ди + e_xdx+e_YDY.
\ end {вирівнювати*}\]

Якщо наближенняΔz поdz добре, то якdx іdy отримати маленьке, так і робитьExdx+Eydy. НаближенняΔz по щеdz краще, якщо, якdx іdy перейти до 0, так робитиEx іEy. Це призводить нас до нашого визначення диференційованості.

Визначення 87: Багатоваріантна диференціативність

z=f(x,y)Дозволяти визначатися на відкритому множиніS, що містить(x0,y0) деfx(x0,y0) іfy(x0,y0) існує. dzДозволяти бути загальний диференціалz в(x0,y0)Δz=f(x0+dx,y0+dy)f(x0,y0), нехай, і нехайEx іEy бути функціїdx іdy такі, що
Δz=dz+Exdx+Eydy.

  1. fдиференціюється при(x0,y0) якщоϵ>0, дано, єδ>0 таке, що якщо||dx,dy||<δ, то||Ex,Ey||<ϵ. Тобто, якdx іdy перейти до 0, так роблятьEx іEy.
  2. fдиференціюється наS якщоf диференціюється в кожній точціS. Якщоf диференційованийR2, ми говоримо, щоf диференційований скрізь.

Приклад12.4.2: Showing a function is differentiable

Showf(x,y)=xy+3y2 є диференційованим за допомогою визначення 87.

Рішення

Починаємо з пошукуf(x+dx,y+dy)Δz,fx іfy.

\ [\ почати {вирівнювати*}
f (x+dx, y+dy) &= (x+dx) (y+dy) + 3 (y+dy) ^2\\
&= xdy+xdy+ydx+dxdy+ 3y^2+6ydy+3dy^2.
\ end {вирівнювати*}\]

Δz=f(x+dx,y+dy)f(x,y), так

Δz=xdy+ydx+dxdy+6ydy+3dy2.

Це просто обчислитиfx=y іfy=x+6y. Розглянемо ще разΔz:

\ [\ почати {вирівнювати*}
\ Дельта z &= ddy+ydx+ dxdy+6ydy+3dy^2\ qquad\ текст {(тепер змінити порядок)}\\
&= ydx+ xdy+6ydy+ dxdy+ 3dy^2\\
&=\ underbrace {(y)} _ {f_x} dx +\ underbrace {(x+6y))} _ {f_y} dy +\ підставка {(dy)} _ {e_x} dx+\ underbrace {(3dy)} _ {e_y} dy\\
& підсилювач; = f_xdx + f_ydy+e_dy.
\ end {вирівнювати*}\]

ЗEx=dy іEy=3dy, зрозуміло, що якdx іdy перейти до 0,Ex аEy також перейти до 0. Оскільки це не залежало від конкретної точки(x0,y0), можна сказати, щоf(x,y) диференціюється для всіх пар(x,y) вR2, або, що еквівалентно, щоf диференціюється скрізь.

Наше інтуїтивне розуміння диференційованості функційy=f(x) однієї змінної полягало в тому, що графікf був «гладким». Подібне інтуїтивне розуміння функцій двох змінних полягає в тому, що поверхня, визначена, такожf є «гладкою», не міститьz=f(x,y) зрізів, країв, розривів тощо Наступна теорема стверджує, що диференційовні функції є безперервними, а потім інша теорема, яка забезпечує більш відчутну спосіб визначення того, чи є велика кількість функцій диференційованими чи ні.

ТЕОРЕМА 104: Неперервність і диференційовність багатозмінних функцій

z=f(x,y)Дозволяти визначатися на відкритому наборі,S що містить(x0,y0).

Якщоf диференційована при(x0,y0),f то безперервна при(x0,y0).

ТЕОРЕМА 105: Диференційовність багатовимірних функцій

z=f(x,y)Дозволяти визначатися на відкритому наборі,S що містить(x0,y0).

Якщоfx іfy обидва безперервні наS, тоf диференціюється наS.

Теореми запевняють нас, що по суті всі функції, які ми бачимо в ході наших досліджень тут, диференційовні (а отже, і безперервні) на своїх природних областях. Однак існує різниця між визначенням 87 та теоремою 105: функція може бутиf диференційованоюfx та/або неfy є безперервною. Таке дивна поведінка функцій є джерелом захоплення багатьох математиків.

Колиfx іfy існують у точці, але не є безперервними в цей момент, нам потрібно використовувати інші методи, щоб визначити, чиf є диференційованим у цій точці.

Наприклад, розглянемо функцію

\ [f (x, y) =\ left\ {\ begin {масив} {cl}\ frac {xy} {x^2+y^2} & (x, y)\ neq (0,0)\
0 & (x, y) = (0,0)\ end {масив}\ право.\]
Ми можемо знайтиfx(0,0) іfy(0,0) використовувати визначення 83:
\ [\ begin {align*}
f_x (0,0) 0) &=\ lim_ {h\ to 0}\ frac {f (0+h,0) - f (0,0)} {h}\\
&=\ lim_ {h\ to 0}\ frac {0} {h^2} = 0;\\
f_y (0,0) &=\ lim_ {h\ to 0}\ frac {f (0,0+h)} {h}\\
&=\ lim_ {h\ to 0}\ frac {0} {h^2} = 0.
\ end {вирівнювати*}\]

Обидваfx іfy існують при(0,0), але вони не є безперервними при(0,0), як

fx(x,y)=y(y2x2)(x2+y2)2andfy(x,y)=x(x2y2)(x2+y2)2

не є безперервними при(0,0). (Візьміть межуfx як(x,y)(0,0) уздовжx - іy -осей; вони дають різні результати.) Так що, хочаfx іfy існують у кожній точціx -y площині, вони не є безперервними. Тому можна, за теоремою 105,f щоб не бути диференційованим.

Дійсно, це не так. Можна показати, що неf є безперервним при(0,0) (див. Приклад 12.2.4), і за теоремою 104,f це означає, що не диференціюється в(0,0).

Наближення із загальним диференціалом

За визначенням, колиf диференційовнийdz - це гарне наближення дляΔz колиdx іdy малі. Наведемо кілька простих прикладів того, як це використовується тут.

Приклад12.4.3: Approximating with the total differential

Нехайz=xsiny. Орієнтовнийf(4.1,0.8).

Рішення

Визнаючи цеπ/40.7850.8, ми можемо приблизнеf(4.1,0.8) використанняf(4,π/4). Ми можемо легко обчислитиf(4,π/4)=4sin(π/4)=2(22)=21.414. Без обчислення, це найкраще наближення, яке ми могли б розумно придумати. Загальний диференціал дає нам спосіб коригування цього початкового наближення, щоб, сподіваємось, отримати більш точну відповідь.

Ми пускаємоΔz=f(4.1,0.8)f(4,π/4). Загальний диференціал приблизноdz дорівнюєΔz, так

f(4.1,0.8)f(4,π/4)dzf(4.1,0.8)dz+f(4,π/4).

Щоб знайтиdz, нам потрібноfx іfy.

\ [\ почати {вирівнювати*}
f_x (x, y) &=\ frac {\ sin y} {2\ sqrt {x}}\ квад\ Стрілка вправо&
f_x (4,\ pi/4) &=\ frac {\ sin\ pi/4} {2\ sqrt {4}}\\ & &&=\ frac {\ sqrt {2} /2} {2\ sqrt {4}}\\
& &&=\ frac {\ sqrt {2} /2} 4} =\ sqrt {2} /8. \\
f_y (x, y) &=\ sqrt {x}\ cos y\ quad\ Стрілка праворуч &
f_y (4,\ pi/4) &=\ sqrt {4}\ frac {\ sqrt {2}} 2\\
& & &=\ sqrt {2}.
\ end {вирівнювати*}\]

4.1Апроксимація з 4 даєdx=0.1;0.8 апроксимація зπ/4 даєdy0.015. Таким чином

\ [\ почати {вирівнювати*}
дз (4,\ pi/4) &= f_x (4,\ pi/4) (0.1) + f_y (4,\ pi/4) (0.015)\\
&=\ frac {\ sqrt {2}} 8 (0.1) +\ sqrt {2} (0.015)\\
&\ приблизно 0,039.
\ end {вирівнювати*}\]

Повертаючись до Рівняння\ ref {eq:totaldiff2}, ми маємо

f(4.1,0.8)0.039+1.414=1.4531.

Ми, звичайно, можемо обчислити фактичне значенняf(4.1,0.8) з калькулятором; фактичне значення, з точністю до 5 знаків після десяткового, є1.45254. Очевидно, що наше наближення досить гарне.

Суть попереднього прикладу полягала не в розробці методу апроксимації для відомих функцій. Адже ми можемо дуже легко обчислити,f(4.1,0.8) використовуючи легкодоступні технології. Швидше, він служить для того, щоб проілюструвати, наскільки добре працює цей метод наближення, і для посилення наступної концепції:

\[\text{"New position = old position + amount of change,'' so}\]

\[\text{ "New position old position + approximate amount of change.''}\]

У попередньому прикладі ми могли б легко обчислитиf(4,π/4) і могли б наблизити сумуz -change при обчисленніf(4.1,0.8), дозволяючи нам наблизити новеz -значення.

Це може бути дивно дізнатися, що це не рідкість, щоб знати значенняf,fx іfy в конкретний момент, фактично не знаючи функціїf. Загальний диференціал дає хороший метод наближенняf в сусідніх точках.

Приклад12.4.4: Approximating an unknown function

З огляду наf(2,3)=6, що,fx(2,3)=1.3 іfy(2,3)=0.6, приблизнийf(2.1,3.03).

Рішення

Загальний диференціал наближає, наскількиf змінюється від точки(2,3) до точки(2.1,3.03). Зdx=0.1 іdy=0.03, у нас є

\ [\ почати {вирівнювати*}
дз &= f_x (2, -3) дх + f_y (2, -3) ди\\
&= 1.3 (0,1) + (-0.6) (-0.6) (-0.03)\
&= 0,148.
\ end {вирівнювати*}\]

Змінаz приблизно0.148, тому ми приблизніf(2.1,3.03)6.148.

Аналіз помилки/чутливості

Загальний диференціал дає наближення зміниz заданих малих змін вx іy. Ми можемо використовувати це для приблизного поширення помилок; тобто, якщо вхід трохи відхилений від того, що він повинен бути, наскільки далеко не правильним буде вихід? Ми демонструємо це на прикладі.

Приклад12.4.5: Sensitivity analysis

Буде побудований циліндричний сталевий резервуар для зберігання, який має висоту 10 футів і 4 фути в діаметрі. Відомо, що сталь буде розширюватися/стискатися при перепадах температури; чи є загальний обсяг бака більш чутливим до змін діаметра або висоти бака?

Рішення

Циліндрична суцільна речовина висотоюh і радіусомr має об'ємV=πr2h. Ми можемо розглядатиV як функцію двох змінних,r іh. Ми можемо обчислити часткові похідніV:

Vr=Vr(r,h)=2πrhandVh=Vh(r,h)=πr2.

Загальний диференціал -dV=(2πrh)dr+(πr2)dh. колиh=10 іr=2, у нас єdV=40πdr+4πdh.

Зверніть увагу, що коефіцієнтdr є40π125.7; коефіцієнтdh становить десяту частину від цього, приблизно12.57. Невелика зміна радіуса помножиться на 125,7, тоді як невелика зміна висоти буде помножена на 12,57. При цьому обсяг бака більш чутливий до змін радіуса, ніж по висоті.

Попередній приклад показав, що обсяг конкретного резервуара більш чутливий до змін радіуса, ніж по висоті. Майте на увазі, що цей аналіз застосовується лише до резервуара таких розмірів. Танк висотою 1 фут і радіусом 5 футів був би більш чутливим до змін висоти, ніж в радіусі. Можна скласти діаграму малих змін радіуса та висоти та знайти точні зміни в об'ємі, враховуючи конкретні зміни. Хоча це забезпечує точні цифри, він не дає стільки розуміння, як аналіз помилок, використовуючи загальний диференціал.

Диференційовність функцій трьох змінних

Визначення диференційовності для функцій трьох змінних дуже схоже на визначення функцій двох змінних. Знову починаємо з загального диференціала.

Визначення 88: Загальний диференціал

w=f(x,y,z)Дозволяти бути безперервним на відкритому наборіS. Дозволятиdx,dy іdz представляють зміни вx,y іz, відповідно. Де часткові похідніfx,fy іfz існують, сумарнийw диференціал

dz=fx(x,y,z)dx+fy(x,y,z)dy+fz(x,y,z)dz.

Цей диференціал може бути хорошим наближенням зміни,w колиw=f(x,y,z) диференціюється.

Визначення 89: Багатоваріантна диференціативність

w=f(x,y,z)Дозволяти визначатися на відкритій кулі,B що містить(x0,y0,z0) деfx(x0,y0,z0),fy(x0,y0,z0) іfz(x0,y0,z0) існувати. dwДозволяти бути загальний диференціалw в(x0,y0,z0)Δw=f(x0+dx,y0+dy,z0+dz)f(x0,y0,z0), нехай, і нехайEx,Ey іEz бути функціїdx,dy іdz такі, що

Δw=dw+Exdx+Eydy+Ezdz

  1. fдиференціюється при(x0,y0,z0) якщоϵ>0, дано, єδ>0 таке, що якщо||dx,dy,dz||<δ, то||Ex,Ey,Ez||<ϵ.
  2. fдиференціюється наB якщоf диференціюється в кожній точціB. Якщоf диференційованийR3, ми говоримо, щоf диференційований скрізь.

Так само, як і раніше, це визначення дає суворе твердження про те, що означає бути диференційованим, що не дуже інтуїтивно. Ми слідуємо за нею теоремою, подібною до Теореми 105.

ТЕОРЕМА 106: Неперервність і диференційовність функцій трьох змінних

w=f(x,y,z)Дозволяти визначатися на відкритий м'яч,B що містить(x0,y0,z0).

  1. Якщоf диференційована при(x0,y0,z0),f то безперервна при(x0,y0,z0).
  2. Якщоfx,fy іfz є безперервними наB, тоf диференціюється наB.

Цей набір визначення і теореми поширюється на функції будь-якої кількості змінних. Теорема знову дає нам простий спосіб перевірити, що більшість функцій, з якими ми стикаємося, диференційовані на своїх природних областях.

Цей розділ дав нам формальне визначення того, що означає функція «диференційовна», а також теорема, яка дає більш доступне розуміння. Наступні розділи повертаються до понять, запропонованих нашим вивченням часткових похідних, які використовують той факт, що більшість функцій, з якими ми стикаємося, є диференційованими.