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高階の導関数 (いんとろ)

要するに偏導関数を計算すれば良いので、 既に述べたことと積の微分法くらいで計算はどんどん出来る。

試しに1変数では、

$\displaystyle \frac{\D z}{\D x}=\frac{\D z}{\D y}\frac{\D y}{\D x}
$

より

    $\displaystyle \frac{\D^2 z}{\D x^2}$ $\displaystyle =\frac{\D}{\D x}\left(\frac{\D z}{\D y}\frac{\D y}{\D x}\right) =...
...rac{\D y}{\D x} +\frac{\D z}{\D y}\left(\frac{\D}{\D x}\frac{\D y}{\D x}\right)$
      $\displaystyle =\frac{\D^2 z}{\D y^2}\frac{\D y}{\Dx}\cdot\frac{\D y}{\D x} +\fr...
...\D y^2}\left(\frac{\D y}{\Dx}\right)^2 +\frac{\D z}{\D y}\frac{\D^2 y}{\D x^2}.$


偏微分方程式論からの有名な例を2つ紹介する。 変数変換 (独立変数の変換は、要するに合成関数である!) をして 「見方を変える」 ことが重要なテクニックである。 具体的に分からない関数 (なにしろ未知関数だから!) の合成関数の、 高階の偏導関数の計算が必要になるのは仕方がない。


\begin{jexample}
\begin{enumerate}[(1)]
\item
$f\colon (x,y)\mapsto f(x,y)$ が...
...^2 v}{\rd\xi\rd\eta}
\end{displaymath}が成り立つ。
\end{enumerate}\end{jexample}

(1) の証明。chain rule と積の微分法により、

    $\displaystyle g_r$ $\displaystyle =f_x x_r+f_y y_r,$
    $\displaystyle g_{rr}$ $\displaystyle =(f_{xx}x_r+f_{xy}y_r)x_r+f_x x_{rr} +(f_{yx}x_r+f_{yy}y_r)y_r+f_y y_{rr}$
      $\displaystyle =f_{xx}x_r^2+2f_{xy}x_ry_r+f_{yy}y_r^2+f_x x_{rr}+f_y y_{rr},$
    $\displaystyle g_{\theta\theta}$ $\displaystyle =f_{xx}x_\theta^2+2f_{xy}x_\theta y_\theta+f_{yy}y_\theta^2 +f_x x_{\theta\theta}+f_y y_{\theta\theta}.$

$ x_r=\cos\theta$, $ y_r=\sin\theta$, $ x_{rr}=0$, $ y_{rr}=0$, $ x_\theta=-r\sin\theta$, $ y_\theta=r\cos\theta$, $ x_{\theta\theta}=-r\cos\theta$, $ y_{\theta\theta}=-r\sin\theta$ である から、

    $\displaystyle g_{rr}$ $\displaystyle =f_{xx}\cos^2\theta+2f_{xy}\cos\theta\sin\theta+f_{yy}\sin^2\theta,$
    $\displaystyle \frac{1}{r}g_r$ $\displaystyle =\frac{f_x\cos\theta}{r}+\frac{f_y\sin\theta}{r},$
    $\displaystyle \frac{1}{r^2}f_{\theta\theta}$ $\displaystyle =\frac{1}{r^2}\left(f_{xx}r^2\cos^2\theta -2f_{xy}r^2\sin\theta\cos\theta+f_{yy}r^2\cos^2\theta -f_xr\cos\theta-f_y r\sin\theta \right)$
      $\displaystyle =f_{xx}\cos^2\theta-f_{xy}\cos\theta\sin\theta+f_{yy}\sin^2\theta -\frac{f_x\cos\theta}{r}-\frac{f_y\sin\theta}{r}.$

ゆえに

$\displaystyle g_{rr}+\frac{1}{r}g_r+\frac{1}{r^2}g_{\theta\theta}=f_{xx}+f_{yy}.
$

応用上は、 $ \Laplacian f=f_{xx}+f_{yy}$ が先にあって、 これを $ g$ とその偏導関数で表したいので、以下のようなのが良いかも。 まず $ x$, $ y$ についての1階偏導関数

$\displaystyle f_x=g_r r_x+g_\theta\theta_x
=g_r\cos\theta-g_\theta\frac{\sin\theta}{r},
$

$\displaystyle f_y=g_r r_y+g_\theta \theta_y
=g_r \sin\theta+g_\theta\frac{\cos\theta}{r}
$

から、

$\displaystyle \frac{\rd}{\rd x}=\cos\theta\frac{\rd}{\rd r}
-\frac{\sin\theta}{...
...\rd y}=\sin\theta\frac{\rd}{\rd r}
+\frac{\cos\theta}{r}\frac{\rd}{\rd\theta}.
$

    $\displaystyle f_{xx}$ $\displaystyle =\frac{\rd}{\rd x}f_x =\left(\cos\theta\frac{\rd}{\rd r} -\frac{\...
...d}{\rd\theta} \right) \left( g_r\cos\theta-g_\theta\frac{\sin\theta}{r} \right)$
      $\displaystyle =\cos\theta\frac{\rd}{\rd r} \left( g_r\cos\theta-g_\theta\frac{\...
...\frac{\rd}{\rd\theta} \left( g_r\cos\theta-g_\theta\frac{\sin\theta}{r} \right)$
      $\displaystyle = \cos\theta \left( g_{rr}\cos\theta-g_{\theta r}\frac{\sin\theta...
...eta) -g_{\theta\theta}\frac{\sin\theta}{r}-g_\theta\frac{\cos\theta}{r} \right)$
      $\displaystyle =g_{rr}\cos^2\theta-\frac{2g_{r\theta}\cos\theta\sin\theta}{r} +\...
...eta}{r^2} +\frac{g_r\sin^2\theta}{r}+\frac{2g_\theta\cos\theta\sin\theta}{r^2},$

$\displaystyle f_{yy}=
g_{rr}\sin^2\theta+\frac{2g_{r\theta}\cos\theta\sin\theta...
...ta}{r^2}
+\frac{g_r\cos^2\theta}{r}-\frac{2g_\theta\cos\theta\sin\theta}{r^2}.
$

ゆえに

$\displaystyle f_{xx}+f_{yy}=g_{rr}+\frac{1}{r}g_r+\frac{1}{r^2}g_{\theta\theta}.
$


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Masashi Katsurada
平成23年6月19日