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ベクトル値関数の導関数 📂多変数ベクトル解析

ベクトル値関数の導関数

定義1

ベクトル関数 r:IRR3\mathbf{r} : I \subset \mathbb{R} \to \mathbb{R}^{3}について、以下の極限が存在すれば、r\mathbf{r}は**ttで微分可能である**と言い、その値をr\mathbf{r}ttでの微分係数derivativeという。

drdt=r(t):=limh0r(t+h)r(t)h \dfrac{d \mathbf{r}}{d t} = \mathbf{r}^{\prime}(t) := \lim_{h \to 0} \dfrac{\mathbf{r}(t+h) - \mathbf{r}(t)}{h}

すべてのtIt \in Iについてr(t)\mathbf{r}^{\prime}(t)が存在すれば、r\mathbf{r}は**IIで微分可能であると言う。r\mathbf{r}IIで微分可能なとき、II上で定義されたr\mathbf{r}^{\prime}r\mathbf{r}導関数**derivativeという。

説明

スカラー函数f:RRf : \mathbb{R} \to \mathbb{R}に対する導関数の定義をそのまま拡張したものである。

f(a):=limh0f(a+h)f(a)h f^{\prime} (a) := \lim_{h \to 0} {{ f (a + h ) - f(a) } \over { h }}

定義でR3\mathbb{R}^{3}ではなくRn\mathbb{R}^{n}でも同じ方法で定義される。以下の定理によってmm系導関数は次のようになる。

r(m)(t)=(f(m)(t),g(m)(t),h(m)(t)) \mathbf{r}^{(m)}(t) = \left( f^{(m)}(t), g^{(m)}(t), h^{(m)}(t) \right)

定理

微分可能な関数fi:RRf_{i} : \mathbb{R} \to \mathbb{R}についてr(t)=(f1(t),,fn(t))\mathbf{r}(t) = \left( f_{1}(t), \dots, f_{n}(t) \right)であれば、

r(t)=(f1(t),,fn(t)) \mathbf{r}^{\prime}(t) = \left( f_{1}^{\prime}(t), \dots, f_{n}^{\prime}(t) \right)

証明

簡単な計算で示すことができる。極限の定義によって、

r(t)=limh0r(t+h)r(t)h=limh0(f1(t+h),,fn(t+h))(f(t),,fn(t))h=limh0(f1(t+h)f1(t)h,,fn(t+h)fn(t)h)=(limh0f1(t+h)f1(t)h,,limh0fn(t+h)fn(t)h)=(f1(t),,fn(t)) \begin{align*} \mathbf{r}^{\prime}(t) &= \lim_{h \to 0} \dfrac{\mathbf{r}(t+h) - \mathbf{r}(t)}{h} \\ &= \lim_{h \to 0} \dfrac{(f_{1}(t+h), \dots, f_{n}(t+h)) - (f(t), \dots, f_{n}(t))}{h} \\ &= \lim_{h \to 0} \left( \dfrac{f_{1}(t+h) - f_{1}(t)}{h}, \dots, \dfrac{f_{n}(t+h) - f_{n}(t)}{h} \right) \\ &= \left( \lim_{h \to 0}\dfrac{f_{1}(t+h) - f_{1}(t)}{h}, \dots, \lim_{h \to 0}\dfrac{f_{n}(t+h) - f_{n}(t)}{h} \right) \\ &= \left( f_{1}^{\prime}(t), \dots, f_{n}^{\prime}(t) \right) \end{align*}

性質

二つのベクトル関数u,v:RRn\mathbf{u}, \mathbf{v} : \mathbb{R} \to \mathbb{R}^{n}とスカラー関数f:RRf : \mathbb{R} \to \mathbb{R}、定数cRc \in \mathbb{R}について次が成り立つ。

1. 線形性: ddt[u(t)±v(t)]=u(t)±v(t)\dfrac{d}{dt} [\mathbf{u}(t) \pm \mathbf{v}(t)] = \mathbf{u}^{\prime}(t) \pm \mathbf{v}^{\prime}(t)

2. 線形性: ddt[cu(t)]=cu(t)\dfrac{d}{dt} [c \mathbf{u}(t)] = c \mathbf{u}^{\prime}(t)

3. 積の微分法: ddt[f(t)u(t)]=f(t)u(t)+f(t)u(t)\dfrac{d}{dt} [f(t) \mathbf{u}(t)] = f^{\prime}(t) \mathbf{u}(t) + f(t) \mathbf{u}^{\prime}(t)

4. 内積の微分法: ddt[u(t)v(t)]=u(t)v(t)+u(t)v(t)\dfrac{d}{dt} [\mathbf{u}(t) \cdot \mathbf{v}(t)] = \mathbf{u}^{\prime}(t) \cdot \mathbf{v}(t) + \mathbf{u}(t) \cdot \mathbf{v}^{\prime}(t)

5. 外積の微分法: ddt[u(t)×v(t)]=u(t)×v(t)+u(t)×v(t)\dfrac{d}{dt} [\mathbf{u}(t) \times \mathbf{v}(t)] = \mathbf{u}^{\prime}(t) \times \mathbf{v}(t) + \mathbf{u}(t) \times \mathbf{v}^{\prime}(t)

6. 連鎖律: ddt[u(f(t))]=u(f(t))f(t)\dfrac{d}{dt} [\mathbf{u}(f(t))] = \mathbf{u}^{\prime}(f(t)) f^{\prime}(t)


  1. James Stewart, Daniel Clegg, and Saleem Watson, Calculus (early transcendentals, 9E), p898-899 ↩︎