Alguien me puede dar una explicación intuitiva para las ecuaciones anteriores. No sé cómo surge y cómo puede percibirse lógicamente.
∂z∂s=∂f∂x∂x∂s+∂f∂y∂y∂s and ∂z∂t=∂f∂x∂x∂t+∂f∂y∂y∂t∂z∂s=∂f∂x∂x∂s+∂f∂y∂y∂s and ∂z∂t=∂f∂x∂x∂t+∂f∂y∂y∂t
Alguien me puede dar una explicación intuitiva para las ecuaciones anteriores. No sé cómo surge y cómo puede percibirse lógicamente.
∂z∂s=∂f∂x∂x∂s+∂f∂y∂y∂s and ∂z∂t=∂f∂x∂x∂t+∂f∂y∂y∂t∂z∂s=∂f∂x∂x∂s+∂f∂y∂y∂s and ∂z∂t=∂f∂x∂x∂t+∂f∂y∂y∂t
Supongamos por simplicidad que z=f(x,y)z=f(x,y) x,yx,y son funciones de la ss. Las derivadas parciales de zz da una aproximación de primer orden para zz: f(x+Δx,y+Δy)≈f(x,y)+∂f∂x(x,y)Δx+∂f∂y(x,y)Δy.f(x+Δx,y+Δy)≈f(x,y)+∂f∂x(x,y)Δx+∂f∂y(x,y)Δy. El error de esta aproximación debe ser "pequeño", dice o(Δx+Δy)o(Δx+Δy) (si no sabes lo que esto significa, no es importante). Del mismo modo, x(s+Δs)\aproxx(s)+∂x∂s(s)Δs,y(s+Δs)\aproxy(s)+∂y∂s(s)Δs.x(s+Δs)\aproxx(s)+∂x∂s(s)Δs,y(s+Δs)\aproxy(s)+∂y∂s(s)Δs. Finalmente, ∂f∂s∂f∂s satisface f(x(s+Δs),y(s+Δs))\aproxf(x(s),y(s))+∂f(x,y)∂s(s)Δs.f(x(s+Δs),y(s+Δs))\aproxf(x(s),y(s))+∂f(x,y)∂s(s)Δs. Ahora podemos probar la fórmula: f(x(s+Δs),y(s+Δs))≈f(x(s)+∂x∂s(s)Δs,y(s)+∂y∂s(s)Δs)≈f(x(s),y(s))+∂f∂x(x,y)∂x∂s(s)Δs+∂f∂y(x,y)∂y∂s(s)Δs.
De acuerdo a la regla de la cadena (g∘f)′(x0)=g′(f(x0))f′(x0)
La matriz de la composición de dos funciones lineales es el producto de sus respectivas matrices. Por lo tanto la matriz de (g∘f)′(x0) dx0(g∘f) es
(∂z∂s∂z∂t)=(∂f∂x∂f∂y)(∂x∂s∂y∂t)
Para ilustrar, supongamos f g están dadas por
w=g(x,y,z), x=f1(s,t), y=f2(s,t), z=f3(s,t)
Luego, por la regla de la cadena
(∂w∂s∂w∂t)=(∂g∂x∂g∂y∂g∂z)(∂x∂s∂x∂t∂y∂s∂y∂t∂z∂s∂z∂t)
Que los rendimientos de
∂w∂s=∂g∂x∂x∂s+∂g∂y∂y∂s+∂g∂z∂z∂s∂w∂t=∂g∂x∂x∂t+∂g∂y∂y∂t+∂g∂z∂z∂t
*Nota: Tomar un vistazo de cerca a las matrices de transformación y Jacobina de Matrices y esto también puede ayudar.
\begin{align} z(s + \Delta s, t) &= f(x(s + \Delta s, t),y(s + \Delta s, t)) \& \approx f \left(x(s,t) + \frac{\partial x(s,t)}{\partial s} \Delta s,y(s,t) + \frac{\partial y(s,t)}{\partial s} \Delta s \right) \ \tag{%#%#%}&\approx f(x(s,t),y(s,t)) + \frac{\partial f(x(s,t),y(s,t))}{\partial x} \frac{\partial x(s,t)}{\partial s} \Delta s \& \qquad \qquad \qquad \quad+ \frac{\partial f(x(s,t),y(s,t))}{\partial y}\frac{\partial y(s,t)}{\partial s} \Delta s. \end {Alinee el}
Comparando esto conz(s+Δs,t)≈z(s,t)+∂z(s,t)∂sΔs descubrimos que∂z(s,t)∂s=∂f(x(s,t),y(s,t))∂x∂x(s,t)∂s+∂f(x(s,t),y(s,t))∂y∂y(s,t)∂s.
El paso clave es en línea (♠), donde utilizamos la aproximaciónf(x+Δx,y+Δy)≈f(x,y)+∂f(x,y)∂xΔx+∂f(x,y)∂yΔy.
Acaba de ser conscientes de que el ∂f ∂f∂x es diferente de (e independiente) de la ∂f∂f∂y. Pensar en el ex - ∂f como un cambio en f debido a un cambio en x, y la segunda como un cambio en f debido a un cambio en y. Debido a un cambio en s provoca una variación en y y una variación en x, tenemos que añadir el cambio en f debido a un cambio en x (que a su vez fue causado por un cambio en s) a la variación en f debido a un cambio en y (que a su vez fue causado por un cambio en s). Si usted necesita más aclaraciones, vuelva a leer mi primera frase.
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