Totale Differenzierbarkeit/K/Kettenregel/Textabschnitt
Die Eleganz des totalen Differentials wird in der folgenden allgemeinen Version der Kettenregel deutlich.
Es seien und endlichdimensionale -Vektorräume, und offene Mengen, und und Abbildungen derart, dass gilt. Es sei weiter angenommen, dass in und in total differenzierbar ist.
Dann ist in differenzierbar mit dem totalen Differential
Wir haben nach Voraussetzung (wobei wir setzen)
und
mit linearen Abbildungen und , und mit in stetigen Funktionen und , die beide in den Wert annehmen. Damit gilt
Dabei haben wir in der dritten Gleichung die lineare Approximation für
eingesetzt. Die beiden letzten Gleichungen gelten nur für . Der Ausdruck
ist unser Kandidat für die Abweichungsfunktion. Der erste Summand ist in stetig und hat dort auch den Wert . Es genügt also den zweiten Summanden zu betrachten. Der -Ausdruck ist in einer Umgebung der Null beschränkt, da auf der kompakten Einheitssphäre nach Fakt beschränkt ist und da in stetig ist. Daher hängt die Stetigkeit nur von dem rechten Faktor ab. Aber hat für den Grenzwert . Damit ist auch in stetig und hat dort den Grenzwert .
Im folgenden Beispiel verwenden wir, dass man das totale Differential unter recht schwachen Bedingungen mit der Jacobi-Matrix beschreiben kann, was wir in der nächsten Vorlesung begründen werden.
Wir betrachten die Funktion
aus Beispiel in einem beliebigen Punkt . Wir schreiben die Abbildung als Hintereinanderschaltung von
Die erste Funktion ist überall total differenzierbar mit der Jacobi-Matrix
und die zweite Funktion ist für differenzierbar mit der Ableitung . Die Gesamtabbildung ist somit nach der Kettenregel ebenfalls total differenzierbar mit dem totalen Differential
Es seien und endlichdimensionale -Vektorräume, eine offene Menge, ein Punkt, und in differenzierbare Abbildungen.
Dann ist die Produktabbildung
in differenzierbar mit
Beweis
Das folgende Beispiel illustriert, dass das totale Differential unabhängig von der Wahl einer Basis ist, die partiellen Ableitungen aber nicht.
Wir betrachten die Abbildung , die durch
gegeben sei. Es ist leicht die partiellen Ableitungen in jedem Punkt zu berechnen, nämlich:
Wir werden in der nächsten Vorlesung sehen, dass diese Abbildung in jedem Punkt total differenzierbar ist, und dass die Jacobi-Matrix das totale Differential beschreibt.
Nehmen wir nun an, dass wir nur an der Restriktion dieser Funktion auf die Ebene
interessiert sind. ist also der Kern der linearen Abbildung
Als Kern ist selbst ein (zweidimensionaler) Vektorraum. Die Einschränkung von auf die Ebene ergibt also die Abbildung
Diese Abbildung kann man als die Komposition auffassen und diese ist nach der Kettenregel differenzierbar. Wenn wir die Inklusion von in mit bezeichnen, so ist das totale Differential der Komposition in einem Punkt gemäß der Kettenregel gerade die Abbildung
Daher ergibt es hier Sinn vom totalen Differential zu sprechen.
Es ergibt allerdings keinen Sinn von partiellen Ableitungen der Abbildung zu sprechen, da es keine natürliche Basis auf gibt und daher auch keine natürlichen Koordinaten. Es ist leicht eine Basis von zu finden und damit Koordinaten, es gibt aber keine „beste Wahl“, und die partiellen Ableitungen sehen in jeder Basis verschieden aus.
Eine Basis von ist beispielsweise durch und gegeben, und eine weitere durch und . Mit solchen Basen erhalten wir Identifikationen und somit numerische Beschreibungen der Abbildung , womit wir die partiellen Ableitungen bezüglich der gewählten Basen berechnen können.
In der ersten Basis ist die Identifikation gegeben durch die Abbildung
und dieser Ausdruck wird durch abgebildet auf
Die partiellen Ableitungen dieser Komposition (nennen wir sie ) bezüglich dieser Basis sind gegeben durch
und
In der zweiten Basis und ist die Identifikation gegeben durch
und dieser Ausdruck wird unter abgebildet auf
Die partiellen Ableitungen der Komposition (nennen wir sie ) bezüglich dieser Basis sind
und
Fazit: Koordinaten sind manchmal gut für Berechnungen, manchmal verdunklen sie aber auch den eigentlichen mathematischen Sachverhalt.