Calculus Fennicuksessa (s. 775) päätellään, että suunnatun derivaatan suurin arvo on gradienttivektorin pituus. Tämän yhteydessä todetaan, että funktio näin ollen kasvaa voimakkaimmin gradienttivektorin suuntaan.
Mistä tämä on päätelty? Eikö yhtä lailla funktion arvot voi vähetä voimakkaimmin gradienttivektorin suuntaan ja kasvaa voimakkaimmin vastakkaiseen suuntaan?
Mistä tämä on päätelty? Eikö yhtä lailla funktion arvot voi vähetä voimakkaimmin gradienttivektorin suuntaan ja kasvaa voimakkaimmin vastakkaiseen suuntaan?
Vastaukset 10
Vanhimmat
Suunnattu derivaatta on pistetulo gradienttivektorin ja suuntavektorin kanssa. Tämä on suurimmillaan, kun suuntavektori on itse normeerattu gradienttivektori. Silloin se on gradienttivektorin pituus. Eli se on siis positiivista! Mutta jos miinusmerkin laittaa eteen (eli ottaa suunnaksi gradientin vastavektorin, normeerattuna tietenkin), niin se on negatiivista.
v(f) = (v, grad(f))= lvl * l grad(f) l * cos(a) missä a on vektorien v ja grad(f) välinen kulma. Tämän lausekkeen suurin arvo on silloin kun a = 0.
Tällainen asia jäi vielä pohdituttamaan...
Funktion f:R^n -> R lähtöjoukko on usean muuttujan pisteet x=(x1, x2, ..., xn). Sen u-suuntainen derivaatta määritelmän mukaan on
lim h->0 [f(x hû)-f(x)]/h.
Voisiko joku täsmällisesti todistaa/perustella, miksi
lim h->0 [f(x hû)-f(x)]/h=∇f · û ?
Se tulee ketjusäännöstä.
Funktio g: t ↦ f(x tû) on yhdistetty funktio f:stä ja funktiosta h: t ↦ x tû.
Kysytty raja-arvo on juuri g'(0) ja ketjusäännön nojalla se on ∇f(x) · û.
Voitko vielä vääntää rautalangasta, miten lasket ketjusäännöllä tuon raja-arvon
lim h->0 [f(x hû)-f(x)]/h ?
Yleinen ketjusääntö: https://en.wikipedia.org/wiki/Chain_rule#General_rule sanoo, että yhdistetyn funktion Jakobin matriisi on tekijöiden Jakobin matriisien tulo. Noh, kuten jo sanottu (tässä siis piste x kiinnitetty)
lim h->0 [f(x hû)-f(x)]/h
= lim h->0 [g(h)-g(0)]/h
= g'(0)
yhden muuttujan reaalifunktiolle g: t ↦ f(x tû). Tämä on f:n ja funktion s: t ↦ x tû yhdiste. Nyt f:n Jakobin matriisi on f:n gradientti (tai sen transpoosi, jos gradientti pystyvektoriksi mielletään). Funktion s Jakobi taas on vakiovektori û (pystyvektori, kun matriisiksi mielletään). Näiden matriisien tulo on 1x1 matriisi, jonka alkio on kyseisten vektoreiden pistetulo.
Toisaalta suoraan Jakobin määritelmän mukaan se on matriisi [g'(0)].
Ketjusääntöhän sanoo, että nämä matriisit ovat samat, joten
g'(0) = ∇f(x) · û
Jäi vielä sanomatta, että asetetaan t=0, jolloin piste, jossa ∇f lasketaan, on s(0) = x. Juuri kuten haluttiinkin. Määrittelyjoukkoja ei tullut mainittua funktioille, mutta riittää, että f on pisteen x ympäristössä määritelty ja (jatkuvasti?) derivoituva.
v(p) on tangenttiavaruuden vektori pisteessä p. Sen suuntaan otettu funktion f derivaatta pisteessä p on
v(p) (f) = d/dt(f(p t v) (0). t skalaari, p ja v vektoreita.
Jos v = (v1,v2,...,vn) ja p = (p1,p2,...,pn) on
f(p t v) = f(p1 t v1,...,pn t vn)
d/dt(pi t vi)= vi
joten
v(p)(f) = Summa(1 <= i <= n) df/dxi (p) vi. Tuo df/dxi on f:n osittaisderivaatta muuttujan xi suhteen.
Ja tuohan on sisätulo (v,grad(f))
Differentiaali df on 1-muoto ja df(v(p)) = v(p) (f) = ((v,grad(f))
p.o.: ...= (v, grad(f))
todistus ketjusäännölle:
https://www.youtube.com/watch?v=9GMD0fvSe4M
todistus suunnatun derivaatan laskusäännölle:
https://www.youtube.com/watch?v=TUc2nJVyJd4