Partielle Differentiation – Gradient, Hessematrix, Jacobimatrix

Zusammenfassung

Bei der Differentiation einer Funktion f einer Veränderlichen x untersucht man das Änderungsverhalten von f in Richtung x. Bei einem Skalarfeld f in den n Veränderlichen $x_{1},\dots,x_{n}$ bieten sich viele Richtungen an, in die sich die Funktion verändern kann. Die partiellen Ableitungen geben dieses Änderungsverhalten in die Richtungen der Achsen an, die Richtungsableitung viel allgemeiner in jede beliebige Richtung. Dieses partielle Ableiten (und auch das Bilden der Richtungsableitung) bringt zum Glück keine neuen Schwierigkeiten mit sich: Man leitet einfach nach der betrachteten Veränderlichen ab, wie man es vom eindimensionalen Fall gewohnt ist, und friert dabei alle anderen Veränderlichen ein. Auf diese Art und Weise erhalten wir leicht den Gradienten als Sammlung der ersten partiellen Ableitungen, und die Hessematrix als Sammlung der zweiten partiellen Ableitungen eines Skalarfeldes f und die Jacobimatrix als Sammlung der ersten partiellen Ableitungen einer vektorwertigen Funktion in mehreren Veränderlichen.