更新:5 JUN 2016
【向量值函数】(Y= extbf{f}(X): Omegasubsetmathbb{R}^n ightarrowmathbb{R}^m)
可以看作m个分量函数
(y_1=f_1(x_1,x_2,cdots,x_n))
(y_2=f_2(x_1,x_2,cdots,x_n))
……
(y_m=f_m(x_1,x_2,cdots,x_n))
【Jacobi矩阵】
(J extbf{f}(X)=egin{bmatrix} dfrac{partial f_1}{partial x_1} & dfrac{partial f_1}{partial x_2} & cdots &dfrac{partial f_1}{partial x_n} \ dfrac{partial f_2}{partial x_1} & dfrac{partial f_2}{partial x_2} &cdots& dfrac{partial f_2}{partial x_n} \ vdots& & & vdots \ dfrac{partial f_m}{partial x_1} &dfrac{partial f_m}{partial x_2} & cdots &dfrac{partial f_m}{partial x_n} end{bmatrix} ) 记作 (J extbf{f}(X)=dfrac{partial(f_1,f_2,cdots,f_m)}{partial(x_1,x_2,cdots,x_n)})
每行中自变量的下标递增;每列中分量函数的下标递增。是一个m行n列(m imes n)的矩阵。
Jacobi矩阵中每一行看作一个n维向量的话,是该行分量函数的梯度函数。
Jacobi矩阵是向量值函数(f)在(X)点的导数:(Delta Y= extbf{f}(X_0+Delta X)- extbf{f}(X_0)=ADelta X+ extbf{o}(Delta X),qquad A=J extbf{f}(X_0))
【Jacobi行列式】
若向量值函数(m=n),则其Jacobi矩阵的行列式为Jacobi行列式,记作(dfrac{D(f_1,f_2,cdots,f_m)}{D(x_1,x_2,cdots,x_n)})
如果连续可微函数f在P点的Jacobi行列式不是零,那么它在该点附近具有反函数。