Totale Differenzierbarkeit

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Dietotale Differenzierbarkeitist im mathematischen Teilgebiet derAnalysiseine grundlegende Eigenschaft vonFunktionenzwischen endlichdimensionalen Vektorräumen über.Mittels dieser Eigenschaft lassen sich viele weitere für die Analysis bedeutsame Aussagen über Funktionen zeigen. (Diese Aussagen sind nicht gültig bei Verwendung der schwächerenpartiellen Differenzierbarkeit,welche der üblichen Definition der Differenzierbarkeit einer reellen Funktion als Konvergenz der Differenzenquotienten formal ähnlicher ist.) Viele weitere Begriffe der Analysis bauen dann auf der totalen Differenzierbarkeit auf. In der neueren mathematischen Literatur spricht man meist statt totaler Differenzierbarkeit einfach von Differenzierbarkeit.

Die totale Differenzierbarkeit einer Funktion in einem Punkt bedeutet, dass diese sich dort lokal durch einelineare Abbildungapproximieren (annähern) lässt, während die partielle Differenzierbarkeit (in alle Richtungen) nur die lokale Approximierbarkeit durch Geraden in allen Koordinatenachsenrichtungen, nicht jedoch als eine einzige lineare Abbildung fordert.

Während die Ableitungeiner Funktionan einer Stelleüblicherweise als eine Zahl aufgefasst wird, fasst man im höherdimensionalen Fall die Ableitung als ebenjene lokale lineare Approximation auf. Diese lineare Abbildung kann durch eine Matrix dargestellt werden, dieAbleitungsmatrix,Jacobi-MatrixoderFundamentalmatrixgenannt wird (im eindimensionalen Fall ergibt sich dadurch wiederum eine 1×1-Matrix, d. h. eine einzige Zahl). Im eindimensionalen Fall stimmen der klassische reelle, der totale und der partielle Differenzierbarkeitsbegriff überein.

Der Begriff derFréchet-Differenzierbarkeitverallgemeinert die totale Differenzierbarkeit auf unendlichdimensionale Räume, er übernimmt die Eigenschaft der Ableitung als lokale, lineare Approximation.

Motivation/Einführung

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Für Funktionenwird die Ableitung an der Stellein der Regel durch

definiert, mitbzw.. In dieser Form kann man die Definition nicht auf Abbildungenübertragen, da man durchnicht dividieren kann. Man verfolgt deshalb einen anderen Weg.

Die Ableitungbeschreibt die Steigung der Tangente an den Funktionsgraphen im Punkt. Die Tangente selbst hat die Gleichung

sie ist also der Graph der linearen (affinen) Funktion

.

Diese Funktion approximiert die Funktionim folgenden Sinn:

bzw. (mit,also)

,

wobei der Fehlerterm fürschneller gegen 0 geht als,das heißt

In dieser Form lässt sich der Begriff der Differenzierbarkeit auf Abbildungenübertragen. In diesem Fall istein Vektor in,ein Vektor inundeine lineare Abbildung vonnach.

Gegeben seien eine offene Teilmenge,ein Punktund eine Abbildung. Die Abbildungheißt im Punkt(total) differenzierbar,falls eine lineare Abbildung

existiert, die die Abbildung

approximiert, das heißt, für die „Fehlerfunktion “

gilt

Dabei bezeichneteinen Vektor in.Die doppelten Betragsstriche bezeichnen eineVektornorminbzw..Da imbzw.alle Normen äquivalent sind, spielt es keine Rolle, welche Norm gewählt wird.

Falls so eine lineare Abbildungexistiert, so ist sie eindeutig bestimmt. Man nennt sie das (totale) Differentialoder einfach nur dieAbleitungvonim Punktund schreibt dafür ,,oder.

Falls umgekehrt in einer Umgebung vonalle partiellen Ableitungen vonexistieren und instetig sind, folgt schon die (totale) Differenzierbarkeit vonin.