雅可比矩阵、行列式

1 雅可比矩阵、行列式
假设的函数,且对各个自变量的都存在,则如下定义函数

该函数称为 雅可比矩阵 (Jacobian Matrix),若其为,则对应的称为 雅可比行列式 (Jacobian Determinant),记作:

有了上述定义后,再将自变量、因变量通过来表示,各种微分就有了统一的形式(其中将看作一种特殊的,本课程后面也会这么处理):

2 导数和雅可比矩阵

在单变量函数的情况下,有“可导即可微”的说法,即存在则也存在,两者互为充要条件:

在多变量函数的情况下,雅可比矩阵有点类似于“导数”,借助它就可得到对应的。但不能说雅可比矩阵存在,对应的微分就存在,需要通过别的条件来判断是否可微,比如

下列说法正确的是:

对于单变量函数,导数存在意味着函数不可微 对于多变量函数,雅可比矩阵存在即意味着函数可微 对于单变量函数,导数存在是可微的充要条件。 对于多变量函数,偏导数存在即意味着函数可微

A选项不正确,对于单变量函数,导数存在意味着函数可微,导数存在与微分存在互为充要条件

B选项不正确,雅可比矩阵的存在并不一定意味着多变量函数可微。多变量函数的可微性需要满足更多条件

C选项正确,对于单变量函数,导数存在确实是可微的充要条件,即导数存在意味着函数可微,反之亦然。

D选项不正确,多变量函数的可微性不仅仅依赖于偏导数的存在,还需要满足其他条件,如函数在某点的连续性和偏导数的连续性等。

关注马同学
马同学高等数学
微信公众号:matongxue314