Matematiikan tukikurssi



Samankaltaiset tiedostot
Matematiikan tukikurssi. Toinen välikoe

MS-A0202 Differentiaali- ja integraalilaskenta 2 (SCI) Luento 4: Ketjusäännöt ja lineaarinen approksimointi

Matematiikan tukikurssi

MS-A0207 Differentiaali- ja integraalilaskenta 2 Luento 5: Gradientti ja suunnattu derivaatta. Vektoriarvoiset funktiot. Taylor-approksimaatio.

1.7 Gradientti ja suunnatut derivaatat

Antti Rasila. Kevät Matematiikan ja systeemianalyysin laitos Aalto-yliopisto. Antti Rasila (Aalto-yliopisto) MS-A0204 Kevät / 16

Matematiikan tukikurssi

Derivaatta: funktion approksimaatio lineaarikuvauksella.

Vektorianalyysi II (MAT21020), syksy 2018

1 Komparatiivinen statiikka ja implisiittifunktiolause

r > y x z x = z y + y x z y + y x = r y x + y x = r

MS-A0204 Differentiaali- ja integraalilaskenta 2 (ELEC2) Luento 6: Ääriarvojen luokittelu. Lagrangen kertojat.

MS-A0207 Differentiaali- ja integraalilaskenta 2 (Chem) Yhteenveto, osa I

MS-A0205/MS-A0206 Differentiaali- ja integraalilaskenta 2 Luento 3: Osittaisderivaatta

Matematiikan tukikurssi

Differentiaali- ja integraalilaskenta 2 (CHEM) MS-A0207 Hakula/Vuojamo Kurssitentti, 12.2, 2018, arvosteluperusteet

MS-A0205/MS-A0206 Differentiaali- ja integraalilaskenta 2 Luento 4: Ketjusäännöt ja lineaarinen approksimointi

Johdatus tekoälyn taustalla olevaan matematiikkaan

MS-A0204 Differentiaali- ja integraalilaskenta 2 (ELEC2) Luento 9: Muuttujanvaihto taso- ja avaruusintegraaleissa

BM20A5840 Usean muuttujan funktiot ja sarjat Harjoitus 1, Kevät 2018

Diplomi-insinööri- ja arkkitehtikoulutuksen yhteisvalinta 2017 Insinöörivalinnan matematiikan koe , Ratkaisut (Sarja A)

Aalto-yliopiston perustieteiden korkeakoulu Matematiikan ja systeemianalyysin laitos

A B = (1, q, q 2 ) (2, 0, 2) = 2 2q q 2 = 0 q 2 = 1 q = ±1 A(±1) = (1, ±1, 1) A(1) A( 1) = (1, 1, 1) (1, 1, 1) = A( 1) A(1) A( 1) = 1

f(x, y) = x 2 y 2 f(0, t) = t 2 < 0 < t 2 = f(t, 0) kaikilla t 0.

Aalto-yliopiston perustieteiden korkeakoulu Matematiikan ja systeemianalyysin laitos

Tutki, onko seuraavilla kahden reaalimuuttujan reaaliarvoisilla funktioilla raja-arvoa origossa: x 2 + y 2, d) y 2. x + y, c) x 3

Matematiikan tukikurssi

Sivu 1 / 8. A31C00100 Mikrotaloustieteen perusteet: matematiikan tukimoniste. Olli Kauppi

VEKTORIANALYYSIN HARJOITUKSET: VIIKKO 4

Matematiikan tukikurssi

Matematiikan tukikurssi

Viikon aiheet. Funktion lineaarinen approksimointi

Matematiikan tukikurssi

Ratkaisu: Tutkitaan derivoituvuutta Cauchy-Riemannin yhtälöillä: f(x, y) = u(x, y) + iv(x, y) = 2x + ixy 2. 2 = 2xy xy = 1

Matematiikan tukikurssi

Luento 8: Epälineaarinen optimointi

a) on lokaali käänteisfunktio, b) ei ole. Piirrä näiden pisteiden ympäristöön asetetun neliöruudukon kuva. VASTAUS:

Matematiikka B1 - TUDI

MS-A0305 Differentiaali- ja integraalilaskenta 3 Luento 3: Vektorikentät

Talousmatematiikan perusteet: Luento 13. Usean muuttujan funktiot Osittaisderivaatta ja gradientti Suhteellinen muutosnopeus ja osittaisjousto

Matematiikka B1 - avoin yliopisto

Matematiikan tukikurssi

Kuva 1: Funktion f tasa-arvokäyriä. Ratkaisu. Suurin kasvunopeus on gradientin suuntaan. 6x 0,2

Talousmatematiikan perusteet: Luento 12. Usean muuttujan funktiot Osittaisderivaatta Gradientti Suhteellinen muutosnopeus ja osittaisjousto

1 2 x2 + 1 dx. (2p) x + 2dx. Kummankin integraalin laskeminen oikein (vastaukset 12 ja 20 ) antaa erikseen (2p) (integraalifunktiot

12. Hessen matriisi. Ääriarvoteoriaa

Matematiikan tukikurssi

sin(x2 + y 2 ) x 2 + y 2

Differentiaali- ja integraalilaskenta 2

, on säännöllinen 2-ulotteinen pinta. Määrää T x0 pisteessä x 0 = (0, 1, 1).

Suorat ja tasot, L6. Suuntajana. Suora xy-tasossa. Suora xyzkoordinaatistossa. Taso xyzkoordinaatistossa. Tason koordinaattimuotoinen yhtälö.

Matematiikan tukikurssi

Matematiikan perusteet taloustieteilij oille I

Vektorilaskenta, tentti

Mapu 1. Laskuharjoitus 3, Tehtävä 1

Talousmatematiikan perusteet: Luento 14. Rajoittamaton optimointi Hessen matriisi Ominaisarvot Ääriarvon laadun tarkastelu

Differentiaali- ja integraalilaskenta 2 Laskuharjoitus 4 / vko 40

BM20A0300, Matematiikka KoTiB1

Suora. Määritelmä. Oletetaan, että n = 2 tai n = 3. Avaruuden R n suora on joukko. { p + t v t R},

Taustatietoja ja perusteita

Tekijä Pitkä matematiikka Suoran pisteitä ovat esimerkiksi ( 5, 2), ( 2,1), (1, 0), (4, 1) ja ( 11, 4).

Lineaarialgebra MATH.1040 / voima

MS-A0207 Differentiaali- ja integraalilaskenta 2 (Chem) Esimerkkejä ym., osa I

KJR-C1001 Statiikka ja dynamiikka. Luento Susanna Hurme

9. Vektorit. 9.1 Skalaarit ja vektorit. 9.2 Vektorit tasossa

Luento 9: Yhtälörajoitukset optimoinnissa

f(x 1, x 2 ) = x x 1 k 1 k 2 k 1, k 2 x 2 1, 0 1 f(1, 1)h 1 = h = h 2 1, 1 12 f(1, 1)h 1 h 2

Selvästi. F (a) F (y) < r x d aina, kun a y < δ. Kolmioepäyhtälön nojalla x F (y) x F (a) + F (a) F (y) < d + r x d = r x

Vastaa kaikkiin kysymyksiin (kokeessa ei saa käyttää laskinta)

Aalto-yliopiston perustieteiden korkeakoulu Matematiikan ja systeemianalyysin laitos. MS-A0203 Differentiaali- ja integraalilaskenta 2, kevät 2016

Matematiikan tukikurssi, kurssikerta 3

1 Rajoittamaton optimointi

MATEMATIIKKA 5 VIIKKOTUNTIA

MS-A0207 Differentiaali- ja integraalilaskenta 2 (Chem) Esimerkkejä ym., osa I

Diskreetti derivaatta

BM20A0900, Matematiikka KoTiB3

1 Euklidiset avaruudet R n

Mat Matematiikan peruskurssi C2

MS-A0205/MS-A0206 Differentiaali- ja integraalilaskenta 2 Luento 6: Ääriarvojen luokittelu. Lagrangen kertojat.

BM20A5800 Funktiot, lineaarialgebra ja vektorit Harjoitus 4, Syksy 2016

Reaaliarvoisen yhden muuttujan funktion derivaatta LaMa 1U syksyllä 2011

3 = Lisäksi z(4, 9) = = 21, joten kysytty lineaarinen approksimaatio on. L(x,y) =

Ota tämä paperi mukaan, merkkaa siihen omat vastauksesi ja tarkista oikeat vastaukset klo 11:30 jälkeen osoitteesta

4. Derivointi useammassa ulottuvuudessa

Pisteessä (1,2,0) osittaisderivaatoilla on arvot 4,1 ja 1. Täten f(1, 2, 0) = 4i + j + k. b) Mihin suuntaan pallo lähtee vierimään kohdasta

Matematiikan tukikurssi

Suorista ja tasoista LaMa 1 syksyllä 2009

763306A JOHDATUS SUHTEELLISUUSTEORIAAN 2 Ratkaisut 2 Kevät 2017

cos x cos 2x dx a) symbolisesti, b) numeerisesti. Piirrä integroitavan funktion kuvaaja. Mikä itse asiassa on integraalin arvo?

MATEMATIIKAN KOE PITKÄ OPPIMÄÄRÄ

Ratkaisu: Ensimmäinen suunta. Olkoon f : R n R m jatkuva eli kaikilla ε > 0 on olemassa sellainen δ > 0, että. kun x a < δ. Nyt kaikilla j = 1,...

MS-A0207 Differentiaali- ja integraalilaskenta 2 (Chem) Tentti ja välikokeiden uusinta

Talousmatematiikan perusteet: Luento 13. Rajoittamaton optimointi Hessen matriisi Ominaisarvot ja vektorit Ääriarvon laadun tarkastelu

Matematiikan peruskurssi (MATY020) Harjoitus 10 to

Esimerkkejä derivoinnin ketjusäännöstä

Differentiaali- ja integraalilaskenta

MAA7 Kurssikoe Jussi Tyni Tee B-osion konseptiin pisteytysruudukko! Kaikkiin tehtäviin välivaiheet näkyviin! Laske huolellisesti!

Vektorianalyysi I MAT Luennoitsija: Ritva Hurri-Syrjänen Luentoajat: ti: 14:15-16:00, to: 12:15-14:00 Helsingin yliopisto 23.

JAKSO 2 KANTA JA KOORDINAATIT

13. Taylorin polynomi; funktioiden approksimoinnista. Muodosta viidennen asteen Taylorin polynomi kehityskeskuksena origo funktiolle

Transkriptio:

Matematiikan tukikurssi Kurssikerta 8 1 Suunnattu derivaatta Aluksi tarkastelemme vektoreita, koska ymmärrys vektoreista helpottaa alla olevien asioiden omaksumista. Kun liikutaan tasossa eli avaruudessa R 2, niin vektori (x, y) on yksinkertaisesti lukupari koordinaatistossa. Se voidaan visualisoida nuolena, joka alkaa origosta ja päättyy pisteeseen (x, y). Esimerkiksi vektori (1, 0) on vektori, joka alkaa origosta ja päättyy pisteeseen (1, 0). Alla olevassa kuvassa on kuvattu kolme vektoria: (0, 1) (1, 1) (1, 0) Vektorilla on aina suunta ja pituus. Yllä olevassa kuvassa kaikilla kolmella vektorilla on eri suunta. Kaksi näistä kulkee koordinaattiakseleiden suuntaisesti ja yksi 45 asteen kulmassa. Vektorin pituus on sen etäisyys origosta eli x 2 + y 2. Täten siis vektorien (1, 0) ja (0, 1) pituus on yksi ja vektorin (1, 1) pituus on 1 2 + 1 2 = 2. Vektori on yksikkövektori, jos sen pituus on yksi. Toisaalta myös vektorista (1, 1) saadaan muodostettua yksikkövektori jakamalla sen jokainen komponentti sen pituudella 2. Täten (1/ 2, 1/ 2) on yksikkövektori. Tarkastellaan nyt jälleen kahden muuttujan funktiota f (x, y). Tämän funktion osittaisderivaatta / kertoo, kuinka funktion f arvo muuttuu, kun x-akselilla siirrytään vähän oikealle. Puolestaan / y kertoo, kuinka tämä arvo muuttuu, kun y-akselilla siirrytään ylöspäin. 1

Funktion gradientti f (x, y) esittää nämä osittaisderivaatat vektorina ( ) f (x, y) =,. y Siispä / on funktion f muutos siirryttäessä (x, y)-tasossa oikealle eli vektorin (1, 0) suuntaan. Vastaavasti / y on funktion f muutos siirryttäessä (x, y)-tasossa ylöspäin eli vektorin (0, 1) suuntaan. Tasossa voi kuitenkin siirtyä muuhunkin suuntaan kuin oikealle tai ylös. Tästä seuraa ja myös funktion f derivaatan voi laskea, kun (x, y)-tasossa siirrytään johonkin yleiseen suuntaan. Voimme esimerkiksi laskea funktion f (x, y) derivaatan, kun siirrymme (x, y)-tasossa vektorin (1/ 2, 1/ 2) suuntaan. Tällainen derivaatta tietyn yksikkövektorin (v 1, v 2 ) suuntaan on nimeltään suunnattu derivaatta ja sen määritelmä on kahden muuttujan funktion f (x, y) tapauksessa seuraava: d dt f ((x, y) + t(v 1, v 2 )) Tässä määritelmässä f ((x, y) + t(v 1, v 2 )) on funktion f arvo pisteessä (x, y) + t(v 1, v 2 ) = (x + tv 1, y + tv 2 ). Tässä siis pisteestä (x, y) siirrytään vektorin (v 1, v 2 ) suuntaan ja t kertoo, kuinka paljon tämän vektorin suuntaan liikutaan. Derivaatta d dt f ((x, y) + t(v 1, v 2 )) kertoo, miten funktion arvo muuttuu, kun t kasvaa hieman eli kun siirrytään pisteestä (x, y) kohden vektoria (v 1, v 2 ). Suunnattu derivaatta arvioidaan pisteessä t = 0: se siis kertoo paljonko funktion f arvo muuttuu, kun pisteestä (x, y) lähdetään liikkuumaan vektorin (v 1, v 2 ) suuntaan. t=0 Suunnatulle derivaatalle on olemassa helppo laskukaava: d dt f ((x, y) + t(v 1, v 2 )) = v 1 + v 2. t=0 y Toisin sanottuna suunnattu derivaatta tietyn yksikkövektorin (v 1, v 2 ) suuntaan saadaan kertomalla funktion f osittaisderivaatat tämän yksikkövektorin vastaavilla komponenteilla. Esimerkki 1.1. Lasketaan funktion f (x, y) = xy derivaatta vektorin (1, 2) suuntaan. Koska (1, 2) ei ole yksikkövektori, meidän on muodostettava siitä yksikkövektori jakamalla sen jokainen komponentti sen pituudella. Vektorin (1, 2) pituus on 1 2 + 2 2 = 5, joten tästä vektorista saadaan 2

muodostettua yksikkövektori (1/ 5, 2/ 5). Nyt funktion f (x, y) = xy derivaatta tämän yksikkövektorin suuntaan on v 1 + v 2 = y 1/ 5 + = y/ 5 + 2x/ 5. 2/ 5 y Täten tämän funktion derivaatta tämän yksikkövektorin suuntaan esimerkiksi pisteessä (1, 1) on yhtä kuin 1/ 5 + 2/ 5 = 3/ 5. Täten jos pisteestä (1, 1) liikutaan yksi yksikkö vektorin (1, 2) suuntaan, niin funktion f arvo muuttuu noin 3/ 5. Tärkeää tässä vaiheessa on ymmärtää suunnatun derivaatan intuitio. Tiedetään, että / kertoo, paljonko funktion f arvo muuttuu, kun siirrytään vektorin (1, 0) suuntaan ja puolestaan / y kertoo paljonko funktion f arvo muuttuu, kun siirrytään vektorin (0, 1) suuntaan. Kuitenkin (x, y) voidaan liikkua myös moneen muuhun suuntaan ja suunnattu derivaatta antaa funktion muutoksen tietyn vektorin (v 1, v 2 ) suuntaan. Esimerkki 1.2. Olkoon U(x 1, x 2 ) hyötyfunktio. Hyödykkeen yksi rajahyöty on tunnetusti U(x 1, x 2 )/ 1 ja hyödykkeen kaksi rajahyöty puolestaan on U(x 1, x 2 )/ 2. Paljonko on kuluttajan rajahyöty, jos hän kasvattaa kummankin hyödykkeen kulutusta saman verran? Ratkaisu. Jos hän kasvattaa kummankin hyödykkeen kulutusta saman verran, hän siirtyy (x 1, x 2 )-avaruudessa vektorin (1, 1) suuntaan. Tämä rajahyöty saadaan siis laskemalla hyötyfunktion suunnattu derivaatta vektoria (1, 1) vastaavan yksikkövektorin (1/ 2, 1/ 2) suuntaan. Tämä on yhtä kuin U(x 1, x 2 ) 1/ 2 + U(x 1, x 2 ) 1/ 2. 1 2 Koska suunnattu derivaatta kuvaa funktion muutoksen tiettyyn suuntaan, ja näitä suuntia on täydet 360 astetta, herää kysymys että mihin suuntaan funktion f arvo kasvaa nopeimmin. Osoittautuu, että funktio kasvaa nopeinten gradienttinsa f suuntaan. Esimerkki 1.3. Funktio f (x, y) = x 2 + y 2 kasvaa nopeinten vektorin (2x, 2y) suuntaan. Esimerkiksi pisteessä (1, 0) tämä funktio kasvaa nopeinten vektorin (2, 0) suuntaan. 3

Funktio kasvaa siis nopeinten gradienttinsa suuntaan. Tämä tulos on sikäli uskottava, että jos meillä on esimerkiksi funktio f (x, y) = y, niin tämä kasvaa selkeästi nopeinten y-akselin suuntaan. Tämän funktion gradientti on (0, 1), joten selvästi tämä funktio kasvaa nopeinten gradienttinsa suuntaan. Vastaavasti funktio f (x, y) = xy kasvaa nopeinten suuntaan (y, x). Täten jos olemme suoralla x = y, saadaan funktiota f (x, y) = xy kasvatettua eniten siirtymällä yksikkövektorin (1/ 2, 1/ 2) suuntaan. Tarkastellaan jälleen funktiota f (x, y) = y, joka siis kasvaa nopeinten y-akselin suuntaan. Kyseinen funktio myös selvästi vähenee nopeinten suuntaan (0, 1) eli liikuttaessa y-akselilla alaspäin. Tämä esimerkki yleistyy siten, että jokainen funktio vähenee nopeinten suuntaan f eli gradientista päinvastaiseen suuntaan. 2 Tangenttitason yhtälö Yhden muuttujan analyysissä funktiolle f (x) voitiin muodostaa tangenttisuora pisteeseen (x 0, f (x 0 )): y = f (x 0 ) + f (x)(x x 0 ). Yhden muuttujan funktion tangenttisuora on siis suora a + bx, joka approksimoi funktiota pisteen (x 0, y 0 ) läheisyydessä. Useamman muuttujan tapauksessa tangenttisuoraa vastaa tangenttitaso. Tarkastellaan nyt kolmen muuttujan funktiota f (x, y, z). Tällaiselle funktiolle voi muodostaa tasa-arvopinnan f (x, y, z) = k. Tämä pinta koostuu siis kaikista pisteistä (x, y, z), joilla f saa arvon k. Esimerkki tällaisesta tasa-arvopinnasta on x 2 + y 2 + z 2 = 1, joka siis sisältää esimerkiksi pisteet (1, 0, 0), (0, 1, 0) ja (1/ 3, 1/ 3, 1/ 3). Tällaisen tasa-arvopinnan pisteeseen (x 0, y 0, z 0 ) voidaan piirtää tangenttitaso. Tasa-arvopinnan f (x, y, z) = k pisteeseen (x 0, y 0, z 0 ) piirretyn tangenttitason yhtälö on yhtä kuin f (x 0, y 0, z 0 ) (x x 0 ) + f (x 0, y 0, z 0 ) y f (x 0, y 0, z 0 ) (x x 0, y y 0, z z 0 ) = 0 (y y 0 ) + f (x 0, y 0, z 0 ) (z z 0 ) = 0, z jossa esimerkiksi f (x 0, y 0, z 0 )/ tarkoittaa osittaisderivaattaa f (x, y, z)/ arvioituna pisteessä (x 0, y 0, z 0 ). 4

Toisin sanottuna tangenttitason yhtälö saadaan laskemalla funktion f osittaisderivaatat pisteessä (x 0, y 0, z 0 ) ja kertomalla nämä erotuksilla x x 0, z z 0 ja z z 0. Esimerkki 2.1. Tasa-arvopinnalle x 2 + y 2 + z 2 = 1 voidaan määrittää yllä olevalla kaavalla tangenttitaso. Sen kaava pisteessä (x 0, y 0, z 0 ) on 2x 0 (x x 0 ) + 2y 0 (y y 0 ) + 2z 0 (z z 0 ) = 0 Täten esimerkiksi pisteeseen (1/ 3, 1/ 3, 1/ 3) piirretyn tangenttitason yhtälö on yhtä kuin 2 1 ( x 1 ) + 2 1 ( y 1 ) + 2 1 ( z 1 ) = 0 3 3 3 3 3 3 ( x 1 ) + (y 1 ) 3 + (z 1 ) 3 = 0 3 z = 3 3 z y z = 3 z y. Pisteen (x 0, y 0, z 0 ) tangenttitason vastainen normaalisuora on yksinkertaisesti gradientti f (x 0, y 0, z 0 ). Tämä ei ole yllättävää, sillä pisteen (x 0, y 0, z 0 ) läheisyydessä funktion f (x, y, z) arvo tangenttitasolla on kutakuinkin k eli vakio, kun taas gradientti kertoo mihin suuntaan funktio kasvaa nopeinten. Funktio siis kasvaa nopeinten gradienttinsa suuntaan eli kohtisuoraan pois päin tangenttitasostaan. Täten yllä olevassa esimerkissä pisteeseen (1/ 3, 1/ 3, 1/ 3) piirretty normaalisuora on vektorin f (x 0, y 0, z 0 ) = (2/ 3, 2/ 3, 2/ 3) suuntainen. Esimerkki 2.2. Ratkaistaan yhtälön xyz = 2 määrittämän tasa-arvopinnan tangenttitaso ja normaalisuora pisteessä (1, 1, 2). Tangenttitaso saadaan yhtälöstä y 0 z 0 (x x 0 ) + x 0 z 0 (y y 0 ) + x 0 y 0 (z z 0 ) = 0. Kun tähän sijoitetaan (x 0, y 0, z 0 ) = (1, 1, 2), saadaan y 0 z 0 (x x 0 ) + x 0 z 0 (y y 0 ) + x 0 y 0 (z z 0 ) = 0 2(x 1) + 2(y 1) + (z 1) = 0 z = 5 2x 2y. Normaalisuora on puolestaan gradientin f (x 0, y 0, z 0 ) = (2, 2, 1) suuntainen. 5

3 Hessen matriisi Tarkastellaan n:n muuttujan funktiota f (x 1,..., x n ). Merkitään tämän funktion derivaattaa muuttujan x i suhteen f i. Tällöin siis esimerkiksi f 1 = f (x 1,..., x n )/ 1. Huomataan, että myös näitä osittaisderivaattoja voi derivoida edelleen, eli osittaisderivaatasta voi itsestään ottaa osittaisderivaatan. Täten esimerkiksi f 12 = 2 f (x 1,..., x n ) 1 2. Täten jos meillä on esimerkiksi funktio f (x, y) = x 2 y, niin f 1 = 2xy ja f 12 = 2x ja f 11 = 2y. Nyt näistä toisista osittaisderivaatoista voi muodostaa Hessen matriisin, joka on kahden muuttujan funktion f (x, y) tapauksessa yhtä kuin [ ] f11 f H(x, y) = 12. f 21 f 22 Toisin sanottuna Hessen matriisi sisältää ainoastaan funktion toisen derivaatat tietyssä järjestyksessä. Esimerkki 3.1. Funktion f (x, y) = e x y + y 2 Hessen matriisi on yhtä kuin [ ] f11 f H(x, y) = 12 f 21 f 22 [ e = x y e x ] e x 2 Tässä huomataan, että f 12 = f 21 eli ristikkäisderivaatat ovat samoja. Tämä tulos itse asiassa pätee aina, kun osittaisderivaatat ovat jatkuvia. Hessen matriisilla ja erityisesti sen determinantilla on suurta käyttöä useamman muuttujan funktioita optimoitaessa. Hessen matriisin determinantti on yhtä kuin f 11 f 22 f12 2, joten edellisessä tehtävässä tämä determinantti saa arvon 2e x y (e x ) 2 = 2e x y e 2x. 4 Kokonaisdifferentiaali Palautetaan mieliin, että yhden muuttujan funktion tapauksessa differentioituvuus tarkoitti sitä, että funktion f (x) muutosta f (x 0 ) = f (x 0 + dx) f (x 0 ) voitiin approksimoida hyvin pisteen x 0 läheisyydessä luvulla f (x 0 )dx. Tässä dx on argumentin x pieni muutos ja differentioituvuus tarkoittaa siis sitä, että funktion muutos f (x 0 + dx) f (x 0 ) on 6

kutakuinkin funktion derivaatta tässä pisteessä x 0 kerrottuna muutoksella dx. Usean muuttujan funktion tapauksessa differentioituvuuden määritelmä on vastaava. Tarkastellaan tässä kahden muuttujan funktiota f (x, y), jonka argumentti (x, y) muuttuu pisteestä (x 0, y 0 ) pisteeseen (x 0 + dx, y 0 + dy). Tällöin tämän funktion muutos on yhtä kuin f (x 0 + dx, y 0 + dy) f (x 0, y 0 ). Mikäli tämä funktio on differentioituva, tätä muutosta voidaan approksimoida funktion f osittaisderivaattojen avulla seuraavasti: f (x 0 + dx, y 0 + dy) f (x 0, y 0 ) dx + dy. y Tämä on funktion f (x, y) kokonaisdifferentiaali. Se siis approksimoi funktio f muutosta, kun siirrytään pisteestä (x 0, y 0 ) pisteeseen (x 0 + dx, y 0 + dy). Esimerkki 4.1. Funktion f (x, y) = x 2 y + y 2 x kokonaisdifferentiaali on 2xydx + 2yxdy. Täten tämän funktion kokonaisdifferentiaali esimerkiksi pisteessä (1, 5) on yhtä kuin 10dx + 10dy. Täten jos liikumme pisteestä (1, 5) pienen matkan siten, että x muuttuu arvoon x + dx ja y muuttuu arvoon y + dy, niin funktion f muutos on kutakuinkin 10dx + 10dy. Esimerkiksi jos sekä x että y kasvavat kymmenesosan, niin tämä funktio kasvaa kutakuinkin määrän 10dx + 10dy = 2. Esimerkki 4.2. Kokonaisdifferentiaalilla on runsaasti sovelluksia kansantaloustieteessä. Jos meillä on tarkasteltavana esimerkiksi rahan kysyntäfunktio L(i, Y), niin tämän funktion muutosta approksimoi sen kokonaisdifferentiaali L(i, Y) L(i, Y) dl(i, Y) = di + i Y dy eli rahan kysynnän muutos on kutakuinkin rahan kysynnän derivaatta koron i suhteen eli L(i, Y)/ i kerrottuna koron muutoksella di plus rahan kysynnän muutos tulojen Y suhteen L(i, Y)/ Y kerrottuna tulojen Y muutoksella dy. 7

Tästä voidaan johtaa myös LM-käyrän kulmakerroin: rahamarkkinat ovat tasapainossa, kun L(i, Y) = M/P. Nyt kun M/P on vakio, niin yllä olevasta tasapainoehdosta voidaan ottaa kummaltakin puolelta kokonaisderivaatta: L(i, Y) di + i dl(i, Y) = d(m/p) L(i, Y) dy = 0, Y jossa d(m/p) = 0, koska M/P on vakio. Yllä olevasta yhtälöstä saadaan muokattua LM-käyrän kulmakerroin di/dy: L(i, Y) L(i, Y) di + i Y dy = 0 L(i, Y) i L(i, Y) di = Y dy di dy = ( L(i, Y)/ Y L(i, Y)/ i Esimerkki 4.3. Toinen kokonaisdifferentiaalin sovellus on, että sillä saadaan laskettua indifferenssikäyrän kulmakerroin. Indifferenssikäyrä on hyötyfunktion samanarvonkäyrä. Jos hyötyfunktio on U(x 1, x 2 ), niin indifferenssikäyrä on muotoa U(x 1, x 2 ) = k. Huomataan aluksi, että indifferenssikäyrä on määritelty (x 1, x 2 )-avaruudessa. Indifferenssinkäyrän kulmakerroin on siis kulmakerroin 2 / 1. Otetaan nyt kokonaisdifferentiaali yllä olevan yhtälön kummaltakin puolelta: du(x 1, x 2 ) = dk U(x 1, x 2 ) dx 1 + U(x 1, x 2 ) dx 2 = 0 1 2 U(x 1, x 2 ) 2 dx 2 = U(x 1, x 2 ) 1 dx 1 ). dx 2 U(x = 1, x 2 )/ 1. dx 1 U(x 1, x 2 )/U(x 1, x 2 )x 2 Indifferenssikäyrän kulmakerroin on siis U(x 1,x 2 )/ 1 U(x 1,x 2 )/U(x 1,x 2 )x 2. 8

5 Osittaisderivoinnin ketjusääntö Yhden muuttujan yhdistetyn funktion f (g(x)) derivoinnin ketjusääntö kertoo, että tämän funktion derivaatta on f (g(x))g (x). Täten esimerkiksi funktion f (g(x)) = (1 + x 2 ) 2 derivaatta on yhtä kuin f (g(x))g (x) = 2(1 + x 2 ) 2x. Usean muuttujan ketjusääntö vastaa jossain määrin yhden muuttujan vastaavaa sääntöä. Tutkitaan jälleen kahden muuttujan funktiota f (u, v), mutta oletetaan nyt, että sekä u että v ovat joiden muuttujien x, y, ja z funktioita. Tutkittavana on siis funktio f (u, v) = f (u(x, y, x), v(x, y, x)). Nyt haluamme laskea tämän funktion osittaisderivaatan f /. Huomataan, että kun muuttajaa x muutetaan niin funktion f argumentit u ja v kumpikin muuttuvat. Nyt funktio f muuttuu siis kahdesta syystä: koska u muuttuu ja v muuttuu. Tarkka kaava funktion f osittaisderivaatalle x:n suhteen on seuraava: f (u, v) f (u, v) u f (u, v) v = + u v. Tämä usean muuttujan ketjusääntö siis kertoo osittaisderivaatan f / olevan yhtä kuin muuttujien u ja v osittaisderivaatat x:n suhteen kerrottuna funktion f derivaatoilla u:n ja v:n suhteen. Esimerkki 5.1. Olkoon f (u, v) = uv 2 + e u ja lisäksi u = 2yx 2 ja v = x 2 y 3. Lasketaan nyt osittaisderivaatat f / ja f / y. Ketjusäännöllä saadaan: f (u, v) f (u, v) u f (u, v) v = + u v = (v 2 + e u ) 4yx + 2uv 2xy 3. Lopulliseen vastaukseen sijoitetaan vielä u:n ja v:n tilalle u = 2yx 2 ja v = x 2 y 3 : f (u, v) = (v 2 + e u ) 4yx + 2uv 2xy 3 = ((x 2 y 3 ) 2 + e 2yx2 ) 4yx + 2(2yx 2 )(x 2 y 3 ) 2xy 3 = (x 4 y 6 + e 2yx2 ) 4yx + 8yx 2 x 2 y 3 xy 3 = 4x 5 y 7 + 4xye 2yx2 + 8x 5 y 7. Sama vastaus saadaan sijoittamalla funktioon f (u, v) = uv 2 + e u arvot u = 2yx 2 ja v = x 2 y 3 ja osittaisderivoimalla tämän jälkeen normaalisti. 9

Esimerkki 5.2. Tutkitaan jälleen taloustieteellistä esimerkkiä. Olkoon Y = F(K, AL) perinteinen makrotaloudellinen tuotantofunktio. Tutkitaan nyt, miten tuotanto kasvaa ajassa t. Merkitään yllä olevaan yhtälöön, että kaikki muuttujan ovat ajan t funktioita: Y(t) = F(K(t), A(t)L(t)). Nyt voidaan laskea tuotannon muutos ajan suhteen eli Y (t). Tämä onnistuu ketjusäännöllä Y (t) = F K K (t) + F d AL dt (A(t)L(t)) = F K K (t) + F AL (A (T)L(t) + L (t)a(t)). 10