Mathematik für Ingenieure II für Dummies. J. Michael Fried
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Название: Mathematik für Ingenieure II für Dummies

Автор: J. Michael Fried

Издательство: John Wiley & Sons Limited

Жанр: Математика

Серия:

isbn: 9783527839100

isbn:

СКАЧАТЬ alt="left-parenthesis 0 comma 0 right-parenthesis"/> zwar nicht stetig, aber besitzt dort beide partiellen Ableitungen g Subscript x 1 Baseline left-parenthesis 0 comma 0 right-parenthesis und g Subscript x 2 Baseline left-parenthesis 0 comma 0 right-parenthesis. Wäre die Funktion g dort auch total differenzierbar, dann müsste g in left-parenthesis 0 comma 0 right-parenthesis stetig sein. Da sie das nicht ist, kann sie dort nicht total differenzierbar sein.

       Die totale Differenzierbarkeit einer Funktion bedeutet also tatsächlich mehr als die Existenz aller partiellen Ableitungen, auch wenn Sie, falls die betreffende Funktion überhaupt total differenzierbar ist, die totale Ableitung über die partiellen Ableitungen ausrechnen können.

      Das klingt verwirrend und stellt in der Tat eine Falle dar, in die Sie bei Differenzierbarkeitsuntersuchungen geraten könnten. Allerdings können Sie den partiellen Ableitungen f Subscript x Sub Subscript i oft ansehen, dass die Funktion f auch total differenzierbar ist.

       Ist eine Funktion f colon double-struck upper R Superscript n Baseline right-arrow double-struck upper R in einer Umgebung von x overbar nach allen Variablen x 1 comma x 2 comma ellipsis comma x Subscript n Baseline partiell differenzierbar und alle partiellen Ableitungen f Subscript x Sub Subscript i sind im Punkt x overbar stetig, dann ist die Funktion f in x overbar auch total differenzierbar.

      Für sehr viele praxisrelevante Funktionen können Sie die Stetigkeit der partiellen Ableitungen leicht feststellen und erhalten damit dann automatisch die totale Differenzierbarkeit.

      Ein Beispiel: Die Funktion

f left-parenthesis x 1 comma x 2 comma x 3 right-parenthesis equals x 1 squared plus 2 x 1 x 2 plus x 2 x 3 cubed plus 2

      ist in der Umgebung eines jeden Punkts x overbar element-of double-struck upper R cubed partiell differenzierbar:

StartLayout 1st Row 1st Column StartFraction partial-differential Over partial-differential x 1 EndFraction f left-parenthesis x 1 comma x 2 comma x 3 right-parenthesis 2nd Column equals 3rd Column 2 x 1 plus 2 x 2 2nd Row 1st Column StartFraction partial-differential Over partial-differential x 2 EndFraction f left-parenthesis x 1 comma x 2 comma x 3 right-parenthesis 2nd Column equals 3rd Column 2 x 1 plus x 3 cubed 3rd Row 1st Column StartFraction partial-differential Over partial-differential x 3 EndFraction f left-parenthesis x 1 comma x 2 comma x 3 right-parenthesis 2nd Column equals 3rd Column 3 x 2 x 3 squared period EndLayout

      Diese partiellen Ableitungen sind Polynome in den drei Variablen x 1 comma x 2 und x 3 und daher überall stetig. Damit ist die Funktion f überall total differenzierbar.

      Richtungsableitungen

      Für eine reellwertige Funktion können Sie sich vorstellen, dass die partiellen Ableitungen Ihnen die Steigung des Graphen in die durch die Koordinantenachsen vorgegebenen Himmelsrichtungen angibt. Eine Richtungsableitung in Richtung u gibt Ihnen entsprechend die Steigung des Graphen in dieser Richtung an.

      

Für eine Funktion f colon double-struck upper R Superscript n Baseline right-arrow double-struck upper R und einen Richtungsvektor u element-of double-struck upper R Superscript n heißt

f Subscript u Baseline left-parenthesis x 0 right-parenthesis colon equals StartFraction partial-differential f Over partial-differential u EndFraction left-parenthesis x 0 right-parenthesis colon equals limit Underscript h right-arrow 0 Endscripts StartFraction f left-parenthesis x 0 plus h u right-parenthesis minus f left-parenthesis x 0 right-parenthesis Over h EndFraction

      die Richtungsableitung von f in Richtung u an der Stelle x 0 des Definitionsbereichs von f.

      Sie können die Steigung einer differenzierbaren reellwertigen Funktion f in jede beliebige Richtung u mit Hilfe der durch den Gradienten gegebenen totalen Ableitung direkt aus den Steigungen in Richtung der Koordinatenachsen, den partiellen Ableitungen, berechnen. Es ist

f Subscript u Baseline left-parenthesis x right-parenthesis equals nabla f left-parenthesis x right-parenthesis Superscript down-tack Baseline dot u equals parallel-to 
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