Jacobi-Matrix

Die Jacobi-Matrix (benannt nach Carl Gustav Jacob Jacobi; auch Funktionalmatrix, Ableitungsmatrix oder Jacobische genannt) einer differenzierbaren Funktion ist die -Matrix sämtlicher erster partieller Ableitungen. Im Falle der totalen Differenzierbarkeit bildet sie die Matrix-Darstellung der als lineare Abbildung aufgefassten ersten Ableitung der Funktion bezüglich der Standardbasen des und des .

Genutzt w​ird die Jacobi-Matrix z​um Beispiel z​ur annähernden Berechnung (Approximation) o​der Minimierung mehrdimensionaler Funktionen i​n der Mathematik.

Definition

Sei eine Funktion, deren Komponentenfunktionen mit bezeichnet seien und deren partielle Ableitungen alle existieren sollen. Für einen Raumpunkt im Urbildraum seien die jeweils zugehörigen Koordinaten.

Dann ist für die Jacobi-Matrix im Punkt durch

definiert.

In den Zeilen der Jacobi-Matrix stehen also gerade die (transponierten) Gradienten der Komponentenfunktionen von .

Andere übliche Schreibweisen für die Jacobi-Matrix von an der Stelle sind , und .

Beispiel

Die Funktion sei gegeben durch

Dann ist

und d​amit die Jacobi-Matrix

Anwendungen

  • Ist die Funktion total differenzierbar, dann ist ihr totales Differential an der Stelle die lineare Abbildung
.
Die Jacobi-Matrix an der Stelle ist also die Abbildungsmatrix von .
  • Für entspricht die Jacobi-Matrix dem transponierten Gradienten von . Manchmal wird der Gradient auch als Zeilenvektor definiert. In diesem Fall sind Gradient und Jacobi-Matrix gleich.
  • Die Jacobi-Matrix kann, wenn man sie für eine Stelle ausrechnet, zur Näherung der Funktionswerte von in der Nähe von verwendet werden:
Diese affine Abbildung entspricht der Taylor-Approximation erster Ordnung (Linearisierung).

Determinante der Jacobi-Matrix

Sei , es wird also eine differenzierbare Funktion betrachtet. Dann ist deren Jacobi-Matrix am Punkt eine quadratische -Matrix. In diesem Fall kann man die Determinante der Jacobi-Matrix bestimmen. Die Determinante der Jacobi-Matrix wird Jacobi-Determinante oder Funktionaldeterminante genannt. Ist die Jacobi-Determinante im Punkt ungleich null, so ist die Funktion in einer Umgebung von invertierbar. Dies besagt der Satz von der Umkehrabbildung. Außerdem spielt die Jacobi-Determinante eine wichtige Rolle beim Transformationssatz für Integrale. Ist , so kann man definitionsgemäß keine Determinante der -Jacobi-Matrix bilden. Jedoch gibt es in diesem Fall ein ähnliches Konzept. Dieses wird Gramsche Determinante genannt.

Jacobi-Matrix einer holomorphen Funktion

Neben Funktionen kann man auch Funktionen auf (komplexe) Differenzierbarkeit untersuchen. Funktionen, die komplex differenzierbar sind, werden holomorph genannt, denn sie haben andere Eigenschaften als die (reell) differenzierbaren Funktionen. Auch für die holomorphe Funktion kann man Jacobi-Matrizen bestimmen. Hier gibt es zwei unterschiedliche Varianten. Zum einen eine mit komplexwertigen Einträgen und zum anderen eine -Matrix mit reellwertigen Einträgen. Die -Jacobi-Matrix am Punkt ist durch

definiert.

Jede komplexwertige Funktion kann in zwei reellwertige Funktionen aufgespalten werden. Das heißt, es existieren Funktionen , sodass gilt. Die Funktionen und kann man nun wieder gewöhnlich partiell differenzieren und in einer Matrix anordnen. Seien die Koordinaten in und setze für alle . Die -Jacobi-Matrix der holomorphen Funktion am Punkt ist dann definiert durch

.

Gilt bei den Jacobi-Matrizen für holomorphe Funktionen , so kann man natürlich die Determinanten der beiden Matrizen betrachten. Diese beiden Determinanten stehen in Beziehung zueinander. Es gilt nämlich

.

Siehe auch

Literatur

  • Konrad Königsberger: Analysis 2. Springer-Verlag, Berlin/Heidelberg, 2000, ISBN 3-540-43580-8. (für Jacobi-Matrizen reeller Funktionen).
  • Klaus Fritzsche, Hans Grauert: From Holomorphic Functions to Complex Manifolds. Springer-Verlag, ISBN 0-387-95395-7. (S. 30–31; für Jacobi-Matrizen holomorpher Funktionen).
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