יעקוביאן

מתוך ויקיפדיה, האנציקלופדיה החופשית

באנליזה וקטורית, יעקוביאן הוא הדטרמיננטה של מטריצת יעקובי. הן ליעקוביאן והן למטריצת יעקובי חשיבות רבה כאשר עוסקים בהעתקות וקטוריות ותכונותיהן.

מטריצת יעקובי משמשת לתיאור הדיפרנציאל של העתקה וקטורית. מושג זה מכליל את מושג הנגזרת הקיים עבור פונקציות סקלריות במשתנה יחיד. היעקוביאן משמש לתיאור ההתנהגות של העתקה, ואי התאפסותו הוא תנאי הכרחי על מנת שההעתקה תקיים מספר תכונות מקומיות של חד חד ערכיות, הפיכות והעתקה של קבוצות פתוחות לקבוצות פתוחות. כמו כן היעקוביאן נותן מדד לשינוי של גדלים במרחב כאשר משתמשים בהחלפת קוארדינטות.

היעקוביאן ומטריצת יעקובי נקראים על שם המתמטיקאי קרל גוסטב יעקב יעקבי.

[עריכה] הגדרה פורמלית

תהא $\ F=(f_1,\ldots,f_m):\mathbb{R}^n\to\mathbb{R}^m$ פונקציה כלשהי שכל הנגזרות החלקיות שלה קיימות. אז מטריצת יעקובי שלה היא המטריצה מסדר $\ m\times n$ הבאה:

$\begin{bmatrix} \partial f_1 / \partial x_1 & \cdots & \partial f_1 / \partial x_n \\ \vdots & \ddots & \vdots \\ \partial f_m / \partial x_1 & \cdots & \partial f_m / \partial x_n \end{bmatrix}$

כלומר, בכל שורה מופיעות כל הנגזרות החלקיות של אחת מפונקציות הרכיבים. ניתן לראות זאת גם כך: מטריצת יעקובי היא וקטור עמודה שמכיל את הגרדיאנטים של הרכיבים שלו (כלומר, כל שורה היא גרדיאנט).

היעקוביאן הוא הדטרמיננטה של המטריצה הזו, במקרה שבו $\ m=n$ (זאת מכיוון שדטרמיננטה מוגדרת רק עבור מטריצות ריבועיות). לרוב מסומנת מטריצת יעקובי כך:

$J_F(x_1,\ldots,x_n) \qquad \mbox{or}\qquad \frac{\partial(f_1,\ldots,f_m)}{\partial(x_1,\ldots,x_n)}$

[עריכה] מסקנות

עבור מעבר משני משתנים בלתי תלויים x ו-y ל-u ו-v היעקוביאן הוא

$\ \frac{\partial (u,v)}{\partial (x,y)} = \frac{\partial u}{\partial x} \frac{\partial v}{\partial y} - \frac{\partial u}{\partial y} \frac{\partial v}{\partial x}$