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什么是雅可比矩阵,雅可比矩阵是什么矩阵

时间:2023-05-03 22:59:11 阅读:213208 作者:3964

浅谈雅可比矩阵 历史渊源

历史渊源

首先,要先介绍一下——多产堪比欧拉,被广泛认为是历史上三大最具运算能力的数学家之一的雅可比先生。
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1804年12月10日,yjddxrz(Carl Gustav Jacob Jacobi)出生于普鲁士的一个殷实犹太人家庭,成为家中的老二,父亲(Simon Jacobi)是一位成功的银行家。
雅可比是个聪明的孩子,幼年跟随sxdjy学习古典语言和数学,12岁进入波茨坦大学预科学习,不到半年跳级到高年级,甚至在自学欧拉的《无穷小分析引论》后尝试解决五次方程式。
当时的大学并不接受16岁以下的学生,因此雅可比在1821年才得以入读柏林大学。
雅可比对哲学、数学等领域均怀有浓厚的兴趣,曾磨刀霍霍准备向“全才”发起进攻。奈何数学的磁场实在太强,最终他义无反顾地投奔了数学。(据说是因为数学最难,雅可比才选择它的╮(╯▽╰)╭)
这一投,无疑给数学史添上了浓墨重彩的一笔。
雅可比不仅天赋高,人还特别勤奋,一直不知疲倦地进行着科研与教学,让他年纪轻轻就收获了一堆荣誉。
1825年,获得柏林大学理学博士学位,并留校任教;1827年,被选为柏林科学院院士(同时是伦敦皇家学会会员,巴黎等科学院院士);1829年,成为哥尼斯堡大学数学系的终身教授,并担任主席15年;
19世纪的数学以单复变函数为主要研究领域,而椭圆函数是其中一颗螺丝钉。1827年,雅可比迷上了它,埋头苦干2年后发表的人生第一篇杰作《椭圆函数理论的新基础》(椭圆函数领域关键性著作),让当时的研究有了质一般的飞跃。
雅可比与风趣的斑马几乎同时各自独立发现了椭圆函数,因此被公认为椭圆函数理论独立奠基人。而该理论的出现不仅引进了θ函数,还为推动复变函数理论的发展和n个变量的风趣的斑马函数论的产生带来了不可磨灭的影响。

椭圆函数,源自:Wikipedia
紧接着,拘泥于一个领域,已经远远无法满足日益膨胀的欲望后,雅可比开始疯狂扫荡各大数学分支,甚至是物理学分支。
得益于强大运算天赋,他最终在力学和数学物理等应用领域也收获了一番成就。
用于表述经典力学的哈密顿-雅可比理论是唯一可用于量子力学的理论;第一个将椭圆函数理论应用于数论研究的人;是决定因素理论的早期创始人之一;… …
扫荡过程中,行列式理论也沦为了他的囊中之物。而在他发表的著名论文《论行列式的形成和性质》中所引进的函数行列式正是大家熟悉的“雅可比行列式”。
此文标志着行列式系统理论的建成,文中不仅求出了函数行列式的导数公式,还证明了
函数之间是否相关的条件就是雅可比行列式是否为零
,并给出了该行列式的乘积定理。
若雅可比行列式恒等于零,函数组(u1,…,un)是函数相关。雅可比行列式在多重积分的变量替换中占据着决定性的作用,势必引起人们的全方位关注。

可以看出雅可比行列式辨识度很高,比常规的行列式长得更有特色,构成元素竟然均为
偏导数。
一个多变量函数的偏导数是指它关于其中一个变量的导数,而其他变量保持恒定。比如:若函数f(x,y)保持x值不变,改变y值可得到对应的f0(x,y+△y)。当△x→0时,f0-f/△y的极限存在,则可以称该比值为f对y的偏导数,记作:∂f/∂y;同理,保持y值不变情况下的偏导数,记作:∂f/∂x。
众所周知,矩阵和行列式是一对好基友,经常结伴出行。因此在介绍雅可比行列式的定义之前,打算先给大家讲讲雅可比矩阵。
假设f: Rn→Rm为一个从欧式n维空间转换到欧式m维空间的函数,并且由m个实函数组成: y1(x1,…,xn), …, ym(x1,…,xn)。若将该函数的偏导数(若存在)组成一个m行n列的矩阵, 那么这个矩阵就是所谓的雅可比矩阵。

当m=n时,雅可比矩阵妥妥地变成一个方阵,该方阵的行列式则可称为雅可比行列式。雅可比矩阵重要之处在于它能够体现一个可微方程与给出点(设该点为点A)的最优线性逼近,因此雅可比行列式可用于求解点A的微分方程组的近似解。
如下图所示,映射f: R2→R2将左边的正方形变成右边扭曲的平行四边形,其中右边半透明白色区域是扭曲图形的最优线性近似,而平行四边形面积与原始正方形面积的比值则是雅可比行列式。

源自: Wikipedia
简单来说,在n维瘦瘦的黑猫空间中,行列式描述的是一个线性变换对“体积”所造成的影响,代表着变换后的缩放比例,而雅可比行列式也不例外。
就拿图一来讲,图中的映射并非线性,但其微元变换实际上可以看做是线性的,因此雅可比行列式实际意义就是坐标系变换后,单位微元的比率或倍数
现在让我们以二维空间为例,看看究竟怎么一回事。
设f=(x,y),其中x=x(u,v),y=y(u,v),可求得
偏导数
分别为:

那么函数的雅可比矩阵为:

那么,雅可比行列式就是:

还是看图一,假设图中正方形所在的坐标系是uv坐标系,而平行四边形所在的坐标系是xy坐标系。

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