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合成関数のヤコビアン 📂ベクトル分析

合成関数のヤコビアン

概要

関数$f : \mathbb{R}^{n} \to \mathbb{R}^{m}$と$g : \mathbb{R}^{m} \to \mathbb{R}^{k}$が与えられたとする。$f$のヤコビアンを$J(f)$と表記しよう。すると、以下が成り立つ。

$$ J(g \circ f) = J(g) J(f) $$

説明

ヤコビアンは最も一般化された導関数であるため、上記の定理は連鎖律の一般化である。

証明

ヤコビアンの定義により、

$$ J(g \circ f) = \begin{bmatrix} \dfrac{\partial (g \circ f)_{1}}{\partial x_{1}} & \cdots & \dfrac{\partial (g \circ f)_{1}}{\partial x_{n}} \\ \vdots & \ddots & \vdots \\ \dfrac{\partial (g \circ f)_{k}}{\partial x_{1}} & \cdots & \dfrac{\partial (g \circ f)_{k}}{\partial x_{n}} \end{bmatrix} = \begin{bmatrix} \dfrac{\partial g_{1}}{\partial x_{1}} & \cdots & \dfrac{\partial g_{1}}{\partial x_{n}} \\ \vdots & \ddots & \vdots \\ \dfrac{\partial g_{k}}{\partial x_{1}} & \cdots & \dfrac{\partial g_{k}}{\partial x_{n}} \end{bmatrix} $$

この時$g_{i} = g_{i}(f_{1}(\mathbf{x}), \dots, f_{m}(\mathbf{x})))$であるため、

$$ \dfrac{\partial g_{i}}{\partial x_{j}} = \sum \limits_{\ell=1}^{m} \dfrac{\partial g_{i}}{\partial f_{\ell}} \dfrac{\partial f_{\ell}}{\partial x_{j}} $$

したがって、

$$ \begin{align*} J(g \circ f) =&\ \begin{bmatrix} \sum \limits_{\ell=1}^{m} \dfrac{\partial g_{1}}{\partial f_{\ell}} \dfrac{\partial f_{\ell}}{\partial x_{1}} & \cdots & \sum \limits_{\ell=1}^{m} \dfrac{\partial g_{1}}{\partial f_{\ell}} \dfrac{\partial f_{\ell}}{\partial x_{n}} \\ \vdots & \ddots & \vdots \\ \sum \limits_{\ell=1}^{m} \dfrac{\partial g_{k}}{\partial f_{\ell}} \dfrac{\partial f_{\ell}}{\partial x_{1}} & \cdots & \sum \limits_{\ell=1}^{m} \dfrac{\partial g_{k}}{\partial f_{\ell}} \dfrac{\partial f_{\ell}}{\partial x_{m}} \end{bmatrix} \\ =&\ \begin{bmatrix} \dfrac{\partial g_{1}}{\partial f_{1}} & \cdots & \dfrac{\partial g_{1}}{\partial f_{m}} \\ \vdots & \ddots & \vdots \\ \dfrac{\partial g_{k}}{\partial f_{1}}& \cdots & \dfrac{\partial g_{k}}{\partial f_{m}} \end{bmatrix} \begin{bmatrix} \dfrac{\partial f_{1}}{\partial x_{1}} & \cdots & \dfrac{\partial f_{1}}{\partial x_{n}} \\ \vdots & \ddots & \vdots \\ \dfrac{\partial f_{m}}{\partial x_{1}} & \cdots & \dfrac{\partial f_{m}}{\partial x_{n}} \end{bmatrix} \\ =&\ J(g) J(f) \end{align*} $$