다변수 함수의 연쇄 법칙

zeta_xiv·2025년 2월 14일

(Theorem) f(x,y)f(x,y)가 미분 가능하고 x=x(t)x=x(t), y=y(t)y=y(t)tt에 대하여 미분 가능하면 합성 함수 f=f(x(t),y(t))f=f(x(t),y(t))tt에 대하여 미분 가능하며

dfdt=fxdxdt+fydydt\frac{df}{dt}=\frac{\partial f}{\partial x}\frac{dx}{dt}+\frac{\partial f}{\partial y}\frac{dy}{dt}

이다.
Proof) ttt0t_0에서 t0+Δtt_0+\Delta t로 변화할 때의 변화량들을 각각 Δx\Delta x, Δy\Delta y, Δf\Delta f라 하자. ffP0=(x(t0),y(t0))P_0=(x(t_0), y(t_0))에서 미분 가능하므로

Δf=(fx)P0Δx+(fy)P0Δy+ε1Δx+ε2Δy\Delta f = \left(\frac{\partial f}{\partial x}\right)_{P_0}\Delta x + \left(\frac{\partial f}{\partial y}\right)_{P_0}\Delta y+ \varepsilon_1\Delta x + \varepsilon_2\Delta y

이고, 이때 Δx,Δy0\Delta x, \Delta y \rightarrow 0이면 ε1,ε20\varepsilon_1, \varepsilon_2 \rightarrow 0이다. 이제 양변을 Δt\Delta t로 나누면

ΔfΔt=(fx)P0ΔxΔt+(fy)P0ΔyΔt+ε1ΔxΔt+ε2ΔyΔt\frac{\Delta f}{\Delta t} = \left(\frac{\partial f}{\partial x}\right)_{P_0}\frac{\Delta x}{\Delta t} + \left(\frac{\partial f}{\partial y}\right)_{P_0}\frac{\Delta y}{\Delta t} + \varepsilon_1\frac{\Delta x}{\Delta t} + \varepsilon_2\frac{\Delta y}{\Delta t}

인데, 여기서 Δt0\Delta t\rightarrow 0이면

(dfdt)t0=limΔt0ΔfΔt=(fx)P0(dxdt)t0+(fy)P0(dydt)t0\left(\frac{df}{dt}\right)_{t_0} =\lim_{\Delta t\rightarrow 0}\frac{\Delta f}{\Delta t} =\left(\frac{\partial f}{\partial x}\right)_{P_0} \left(\frac{dx}{dt}\right)_{t_0} +\left(\frac{\partial f}{\partial y}\right)_{P_0} \left(\frac{dy}{dt}\right)_{t_0}

을 얻는다. 이때 Δt0\Delta t\rightarrow 0이면 Δx,Δy0\Delta x, \Delta y \rightarrow 0이므로 ε1,ε20\varepsilon_1, \varepsilon_2 \rightarrow 0임을 이용했다. ■

이것은 고차원으로도 확장할 수 있다. 즉, f(x1,x2,,xn)f(x_1,x_2,\cdots,x_n)이 미분 가능하고 x1=x1(t)x_1=x_1(t), x2=x2(t)x_2=x_2(t), \cdots, xn=xn(t)x_n=x_n(t)tt에 대하여 미분 가능하면 합성 함수 f=f(x1(t),x2(t),,xn)f=f(x_1(t),x_2(t),\cdots,x_n)tt에 대하여 미분 가능하며

dfdt=fx1dx1dt+fx2dx2dt++fxndxndt=i=1nfxidxidt\frac{df}{dt}= \frac{\partial f}{\partial x_1}\frac{dx_1}{dt} +\frac{\partial f}{\partial x_2}\frac{dx_2}{dt} +\cdots +\frac{\partial f}{\partial x_n}\frac{dx_n}{dt} =\sum_{i=1}^n\frac{\partial f}{\partial x_i}\frac{dx_i}{dt}

이다.

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