Hét vraag- en antwoordplatform van Nederland

Wanneer is je functie differentieerbaar?

Ik heb een eerste voldoende gevonden:

Alle partiele afgeleiden moeten bestaan (en gelijk zijn) in een omgeving van een punt + de partiele afgeleiden moeten daar continu zijn. De functie is dan continu differentieerbaar en dus differentieerbaar.

Een 2e voldoende voorwaarde is (denk ik):

Alle partiele afgeleiden (en gelijk zijn) moeten bestaan in een punt (niet zijn omgeving persé) + de functie moet continu zijn + lambda moet 0 zijn.


Hier komt de functie lambda in voor:

f(x)-f(a)=(x-a) * grad(f) + lambda(x) * ||x-a||


Klopt dit?

Toegevoegd na 11 minuten:
De nodige voorwaarden voor differentieerbaarheid zijn volgens mij:
- bestaan van alle partiele afgeleiden (in een punt)
- lambda 0
- f continu??

Verwijderde gebruiker
12 jaar geleden
in: Wiskunde

Heb je meer informatie nodig om de vraag te beantwoorden? Reageer dan hier.

Geef jouw antwoord

Het is niet mogelijk om je eigen vraag te beantwoorden Je mag slechts 1 keer antwoord geven op een vraag Je hebt vandaag al antwoorden gegeven. Morgen mag je opnieuw maximaal antwoorden geven.

/
Geef Antwoord
+
Selected image

Het beste antwoord

Een functie f:R^m->R^n heet differentieerbaar in een punt x als er een lineaire J_x:R^m->R^n bestaat, zodat [limiet van h->0] (f(x+h)-f(x)-J_x(h))/||h|| = 0.
f heeft nu differentieerbaar als deze differentieerbaar is in ieder punt van het domein. Het bestaan van deze limiet in een punt x omvat het bestaan van alle partiële afgeleiden in x en hun gelijkheid, maar ook de continuïteit van f. Immers, de Jacobi matrix is de matrix van alle partiële afgeleiden van f.
Merk op dat een functie als f:R^2->R met f(x,y) = y^3/(x^2+y^2) en f(0,0)=0, partiële afgeleiden heeft die overal bestaan en dat f zelf ook continu is, maar dat deze nog steeds niet differentieerbaar is in (0,0).
Indien we J uitdrukken ten opzichte van de canonieke bases van R^m en R^n, zien we dat J_x = grad_x.
Deze technische definitie van differentieerbaarheid komt uiteindelijk neer op de garantie dat f in ieder punt "benaderbaar" moet zijn door een lineaire afbeelding. Het is hiermee dus het hoger dimensionale analogon van de volgende uitspraak:
g:R->R is differentieerbaar in x dan en slechts dan als de raaklijn aan g in x bestaat.
In de tweede voorwaarde stel je iets veel sterkers. Je stelt dat voor alle a, f(x)-f(a)=J(x-a)+lambda(x)*||x-a|| met lambda = 0. Dus voor alle a, f(a) = f(x)-J(x-a), zodat f zelf een lineaire afbeelding is! Deze is trivialiter C^(oneindig).
Wat je waarschijnlijk bedoeld is dat er voor elke x een lambda_a(x) bestaat, zodat voor alle a, f(x)-f(a)=J(x-a)+lambda_a(x)*||x-a||. Dit is trivialiter waar, aangezien je eenvoudigweg kunt kiezen voor
lambda_a(x) = (f(x)-f(a)-J(x-a))/||x-a||. We zien nu dat [limiet a->x] lambda_a(x) = 0 equivalent is met [limiet a->x] (f(x)-f(a)-J(x-a))/||x-a|| = 0. Dit is exact de definitie van differentieerbaarheid.
Dus, mits goed geformuleerd, is je tweede voorwaarde ook voldoende.
In het algemeen ligt de vraag van differentieerbaarheid van functies een stuk genuanceerder dan hier geschetst. Dit verhaal is alleen van toepassing op functies tussen lineaire vectorruimten. Voor meer informatie over dit onderwerp verwijs ik je graag door naar onderstaande wiki.
(Lees meer...)
Verwijderde gebruiker
12 jaar geleden
Deel jouw antwoord

Het is niet mogelijk om je eigen vraag te beantwoorden Je mag slechts 1 keer antwoord geven op een vraag Je hebt vandaag al antwoorden gegeven. Morgen mag je opnieuw maximaal antwoorden geven.

/
Geef Antwoord
+
Selected image