다변수 벡터함수의 연쇄법칙
📂다변수벡터해석다변수 벡터함수의 연쇄법칙
정리
두 함수 g:D⊂Rm→Rk, f:g(Rk)⊂Rk→Rn가 미분 가능하다고 하자. 그러면 두 함수의 합성 F=f∘g:Rm→Rn도 미분가능하고, F의 (전)도함수는 다음을 만족한다.
F′(x)=f′(g(x))g′(x)
설명
이를 연쇄법칙 이라 한다.
x=(x1,…,xm), g(x)=(g1,…,gk), f(g1,…,gk)=(f1,…,fn)라고 하면, 공식의 구체적인 꼴은 전 도함수의 정의로부터 다음과 같은 n×m 행렬이다.
F′(x)=== ∂g1∂f1(g(x))∂g1∂f2⋮∂g1∂fn∂g2∂f1∂g2∂f2⋮∂g2∂fn⋯⋯⋱⋯∂gk∂f1∂gk∂f2⋮∂gk∂fn∂x1∂g1(x)∂x1∂g2⋮∂x1∂gk∂x2∂g1∂x2∂g2⋮∂x2∂gk⋯⋯⋱⋯∂xm∂g1∂xm∂g2⋮∂xm∂gk ∂g1∂f1∂x1∂g1+∂g2∂f1∂x1∂g2+⋯+∂gk∂f1∂x1∂gk⋮∂g1∂fn∂x1∂g1+∂g2∂fn∂x1∂g2+⋯+∂gk∂fn∂x1∂gk…⋱⋯∂g1∂f1∂x1∂g1+∂g2∂f1∂xm∂g2+⋯+∂gk∂f1∂xm∂gk⋮∂g1∂fn∂x1∂g1+∂g2∂fn∂xm∂g2+⋯+∂gm∂fn∂xm∂gk ℓ=1∑k∂gℓ∂f1∂x1∂gℓ⋮ℓ=1∑k∂gℓ∂fn∂x1∂gℓ…⋱…ℓ=1∑k∂gℓ∂f1∂xm∂gℓ⋮ℓ=1∑k∂gℓ∂fn∂xm∂gℓ
아인슈타인 표기법으로 간단히 나타내면, 1≤i≤n, 1≤j≤m에 대해서
F′=[Fij′]=∂gℓ∂f1∂x1∂gℓ⋮∂gℓ∂fn∂x1∂gℓ…⋱…∂gℓ∂f1∂xm∂gℓ⋮∂gℓ∂fn∂xm∂gℓ
Fij′=∂gℓ∂fi∂xj∂gℓ
이는 가장 일반화된 꼴이므로, k,m,n에 따라서 여러가지 구체적은 공식을 얻을 수 있다.
공식
Case 1. g:R→R, f:R→R, F=f∘g:R→R
x∈R, g=g(x), f=f(g(x))일 때,
F′=dxdF=dgdfdxdg
증명
Case 2. g:R→Rk, f:Rk→R, F=f∘g:R→R
x∈R, g(x)=(g1,…,gk), f=f(g1,…,gk)일 때,
F′=dxdF=ℓ=1∑k∂gℓ∂fdxdgℓ
Case 3. g:Rm→R, f:R→R, F=f∘g:Rm→R
x=(x1,…,xn)∈Rn, g=g(x), f=f(g(x))일 때,
F′=dxdF=[dgdf∂x1∂g…dgdf∂xm∂g]
Fj′=dgdf∂xj∂g,1≤j≤m
Case 4. g:Rm→Rk, f:Rk→R, F=f∘g:Rm→R
x=(x1,…,xn)∈Rn, g(x)=(g1,…,gk), f=f(g1,…,gk)일 때,
F′=dxdF=[ℓ=1∑k∂gℓ∂f∂x1∂gℓ…ℓ=1∑k∂gℓ∂f∂xm∂gℓ]
Fj′=ℓ=1∑k∂gℓ∂f∂xj∂gℓ,1≤j≤m
Case 5. g:R→R, f:R→Rn, F=f∘g:R→Rn
x∈R, g=g(x), f(g(x))=(f1,…,fn)일 때,
F′=dxdF=dgdf1dxdg⋮dgdfndxdg
Fi′=dgdfidxdg,1≤i≤n
Case 6. g:R→Rk, f:Rk→Rn, F=f∘g:R→Rn
x∈R, g(x)=(g1,…,gk), f(g1,…,gk)=(f1,…,fn)일 때,
F′=dxdF=ℓ=1∑k∂gℓ∂f1dxdgℓ⋮ℓ=1∑k∂gℓ∂fndxdgℓ
Fi′=ℓ=1∑k∂gℓ∂fidxdgℓ,1≤i≤n
Case 7. g:Rm→R, f:R→Rn, F=f∘g:Rm→Rn
x=(x1,…,xn)∈Rn, g=g(x), f(g(x))=(f1,…,fn)일 때,
F′=dxdF=dgdf1∂x1∂g⋮dgdfn∂x1∂g…⋱…dgdf1∂xm∂g⋮dgdfn∂xm∂g
Fij′=dgdfi∂xj∂g,1≤i≤n,1≤j≤m
Case 8. g:Rm→Rk, f:Rk→Rn, F=f∘g:Rm→Rn
x=(x1,…,xn)∈Rn, g(x)=(g1,…,gk), f(g1,…,gk)=(f1,…,fn)일 때,
F′=dxdF=ℓ=1∑k∂gℓ∂f1∂x1∂gℓ⋮ℓ=1∑k∂gℓ∂fn∂x1∂gℓ…⋱…ℓ=1∑k∂gℓ∂f1∂xm∂gℓ⋮ℓ=1∑k∂gℓ∂fn∂xm∂gℓ
Fij′=ℓ=1∑k∂gℓ∂fi∂xj∂gℓ,1≤i≤n,1≤j≤m
증명
일반화된 증명을 참고하자.
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