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12/17/2014

[數學分析] Inverse Function Theorem

想法:
這次要介紹數學分析理論中一個重要的定理,稱作 反函數定理 (Inverse Function Theorem),簡而言之,反函數定理指出 一個 連續可微函數 $f$,若我們考慮點 $x$ 可使其 Linear transformation $f'$ 為 invertibale,則該點 $x$ 附近的 $f'$ 都為 invertible。

Comments:
1. 上述我們所提及的 invertible 我們指 一個 Linear transformation 為 invertible,嚴格來說定義如下:若  linear transformation $A: X \to Y$ 為 invertible,若下列條件滿足:
    (a.) $A$ 為 one-to-one: (i.e., $A x = Ay \Rightarrow x =y$)
    (b.) $A(X) = Y$ (i.e., $A$ maps $X$ onto $Y$ or 對任意 $y \in Y$, 存在 $x \in X$ 使得 $Ax = y$ )

2. 以下討論我們皆以 多變數向量函數 為主,亦即
若 $A \subset \mathbb{R}^n$ 且 $B \subset \mathbb{R}^m$,$n,m \in \mathbb{N}$ 則我們稱 $\bf f$ $: A \to B$ 為多變項量函數 (vector function of several variables.)


接著我們介紹何謂 $C^1$ 函數:
================
Definition: $C^1$ Continuously differentiable
我們稱一個可導的 mapping ${\bf f}: E \subset \mathbb{R}^n \to \mathbb{R}^m$ 為 continuously differentiable in $E$ (記做 ${\bf f} \in C^1(E)$) 若下列條件成立:
${\bf f}':E \to L(\mathbb{R}^n, \mathbb{R}^m)$ 為 continuous mapping ;亦即 對任意 ${\bf x} \in E$ 且 任意 $\varepsilon >0$,存在 $\delta >0$ 使得 對任意 ${\bf y} \in E$,
\[||{\bf{x}} - {\bf{y}}|| < \delta  \Rightarrow ||{\bf{f}}'\left( {\bf{x}} \right) - {\bf{f}}'\left( {\bf{y}} \right)|| < \varepsilon \]================


現在我們可以介紹 反函數定理:
Inverse Function Theorem 的基本想法:
考慮 連續函數 $f: \mathbb{R} \to \mathbb{R}$ 若 $f'>0$ 則我們知道 $f$ 為 monotonic (嚴格來說 $f$ 為 strictly increasing)。我們可推知 $f$ 必為 one-to-one 與 onto (讀者可自行驗證);故 $f$ 為 invertible。

故如果我們觀察以上結果,可發現若 $f' \neq 0$ 且 連續,則 $f$ 必為 invertible。那麼將此結果推廣到多變數向量函數的情況便會得到 Inverse Function Theorem。


======================
Theorem: Inverse Function Theorem
令 ${\bf f} \in C^1(E)$,$E $ 為 open set 且 ${\bf f}: E \subset \mathbb{R}^n \to \mathbb{R}^n$;
假設存在 點 ${\bf a} \in E$ 使得  ${\bf f}'({\bf a})$ 為 invertible linear operator 且 ${\bf{b}} = {\bf{f}}\left( {\bf{a}} \right)$ 則
  1. 存在兩 open sets $U,V \subset \mathbb{R}^n$ 使得 ${\bf{a}} \in U$, ${\bf b} \in V$; 且 $\bf f$ 為 one-to-one on $U$ 且 ${\bf f}(U) = V$。
  2. 若 $\bf g$ 為 inverse of $\bf f$ (定義在 $V$ 上) 且滿足對任意 ${\bf x} \in U$ 我們有 ${\bf{g}}\left( {{\bf{f}}\left( {\bf{x}} \right)} \right) = {\bf{x}}$  則 ${\bf g} \in C^1(V)$
======================

Comment:
Inverse Function Theorem 要求 $\bf f'$$({\bf a})$ 需要為連續 (因為 $C^1$)。此假設是必要的! (若無此假設,反函數不存在。) 我們看下面的例子:

Example
考慮 $n=1$,且考慮
\[f\left( t \right): = \left\{ \begin{array}{l}
t + 2{t^2}\sin \left( {1/t} \right),\begin{array}{*{20}{c}}
{}&{}
\end{array}t \ne 0\\
0\begin{array}{*{20}{c}}
{}&{}&{}&{}&{}&{}&{}
\end{array},\begin{array}{*{20}{c}}
{}&{}
\end{array}t = 0
\end{array} \right.\]則 $f'(0) =1$,$f'$ 在 $(-1,1)$ 上有界,但在 $0$ 點附近任意鄰域 $f$ 並非 one-to-one 。

Proof:
我們首先證明 $f'(0) =1$,由導數定義可知
\[\small
f'\left( 0 \right): = \mathop {\lim }\limits_{h \to 0} \frac{{f\left( {0 + h} \right) - f\left( 0 \right)}}{h} = \mathop {\lim }\limits_{h \to 0} \frac{{h + 2{h^2}\sin \left( {1/h} \right) - 0}}{h} = 1 + 2\mathop {\lim }\limits_{h \to 0} \sin \left( {1/h} \right)h = 1
\]接著我們證明 $f'$ 在 $(-1,1)$ 上有界;亦即 對任意 $x \in (-1,1)$ 要證明 存在 $M$ 使得 $|f'(t)| \le M$。觀察
\[\left| {f'\left( x \right)} \right| = \left| {1 + 4t\sin \left( {1/t} \right) - 2\cos \left( {1/t} \right)} \right| \le 1 + 4 + 2 = 7\]此處暗示了 $f'(0)$ 不為連續函數。 因為
\[\begin{array}{l}
|f'\left( t \right) - f'\left( 0 \right)| = |\left[ {1 + 4t\sin \left( {1/t} \right) - 2\cos \left( {1/t} \right)} \right] - 1|\\
\begin{array}{*{20}{c}}
{}&{}&{}&{}
\end{array} = |4t\sin \left( {1/t} \right) - 2\cos \left( {1/t} \right)| \le 4|t| + 2 < 4\delta  + 2
\end{array}\]故不管 $\varepsilon$ 選多小都沒辦法使上述誤差項 $|f(t) - f(0)|$ 逼近任意小。

最後我們證明 $0$ 點附近任意鄰域 $f$ 並非 one-to-one:故給定任意 $r>0$ 使得任意$0$ 點附近  鄰域 $B_r(0)$,存在相異點 $x,y \in B_r(0)$ 滿足 $x = -y$ 使得在此鄰域中 $f(x) =f(y)$。注意到 $|x-y| = |x- (-x)| < r \Rightarrow |x| < r/2$ 且
\[\begin{array}{l}
f\left( x \right) - f\left( { - x} \right) = 2x\left[ {x + 2{x^2}\sin \left( {1/x} \right) - \left( { - x - 2{x^2}\sin \left( {1/x} \right)} \right)} \right]\\
\begin{array}{*{20}{c}}
{}&{}&{}&{}
\end{array} = {\left( {2x} \right)^2}\left[ {1 + 2x\sin \left( {1/x} \right)} \right] < {r^2}\left[ {1 + 2r} \right]
\end{array}\]由於 $r$ 為任意正數,故 $f\left( x \right) = f\left( { - x} \right)$




Proof: Inverse Function Theorem
先證 (1): 亦即要證 存在 open sets $U,V \subset \mathbb{R}^n$ 使得 ${\bf{a}} \in U$, ${\bf b} \in V$; 且 $\bf f$ 為 one-to-one on $U$ 且 ${\bf f}(U) = V$。

想法如下:要證明 one-to-one 除了利用定義之外,我們亦可透過建構輔助函數 利用 contraction principle 的幫助來得到我們所需的結果。


首先令 ${\bf{f}}'\left( {\bf{a}} \right): = A$ 且 選擇 $\lambda \in \mathbb{R}$ 使得 $2 \lambda ||A^{-1}||_L=1 $ $(*)$
(在此 $||\cdot||_L$ 表 operator norm)

由於 $\bf f$ 在 $\bf a$處可導,故可知 $\bf f'$ 為 continuous at 點 $\bf a$;亦即 對任意 $\varepsilon>0$,存在 $\delta >0$ 使得 對任意 ${\bf x} \in E$,
\[
||{\bf{x}} - {\bf{a}}|| < \delta  \Rightarrow ||{{\bf{f}}^\prime }\left( {\bf{x}} \right) - \underbrace {{{\bf{f}}^\prime }\left( {\bf{a}} \right)}_{ = A}|| < \varepsilon
\] 現在取 $\varepsilon:= \lambda$ 可推知:存在 球心為 $\bf a$ 半徑為 $\delta$ 的 open ball $U \subset E$  (表 $||{\bf x} - {\bf a}|| < \delta$) 使得 對任意 $\bf x$ $\in U$,我們有
\[
||{{\bf{f}}^\prime }\left( {\bf{x}} \right) - A|| < \lambda \ \ \ \ \ (\star)
\]現在,對任意 ${\bf y} \in \mathbb{R}^n$,定義輔助函數 $\varphi$ 如下:對任意 $\bf x$ $\in E$
\[
\varphi ({\bf{x}}): = {\bf{x}} + {A^{ - 1}}\left( {{\bf{y}} - {\bf{f}}\left( {\bf{x}} \right)} \right)
\]觀察上式,注意到 ${\bf{f}}\left( {\bf{x}} \right) = {\bf{y}}$ 若且唯若 ${\bf{x}}$ 為 fixed point of $\varphi$。 $(**)$

故我們接著計算 $\varphi'$,首先我們觀察 \[\varphi ({\bf{x}} + {\bf{h}}) - \varphi ({\bf{x}}) = {\bf{h}} - {A^{ - 1}}\left[ {{\bf{f}}\left( {{\bf{x}} + {\bf{h}}} \right) - {\bf{f}}\left( {\bf{x}} \right)} \right]\]故可推知
\[\begin{array}{l}
\varphi '({\bf{x}}) = I + {A^{ - 1}}{\bf{f}}'\left( {\bf{x}} \right)\\
\begin{array}{*{20}{c}}
{}&{}&{}
\end{array} = {A^{ - 1}}\left[ {A + {\bf{f}}'\left( {\bf{x}} \right)} \right]
\end{array}\]現在對上式取 norm,並 利用 $(*)$ 與 $(\star)$ 可推知
\[\begin{array}{l}
{\left\| {\varphi '({\bf{x}})} \right\|_L} = {\left\| {{A^{ - 1}}\left[ {A + {\bf{f}}'\left( {\bf{x}} \right)} \right]} \right\|_L}\\
\begin{array}{*{20}{c}}
{}&{}&{}&{}
\end{array} \le {\left\| {{A^{ - 1}}} \right\|_L}{\left\| {A + {\bf{f}}'\left( {\bf{x}} \right)} \right\|_L}\\
\begin{array}{*{20}{c}}
{}&{}&{}&{}
\end{array} < \frac{\lambda }{2} \cdot \lambda  = \frac{1}{2}
\end{array}
\] 上式對任意 $\bf x$ $\in U$ 成立。現在利用 Mean Value Theorem 可知對任意 ${\bf x}_1$, ${\bf x}_2$ $\in U$
\[{\left\| {\varphi ({\bf{x}}_1) - \varphi ({\bf{x}}_2)} \right\|_L} \le \frac{1}{2}{\left\| {{\bf{x}}_1 - {\bf{x}}_2} \right\|_L}\]故由 Contraction principle 可知 $\varphi$ 有唯一固定點 $\bf x$ $\in U$;由 $(**)$可知存在唯一固定點  $\bf x$ 使得 ${\bf{f}}\left( {\bf{x}} \right) = {\bf{y}}$ 因此 $\bf f$ 為 one-to-one in $U$

接著我們證 ${\bf f}(U) = V$ 為 open 。
亦即要證給定任意 ${\bf y}_0 \in V$ 存在 $R>0$ 使得 開球 $B_R({\bf y}_0) \subset V$

令 $V:= {\bf f} (U)$ 則若我們取 ${{\bf{y}}_0} \in V$ 則 存在 ${\bf x}_0$ 使得 ${{\bf{y}}_0} = {\bf{f}}\left( {{{\bf{x}}_0}} \right)$ 。現在取 開球 $B_r({\bf x}_0)$ ,並且讓 $B_r({\bf x}_0)$ 的半徑 $r>0$ 足夠小 使得 開球的 closure $\bar B_r({\bf x}_0) \subset U$。

現在選 $R:= \lambda r$ 我們要證明 開球 $B_R({\bf y}_0) \subset V$,此等價證明以下 Claim:

Claim:   $\left\| {{\bf{y}} - {{\bf{y}}_0}} \right\| < \lambda r \Rightarrow {\bf{y}} \in V$
(此陳述等價對任意 $R:=\lambda r>0$ 存在 open ball $B_{\lambda r} ({\bf y}_0) \subset V$)

固定任意 $\bf y$ 滿足 $||{\bf y} - {\bf y}_0|| < \lambda r$,回憶我們先前定義的 contraction 函數 $\varphi$
\[
\varphi ({\bf{x}}): = {\bf{x}} + {A^{ - 1}}\left( {{\bf{y}} - {\bf{f}}\left( {\bf{x}} \right)} \right)
\]觀察
\[\begin{array}{l}
\left\| {\varphi ({{\bf{x}}_0}) - {{\bf{x}}_0}} \right\| = \left\| {{{\bf{x}}_0} + {A^{ - 1}}\left( {{\bf{y}} - {\bf{f}}\left( {{{\bf{x}}_0}} \right)} \right) - {{\bf{x}}_0}} \right\|\\
\begin{array}{*{20}{c}}
{}&{}&{}&{}
\end{array} = \left\| {{A^{ - 1}}\left( {{\bf{y}} - {\bf{f}}\left( {{{\bf{x}}_0}} \right)} \right)} \right\| = \left\| {{A^{ - 1}}\left( {{\bf{y}} - {{\bf{y}}_0}} \right)} \right\|\\
\begin{array}{*{20}{c}}
{}&{}&{}&{}&{}&{}
\end{array} \le \left\| {{A^{ - 1}}} \right\|\left\| {{\bf{y}} - {{\bf{y}}_0}} \right\|\\
\begin{array}{*{20}{c}}
{}&{}&{}&{}&{}&{}
\end{array} < \frac{1}{{2\lambda }}\lambda r = \frac{1}{2}r
\end{array}
\]若 $\bf x$ $\in \bar B_r({\bf x}_0)$ 則 $\left\| {{\bf{x}} - {{\bf{x}}_0}} \right\| \le r$ 且我們有
\[\begin{array}{l}
\left\| {\varphi ({\bf{x}}) - {{\bf{x}}_0}} \right\| = \left\| {\varphi ({\bf{x}}) - \varphi ({{\bf{x}}_0}) + \varphi ({{\bf{x}}_0}) - {{\bf{x}}_0}} \right\|\\
\begin{array}{*{20}{c}}
{}&{}&{}&{}&{}&{}
\end{array} \le \left\| {\varphi ({\bf{x}}) - \varphi ({{\bf{x}}_0})} \right\| + \left\| {\varphi ({{\bf{x}}_0}) - {{\bf{x}}_0}} \right\|
\end{array}
\]由於 $\left\| {\varphi ({{\bf{x}}_1}) - \varphi ({{\bf{x}}_2})} \right\| \le \frac{1}{2}\left\| {{{\bf{x}}_1} - {{\bf{x}}_2}} \right\|$ (注意到此式成立 ${\bf x}_1, {\bf x}_2$ $\in \bar B_r({\bf x}_0)$)故可知
\[\begin{array}{l}
\left\| {\varphi ({\bf{x}}) - {{\bf{x}}_0}} \right\| \le \left\| {\varphi ({\bf{x}}) - \varphi ({{\bf{x}}_0})} \right\| + \left\| {\varphi ({{\bf{x}}_0}) - {{\bf{x}}_0}} \right\|\\
\begin{array}{*{20}{c}}
{}&{}&{}&{}
\end{array} < \frac{1}{2}\left\| {{\bf{x}} - {{\bf{x}}_0}} \right\| + \frac{r}{2}\\
\begin{array}{*{20}{c}}
{}&{}&{}&{}
\end{array} < \frac{1}{2}r + \frac{r}{2} = r
\end{array}\]因此 $\varphi({\bf x}) \in B_r({\bf x}_0)$ 故 $\varphi$ 確實為 contraction on $\bar B_r({\bf x}_0)$ ;且由於 $\bar B_r$ 為 closed subset in $\mathbb{R}^n$ 故 $\bar B_r$ 為 complete ,利用 Contraction principle 可知具有唯一固定點 ${\bf x}^*$ $\in \bar B_r({\bf x}_0)$,對此 ${\bf x}^*$ 而言,我們有
\[{\bf{f}}\left( {\bf{x}^*} \right) = {\bf{y}} \in {\bf{f}}\left( {{{\bar B}_r}\left( {{{\bf{x}}_0}} \right)} \right) \subset {\bf{f}}\left( U \right) = V\]因此  ${\bf{y}} \in V$


Corollary: (f is a open mapping of E to R^n)
若 $\bf f$ $\in C^1(E)$,且 ${\bf f}: E \subset \mathbb{R}^n \to \mathbb{R}^n$ 且 若 對任意 $\bf x$,${\bf f}'({\bf x})$ 為 invertible,則 對任意 open set $W \subset E$,${\bf f}(W)$ 為 open subset of $\mathbb{R}^n$  



以下我們看個 Inverse Function Theorem 的應用:

Example
Let $L:\mathbb{R}^n \to \mathbb{R}^n$ be a bounded linear operator such that $||L(\vec x)|| = ||\vec x||$ for all $\vec x \in \mathbb{R}^n$. Define $f(\vec x):=L(\vec x) + g(\vec x)$ where $||g(\vec x)|| \le M ||\vec x||^2$ and $f \in C^1$. Show that $f$ is invertible in a neighborhood of $\vec 0 \in \mathbb{R}^n$.

Proof: First show that $f'(\vec0) = L$. Observe that
\[\begin{array}{l}
\mathop {\lim }\limits_{\vec h \to \vec 0} \frac{{\left\| {f(\vec h) - f\left( {\vec 0} \right) - L\vec h} \right\|}}{{\left\| {\vec h} \right\|}} = \mathop {\lim }\limits_{\vec h \to \vec 0} \frac{{\left\| {L\vec h + g(\vec h) - g(\vec 0) - L\vec h} \right\|}}{{\left\| {\vec h} \right\|}}\\
\begin{array}{*{20}{c}}
{}&{}&{}&{}&{}&{}&{}&{}&{}
\end{array} = \mathop {\lim }\limits_{\vec h \to \vec 0} \frac{{\left\| {g(\vec h) - g(\vec 0)} \right\|}}{{\left\| h \right\|}}\\
\begin{array}{*{20}{c}}
{}&{}&{}&{}&{}&{}&{}&{}&{}
\end{array} \le \mathop {\lim }\limits_{\vec h \to \vec 0} \frac{{M{{\left\| {\vec h} \right\|}^2}}}{{\left\| {\vec h} \right\|}} = \mathop {\lim }\limits_{\vec h \to \vec 0} M\left\| {\vec h} \right\| = 0\\
\Rightarrow \mathop {\lim }\limits_{\vec h \to \vec 0} \frac{{\left\| {f(\vec h) - f\left( {\vec 0} \right) - L\vec h} \right\|}}{{\left\| {\vec h} \right\|}} = 0
\end{array}\]Hence, $f'(\vec 0) =L.$ Next, we show $L$ is invertible. Observe that for two vectors $\vec x, \vec y$ $\in \mathbb{R}^n$, suppose $L\vec x = L\vec y$, we have by linearity,

$L\left( {\vec x - \vec y} \right) = 0$. This shows $\vec x = \vec y$; i.e., $L$ is invertible. Now, by inverse function theorem, we know that $f$ is invertible in a neighborhood of $\vec 0$ $\in \mathbb{R}^n$. $\square$

11/27/2012

[數學分析] 隱函數定理

在開始之前我們先說明到底 隱函數定理 想解決什麼問題?也就是:
何時能把 多變數函數 $f(x,y)=0$ 中的變數 用另一個變數表示 e.g., $x$ 用 $y$ 表示。

考慮 $f$ 為 雙變數函數 且 $f \in C^1$,則函數 $f$ 在 點 $(a,b)$ 滿足
\[
f(a,b) = 0,\;\; \frac{\partial f}{\partial y}(a,b) \neq 0
\]則在 $(a,b)$ 附近的鄰域之內,我們可求解方程式 $f(x,y) =0$ 並將 $y$ 用 $x$ 表示。
同理,若在 \[
f(a,b) = 0,\;\; \frac{\partial f}{\partial x}(a,b) \neq 0
\]則我們就可在  $(a,b)$ 附近的鄰域之內,我們可求解方程式 $f(x,y) =0$ 中的 $x$ 用 $y$ 表示。

Example
考慮 $f(x,y) := x^2 + y^2 -1$ 。
Q1: 求解 $f(x,y)=0$ 在 $(x,y)=(a,b) = (1/\sqrt{2}, 1/\sqrt{2})$處,問是否其解 $x$ 可用 $y$ 表示 or  將解 $y$ 用 $x$ 表示?

Q2: 求解 $f(x,y)=0$ 在 $(x,y)=(a,b) = (1, 0)$處,問是否其解 $x$ 可用 $y$ 表示 or  將解 $y$ 用 $x$ 表示?

Proof:
考慮 $(a,b)= (1/\sqrt{2}, 1/\sqrt{2})$ 且觀察
\[\left\{ \begin{array}{l}
\frac{{\partial f}}{{\partial y}}\left( {a,b} \right) = {\left. {2y} \right|_{\left( {a,b} \right)}} = 2b = \frac{1}{{\sqrt 2 }} \ne 0\\
\frac{{\partial f}}{{\partial x}}\left( {a,b} \right) = {\left. {2x} \right|_{\left( {a,b} \right)}} = 2a = \frac{1}{{\sqrt 2 }} \ne 0
\end{array} \right.\]故在 $(a,b)= (1/\sqrt{2}, 1/\sqrt{2})$ 附近我們求解 \[f(x,y) = 0 \Rightarrow {x^2} + {y^2} - 1 = 0\]可將 $x$ 用 $y$ 表示;亦可將 $y$ 用 $x$ 表示:
\[\left\{ \begin{array}{l}
x = \pm \sqrt {1 - {y^2}} \\
y = \pm \sqrt {1 - {x^2}}
\end{array} \right.\]

Q2: 考慮 $(a,b)=(1,0)$ 則
\[\left\{ \begin{array}{l}
\frac{{\partial f}}{{\partial y}}\left( {a,b} \right) = {\left. {2y} \right|_{\left( {a,b} \right)}} = 0\\
\frac{{\partial f}}{{\partial x}}\left( {a,b} \right) = {\left. {2x} \right|_{\left( {a,b} \right)}} = 2a = 2 \ne 0
\end{array} \right.\]故上述表示我們可以將 $x$ 用 $y$ 表示,但 $y$ 未知是否可用 $x$ 表示 (no conclusion)。$\square$



Implicit Function Theorem 便是要試圖回答上述問題 (回答何時可將解用其他變數表示!)。現在我們首先將上述結果推廣到 $\mathbb{R}^n$ ,在此之前我們需先定義一些需要的符號:

若 $\bf x$ $:=(x_1,...,x_n) \in \mathbb{R}^n$ 且 $\bf y $ $:= (y_1,...,y_m) \in \mathbb{R}^m$,令
\[{\bf{z}}: = \left( {{\bf{x}},{\bf{y}}} \right): = \left( {{x_1},...,{x_n},{y_1},...,{y_m}} \right) \in {\mathbb{R}^{m + n}}
\]考慮任意 Linear transformation $A:= L(\mathbb{R}^{n+m}, \mathbb{R}^n)$ ,我們可將 $A$ 拆成兩個 Linear transformation $A_x \in L(\mathbb{R}^n,\mathbb{R}^n )$ 與 $A_y \in L(\mathbb{R}^m, \mathbb{R}^n)$ 如下:
對任意 $\bf h$ $\in \mathbb{R}^n$ 與 $\bf k$ $\in \mathbb{R}^m$,
\[\left\{ \begin{array}{l}
{A_x}{\bf{h}}: = A\left( {{\bf{h}},{\bf{0}}} \right)\\
{A_y}{\bf{k}}: = A\left( {{\bf{0}},{\bf{k}}} \right)
\end{array} \right.\]且 $A\left( {{\bf{h}},{\bf{k}}} \right): = {A_x}{\bf{h}} + {A_y}{\bf{k}}$

現在我們可以寫下 Linear Version 的 隱函數定理:

==============
Theorem 1: 若 $A \in L(\mathbb{R}^{m+n}, \mathbb{R}^n)$ 且若 $A_x$ 為 invertible 則 存在 唯一 $\bf h$ $\in \mathbb{R}^n$ 使得 對任意 $\bf k$ $\in \mathbb{R}^m$,$A({\bf h,k}) = \bf 0$
且 此解 $\bf h$ 可用 $\bf k$ 表示如下
\[{\bf{h}} =  - {\left( {{A_x}} \right)^{ - 1}}{A_y}{\bf{k}}
\]==============

Proof:
我們要證明 存在唯一 $\bf h$ $\in \mathbb{R}^n$ 使得 對任意 $\bf k$ $\in \mathbb{R}^m$,$A({\bf h,k}) = \bf 0$

由 $A \in L(\mathbb{R}^{m+n}, \mathbb{R}^n)$ 可知
\[A\left( {{\bf{h}},{\bf{k}}} \right): = {A_x}{\bf{h}} + {A_y}{\bf{k}} \ \ \ \ (*)
\]故若  $A_x$ 為 invertible (i.e., $A_x ^{-1}$ 存在) ,則我們對 $(*)$ 求解 $\bf h$
\[\begin{array}{l} {A_x}{\bf{h}} + {A_y}{\bf{k}} = {\bf{0}}\\ \Leftrightarrow {A_x}{\bf{h}} = - {A_y}{\bf{k}}\\ \Leftrightarrow {\bf{h}} = - {\left( {{A_x}} \right)^{ - 1}}{A_y}{\bf{k}} \ \ \ \ \square \end{array}\]

現在我們可以給出 Implicit Function Theorem:

==============
Theorem: Implicit Function Theorem
令 $\bf f$ 為 $C^1$ 映射從 open set $E \subset \mathbb{R}^{n+m}$ 映到 $\mathbb{R}^n$,且存在點 $({\bf a,b}) \in E$ 使得 ${\bf{f}}\left( {{\bf{a}},{\bf{b}}} \right) = {\bf{0}}$。令 $A:= {\bf{f}}'\left( {{\bf{a}},{\bf{b}}} \right)$ 且假設 $A_x$ 為 invertible。則
存在 兩個 open sets $U \subset \mathbb{R}^{n+m}$ 與 $W \subset \mathbb{R}^m$  使得點 $({\bf a,b}) \in U$ 與 $\bf b$ $\in W$ 滿足下列條件:
1. 對任意 $\bf y$ $\in W$,存在唯一 $\bf x$ 使得 \[\left( {{\bf{x}},{\bf{y}}} \right) \in U,\begin{array}{*{20}{c}}
{}&{}
\end{array}{\bf{f}}\left( {{\bf{x}},{\bf{y}}} \right) = {\bf{0}}
\]2. 若此 $\bf x$ $:= {{\bf g}({\bf y})}$  則 $\bf g$$:W \to \mathbb{R}^n$ 為 $C^1$ 映射 ,且 ${\bf{g}}\left( {\bf{b}} \right) = {\bf{a}}$ 且 對任意 $\bf y$ $\in W$ ,${\bf{f}}\left( {{\bf{g}}\left( {\bf{y}} \right),{\bf{y}}} \right) = {\bf{0}}$另外
\[{\bf{g}}'\left( {\bf{b}} \right) =  - {\left( {{A_x}} \right)^{ - 1}}{A_y}
\]==============

Comments: 
1. 函數 $g$ 被隱密的定義在 ${\bf{f}}\left( {{\bf{g}}\left( {\bf{y}} \right),{\bf{y}}} \right) = {\bf{0}}$ 且 $\bf x$ 被表示成 $g({\bf y})$。且 $\bf f(a,b) =0$ 表示 $\bf (a,b)$ 為 $\bf f$ 的解。

2. 上述定理提及的 ${\bf{f}}\left( {{\bf{x}},{\bf{y}}} \right) = {\bf{0}}$ 可表示成 $n+m$ 個變數,且 $n$ 個方程式:
\[{\bf{f}}\left( {{\bf{x}},{\bf{y}}} \right) = {\bf{0}} \Leftrightarrow \left\{ \begin{array}{l}
{f_1}\left( {{x_1},...,{x_n},{y_1},...,{y_m}} \right) = 0\\
{f_2}\left( {{x_1},...,{x_n},{y_1},...,{y_m}} \right) = 0\\
\begin{array}{*{20}{c}}
{}
\end{array} \vdots \\
{f_n}\left( {{x_1},...,{x_n},{y_1},...,{y_m}} \right) = 0
\end{array} \right.\]且 定理中所提及的 $A_x$ 為 invertible 意指下列矩陣
\[{\left[ {\begin{array}{*{20}{c}}
{{D_1}{f_1}\left( {{\bf{a}},{\bf{b}}} \right)}& \cdots &{{D_n}{f_1}\left( {{\bf{a}},{\bf{b}}} \right)}\\
 \vdots & \ddots & \vdots \\
{{D_1}{f_n}\left( {{\bf{a}},{\bf{b}}} \right)}& \cdots &{{D_n}{f_n}\left( {{\bf{a}},{\bf{b}}} \right)}
\end{array}} \right]_{n \times n}}\]在點 $({\bf a,b})$ 處為 invertible linear operator in $\mathbb{R}^n$;換言之,上述矩陣在 $({\bf a,b})$ 處之 determinatnt 不為零。Theorem 1 只是考慮上述的 $f_1,...,f_n$ 為線性的情況。

3. 由於 $n+m$ 個未知變數,有 $n$ 個方程式,不需要 Implicit Function Theorem 我們應該也可知道在此情況下方程式的解有額外的 $m$ 個自由度。故基本上此定理想要知道是否可將手邊的變數用其他變數表示,更進一步的說,如果考慮上述 \[{\bf{f}}\left( {{\bf{x}},{\bf{y}}} \right) = {\bf{0}} \Leftrightarrow \left\{ {\begin{array}{*{20}{l}}
{{f_1}\left( {{x_1},...,{x_n},{y_1},...,{y_m}} \right) = 0}\\
{{f_2}\left( {{x_1},...,{x_n},{y_1},...,{y_m}} \right) = 0}\\
{\begin{array}{*{20}{c}}
{}
\end{array} \vdots }\\
{{f_n}\left( {{x_1},...,{x_n},{y_1},...,{y_m}} \right) = 0}
\end{array}} \right.\]且現在給定 $y_1,...,y_m$,則情況變成 $n$ 個未知數與 $n $ 個方程式,我們想問是否有 "唯一" 解。那麼問題變成 when 有唯一解?? 回憶線性代數,我們知道必須要有 invertibability 幫忙。

4. 由於 ${\bf f}({\bf a, b}) = \bf 0$,其對應的導數 $D \bf f$ 可寫成
\[D{\bf{f}} = \left[ {\begin{array}{*{20}{c}}
{\underbrace {{D_{\bf{x}}}{\bf{f}}}_{n \times n}}&{\underbrace {{D_{\bf{y}}}{\bf{f}}}_{n \times m}}
\end{array}} \right]\]且  Implicit Function Theorem 單純指出若 $D_{\bf x} {\bf f}({\bf a, b}) $ 為 invertible,則 (在 $(\bf a,b)$ 附近鄰域) ${\bf x}$ 可寫成 $\bf y$ 的函數


Proof: Implicit Function Theorem
我們首先證明 存在 兩個 open sets $U \in \mathbb{R}^{n+m}$ 與 $W \subset \mathbb{R}^m$  使得點 $({\bf a,b}) \in U$ 且 $\bf b$ $\in W$ 且第一個條件滿足:
給定任意 $\bf y$ $\in W$,  存在唯一 $\bf x$ 使得 \[\left( {{\bf{x}},{\bf{y}}} \right) \in U,\begin{array}{*{20}{c}}
{}&{}
\end{array}{\bf{f}}\left( {{\bf{x}},{\bf{y}}} \right) = {\bf{0}}
\]證明唯一性之前我們先證明 存在性。

首先定義新的函數 $\bf F$ 如下:對任意 $\left( {{\bf{x}},{\bf{y}}} \right) \in E$,
\[{\bf{F}}\left( {{\bf{x}},{\bf{y}}} \right): = \left( {{\bf{f}}\left( {{\bf{x}},{\bf{y}}} \right),{\bf{y}}} \right)\]則 $\bf F$ 為 $C^1$ 映射從 $E$ 映到 $\mathbb{R}^{n+m}$。

Claim: ${\bf{F}}'\left( {{\bf{a}},{\bf{b}}} \right)$ 為 invertible element of $L(\mathbb{R}^{n+m})$
Proof:
要證明 ${\bf{F}}'\left( {{\bf{a}},{\bf{b}}} \right)$ 為 invertible element of $L(\mathbb{R}^{n+m})$,由於在 有限維度空間,我們只需證明 $\bf f$ 為 1-1。

由於 ${\bf{f}}\left( {{\bf{a}},{\bf{b}}} \right) = {\bf{0}}$,觀察
\[{\bf{f}}\left( {{\bf{a}} + {\bf{h}},{\bf{b}} + {\bf{k}}} \right) - {\bf{f}}\left( {{\bf{a}},{\bf{b}}} \right) = {\bf{f}}\left( {{\bf{a}} + {\bf{h}},{\bf{b}} + {\bf{k}}} \right)\]由 $\bf f'$ 定義可知
\[\begin{array}{l}
\mathop {\lim }\limits_{{\bf{h}} \to 0} \frac{{\left\| {{\bf{f}}\left( {{\bf{a}} + {\bf{h}},{\bf{b}} + {\bf{k}}} \right) - {\bf{f}}\left( {{\bf{a}},{\bf{b}}} \right) + A\left( {{\bf{h}},{\bf{k}}} \right)} \right\|}}{{\left\| {\bf{h}} \right\|}} = 0\\
 \Leftrightarrow {\bf{f}}\left( {{\bf{a}} + {\bf{h}},{\bf{b}} + {\bf{k}}} \right) - {\bf{f}}\left( {{\bf{a}},{\bf{b}}} \right) = A\left( {{\bf{h}},{\bf{k}}} \right) + {\bf{r}}\left( {{\bf{h}},{\bf{k}}} \right)
\end{array}\]其中 $\bf r$ 表示 remainder。

由前述計算,我們可以接著檢驗 $\bf F'$;首先觀察
\[\begin{array}{l}
{\bf{F}}\left( {{\bf{a}} + {\bf{h}},{\bf{b}} + {\bf{k}}} \right) - {\bf{F}}\left( {{\bf{a}},{\bf{b}}} \right) = \left( {{\bf{f}}\left( {{\bf{a}} + {\bf{h}},{\bf{b}} + {\bf{k}}} \right),{\bf{b}} + {\bf{k}}} \right) - \left( {{\bf{f}}\left( {{\bf{a}},{\bf{b}}} \right),{\bf{b}}} \right)\\
\begin{array}{*{20}{c}}
{}&{}&{}&{}&{}&{}&{}&{}
\end{array} = \left( {{\bf{f}}\left( {{\bf{a}} + {\bf{h}},{\bf{b}} + {\bf{k}}} \right) - {\bf{f}}\left( {{\bf{a}},{\bf{b}}} \right),{\bf{k}}} \right)\\
\begin{array}{*{20}{c}}
{}&{}&{}&{}&{}&{}&{}&{}
\end{array} = \left( {A\left( {{\bf{h}},{\bf{k}}} \right) + {\bf{r}}\left( {{\bf{h}},{\bf{k}}} \right),{\bf{k}}} \right)\\
\begin{array}{*{20}{c}}
{}&{}&{}&{}&{}&{}&{}&{}
\end{array} = \left( {A\left( {{\bf{h}},{\bf{k}}} \right),{\bf{k}}} \right) + \left( {{\bf{r}}\left( {{\bf{h}},{\bf{k}}} \right),{\bf{0}}} \right)
\end{array}\]上式表示 ${\bf{F}}'\left( {{\bf{a}},{\bf{b}}} \right)$ 為 linear operator on $\mathbb{R}^{n+m} $且將 $(\bf h,k)$ 映射到 $\left( {A\left( {{\bf{h}},{\bf{k}}} \right),{\bf{k}}} \right)$。

注意到若 ${\bf{F}}'\left( {{\bf{a}},{\bf{b}}} \right)=0$ 則 \[A\left( {{\bf{h}},{\bf{k}}} \right) = {\bf{0}},{\bf{k}} = {\bf{0}}\]因此 $A\left( {{\bf{h}},{\bf{0}}} \right) = {\bf{0}}$。由先前的 Theorem 1 可知 $\bf h = 0$,故 ${\bf{F}}'\left( {{\bf{a}},{\bf{b}}} \right)$ 為 1-1 (因為 $A\left( {{\bf{h}},{\bf{k}}} \right) = {\bf{0}}$ only if $\bf h,k =0$);因此 為 invertible。$\square$-Claim。

由於 $\bf F$ 為 $C^1$ 且 ${\bf{F}}'\left( {{\bf{a}},{\bf{b}}} \right)$ invertible,故由 Inverse Function Theorem 可知
存在 opens sets $U, V \subset \mathbb{R}^{n+m}$ 且 $\left( {{\bf{a}},{\bf{b}}} \right) \in U$ ,$\left( {{\bf{0}},{\bf{b}}} \right) \in V$ 使得 $\bf F$ 為 1-1 映射從 $U \to V$。

令 $W: = \left\{ {{\bf{y}} \in {\mathbb{R}^m}:\left( {{\bf{0}},{\bf{y}}} \right) \in V} \right\}$。則由於 $\left( {{\bf{0}},{\bf{b}}} \right) \in V$ 故 $\left( {{\bf{0}},{\bf{b}}} \right) \in W$。且由於 $V$ 為 open 故 $W$ 必為 open。

若 $\bf y$ $\in W$,則存在 $(\bf x,y)$ $\in U$ 使得 \[\left( {{\bf{0}},{\bf{y}}} \right) = {\bf{F}}\left( {{\bf{x}},{\bf{y}}} \right)\]且此 $\bf x$ 滿足
\[\begin{array}{l}
\left( {{\bf{0}},{\bf{y}}} \right) = {\bf{F}}\left( {{\bf{x}},{\bf{y}}} \right)\\
 \Rightarrow \left( {{\bf{0}},{\bf{y}}} \right) = \left( {{\bf{f}}\left( {{\bf{x}},{\bf{y}}} \right),{\bf{y}}} \right)\\
 \Rightarrow {\bf{f}}\left( {{\bf{x}},{\bf{y}}} \right) = {\bf{0}}
\end{array}\]

現在我們證此 $\bf x$ 為唯一! :考慮 同個 $\bf y$ 但另一個 ${{\bf{\bar x}}}$ 滿足 $\left( {{\bf{\bar x}},{\bf{y}}} \right) \in U$ 使得 \[{\bf{f}}\left( {{\bf{\bar x}},{\bf{y}}} \right) = {\bf{0}}\]現在觀察
\[{\bf{F}}'\left( {{\bf{\bar x}},{\bf{y}}} \right) = \left( {{\bf{f}}\left( {{\bf{\bar x}},{\bf{y}}} \right),{\bf{y}}} \right) = \left( {{\bf{0}},{\bf{y}}} \right) = \left( {{\bf{f}}\left( {{\bf{x}},{\bf{y}}} \right),{\bf{y}}} \right) = {\bf{F}}\left( {{\bf{x}},{\bf{y}}} \right)\]由於$\bf F$ 為 1-1故 ${\bf{x}} = {\bf{\bar x}}$


接著我們證明第二個結果成立;亦即
若此 $\bf x$ $:= {{\bf g}({\bf y})}$  則 $\bf g$$:W \to \mathbb{R}^n$ 為 $C^1$ 映射 ,且 ${\bf{g}}\left( {\bf{b}} \right) = {\bf{a}}$ 且 對任意 $\bf y$ $\in W$ ,${\bf{f}}\left( {{\bf{g}}\left( {\bf{y}} \right),{\bf{y}}} \right) = {\bf{0}}$ 另外 ${\bf{g}}'\left( {\bf{b}} \right) =  - {\left( {{A_x}} \right)^{ - 1}}{A_y}$

故 我們定義 ${{\bf g}({\bf y})}$ 對任意 $\bf y$ $\in W$ 使得 $\left( {{\bf{g}}\left( {\bf{y}} \right),{\bf{y}}} \right) \in U$ 且 ${\bf{f}}\left( {{\bf{g}}\left( {\bf{y}} \right),{\bf{y}}} \right) = {\bf{0}}$ 則
\[{\bf{F}}\left( {{\bf{g}}\left( {\bf{y}} \right),{\bf{y}}} \right) = \left( {{\bf{f}}\left( {{\bf{g}}\left( {\bf{y}} \right),{\bf{y}}} \right),{\bf{y}}} \right) = \left( {{\bf{0}},{\bf{y}}} \right)\]若 $\bf G$ 為映射從 $V$ onto $U$ 且 $\bf G$ 為 $\bf F$ 的 inverse,則 Inverse Function Theorem 可知 $\bf G$ 為 $C^1$。且由於
\[\begin{array}{l}
{\bf{F}}\left( {{\bf{g}}\left( {\bf{y}} \right),{\bf{y}}} \right) = \left( {{\bf{0}},{\bf{y}}} \right)\\
 \Rightarrow \left( {{\bf{g}}\left( {\bf{y}} \right),{\bf{y}}} \right) = {{\bf{F}}^{ - 1}}\left( {{\bf{0}},{\bf{y}}} \right) = {\bf{G}}\left( {{\bf{0}},{\bf{y}}} \right)\\
 \Rightarrow \left( {{\bf{g}}\left( {\bf{y}} \right),{\bf{y}}} \right) = {\bf{G}}\left( {{\bf{0}},{\bf{y}}} \right)
\end{array}\]由於 $\bf G$ $\in C^1$ 故 $\bf g$$\in C^1$。

最後,我們證明 ${\bf{g}}'\left( {\bf{b}} \right) =  - {\left( {A_x^{}} \right)^{ - 1}}A_y^{}$ 。令
\[{\bf{\Phi }}\left( {\bf{y}} \right): = \left( {{\bf{g}}\left( {\bf{y}} \right),{\bf{y}}} \right)\]則對任意 $\bf y$ $\in W$ 與 $\bf k$ $\in \mathbb{R}^m$ 我們有
\[{\bf{\Phi }}'\left( {\bf{y}} \right){\bf{k}} = \left( {{\bf{g}}'\left( {\bf{y}} \right){\bf{k}},{\bf{k}}} \right)\]由於
\[{\bf{f}}\left( {{\bf{g}}\left( {\bf{y}} \right),{\bf{y}}} \right) = {\bf{0}} \Rightarrow {\bf{f}}\left( {{\bf{\Phi }}\left( {\bf{y}} \right)} \right) = {\bf{0}}\]利用 Chain Rule 可知
\[{\bf{f}}'\left( {{\bf{\Phi }}\left( {\bf{y}} \right)} \right){\bf{\Phi }}'\left( {\bf{y}} \right) = 0 \ \ \ \ (\star)
\]當 $\bf y = b$ 則
\[{\bf{\Phi }}\left( {\bf{y}} \right): = \left( {{\bf{g}}\left( {\bf{y}} \right),{\bf{y}}} \right) \Rightarrow {\bf{\Phi }}\left( {\bf{b}} \right) = \left( {{\bf{g}}\left( {\bf{b}} \right),{\bf{b}}} \right) = \left( {{\bf{a}},{\bf{b}}} \right)\]且 ${\bf{f}}'\left( {{\bf{\Phi }}\left( {\bf{b}} \right)} \right) = {\bf{f}}'\left( {{\bf{a}},{\bf{b}}} \right) = A$。因此 $(\star)$ 式變成
\[\begin{array}{l}
{{\bf{f}}^\prime }\left( {{\bf{\Phi }}\left( {\bf{y}} \right)} \right){{\bf{\Phi }}^\prime }\left( {\bf{y}} \right) = 0\\
 \Rightarrow {{\bf{f}}^\prime }\left( {{\bf{\Phi }}\left( {\bf{b}} \right)} \right){{\bf{\Phi }}^\prime }\left( {\bf{b}} \right) = 0\\
 \Rightarrow {{\bf{f}}^\prime }\left( {{\bf{a}},{\bf{b}}} \right){{\bf{\Phi }}^\prime }\left( {\bf{b}} \right) = 0\\
 \Rightarrow A{{\bf{\Phi }}^\prime }\left( {\bf{b}} \right) = 0
\end{array}\]現在回憶  $A\left( {{\bf{h}},{\bf{k}}} \right): = {A_x}{\bf{h}} + {A_y}{\bf{k}}$;故此若我們觀察:對任意 $\bf k$ $\in \mathbb{R}^m$
\[\begin{array}{l}
A{{\bf{\Phi }}^\prime }\left( {\bf{b}} \right) = 0\\
 \Rightarrow A{{\bf{\Phi }}^\prime }\left( {\bf{b}} \right){\bf{k}} = {\bf{0}}\\
 \Rightarrow A\left( {{{\bf{g}}^\prime }\left( {\bf{b}} \right){\bf{k}},{\bf{k}}} \right) = {\bf{0}}\\
 \Rightarrow {A_x}{{\bf{g}}^\prime }\left( {\bf{b}} \right){\bf{k}} + {A_y}{\bf{k}} = {\bf{0}}
\end{array}\]因此我們有
\[\begin{array}{l}
{A_x}{{\bf{g}}^\prime }\left( {\bf{b}} \right){\bf{k}} + {A_y}{\bf{k}} = {\bf{0}}\\
 \Rightarrow {A_x}{{\bf{g}}^\prime }\left( {\bf{b}} \right) + {A_y} = 0\\
 \Rightarrow {{\bf{g}}^\prime }\left( {\bf{b}} \right) =  - {\left( {{A_x}} \right)^{ - 1}}{A_y}
\end{array}\]至此證明完畢。


現在看個例子:

Example: Application of Implicit Function Theorem
取 $n =2, m=3$ 且考慮 ${\bf{f}}: = \left( {{f_1},{f_2}} \right):{\mathbb{R}^5} \to {\mathbb{R}^2}$ 滿足
\[\left\{ \begin{array}{l}
{f_1}\left( {{x_1},{x_2},{y_1},{y_2},{y_3}} \right): = 2{e^{{x_1}}} + {x_2}{y_1} - 4{y_2} + 3\\
{f_2}\left( {{x_1},{x_2},{y_1},{y_2},{y_3}} \right): = {x_2}\cos {x_1} - 6{x_1} + 2{y_1} - {y_3}
\end{array} \right.\]若 $\bf a$$:=(0,1)$ 與 $\bf b$ $:=(3,2,7)$,則我們有 \[{\bf{f}}\left( {{\bf{a}},{\bf{b}}} \right) = \left\{ \begin{array}{l}
{f_1}\left( {0,1,3,2,7} \right): = 2 + 3 - 4 \cdot 2 + 3 = 0\\
{f_2}\left( {0,1,3,2,7} \right): = 1 \cdot 1 - 0 + 2 \cdot 3 - 7 = 0
\end{array} \right. \Rightarrow {\bf{f}}\left( {{\bf{a}},{\bf{b}}} \right) = {\bf{0}}\]現在若我們考慮 standard basis ,則 Linear transformation $A:={\bf{f}}'\left( {{\bf{a}},{\bf{b}}} \right)$ 可表示成如下矩陣
\[\begin{array}{l}
A: = {\bf{f}}'\left( {{\bf{a}},{\bf{b}}} \right) = {\left[ {\begin{array}{*{20}{c}}
{2{e^{{x_1}}}}&{{y_1}}&{{x_2}}&{ - 4}&0\\
{ - {x_2}\sin {x_1} - 6}&{\cos {x_1}}&2&0&{ - 1}
\end{array}} \right]_{\left( {{\bf{x}},{\bf{y}}} \right) = \left( {{\bf{a}},{\bf{b}}} \right)}}\\
\begin{array}{*{20}{c}}
{}&{}&{}&{}&{}&{}
\end{array} = \left[ {\begin{array}{*{20}{c}}
2&3&1&{ - 4}&0\\
{ - 6}&1&2&0&{ - 1}
\end{array}} \right]
\end{array}\]其中
\[{A_x}: = \left[ {\begin{array}{*{20}{c}}
2&3\\
{ - 6}&1
\end{array}} \right];{A_y}: = \left[ {\begin{array}{*{20}{c}}
1&{ - 4}&0\\
2&0&{ - 1}
\end{array}} \right];\]
為了要使用 Implicit Function Theorem, 我們需要 $A_x$ 為 invertible。 (如果是! 則  Implicit Function Theorem 告訴我們在 $(\bf a,b)$ 附近可以把 $\bf x$ 用 $\bf y$ 表示):故現在檢驗 $\det A_x$:
\[\det {A_x} = \det \left[ {\begin{array}{*{20}{c}}
2&3\\
{ - 6}&1
\end{array}} \right] = 20 \ne 0\]此顯示了 $A_x$ 為 invertible

Implicit Function Theorem 告訴我們存在 兩個 open sets $U \in \mathbb{R}^{2+3}$ 與 $W \subset \mathbb{R}^3$ ,使得 點 $({\bf a,b}) = (0,1,3,2,7) \in U$ 且 $\bf b$ $=(3,2,7)$ $\in W$ 且下列條件滿足:
1. 對任意 $\bf y$ $\in W$,存在唯一 $\bf x$ 使得 \[\left( {{\bf{x}},{\bf{y}}} \right) \in U,\begin{array}{*{20}{c}}
{}&{}
\end{array}{\bf{f}}\left( {{\bf{x}},{\bf{y}}} \right) = {\bf{0}}
\]2. 若此 $\bf x$ $:= {{\bf g}({\bf y})}$  則 $\bf g$$:W \to \mathbb{R}^n$ 為 $C^1$ 映射 ,且 ${\bf{g}}\left( {\bf{b}} \right) = {\bf{a}} \Rightarrow {\bf{g}}\left( {3,2,7} \right) = \left( {0,1} \right)$ 且對任意 $\bf y$ $\in W$ ,${\bf{f}}\left( {{\bf{g}}\left( {\bf{y}} \right),{\bf{y}}} \right) = {\bf{0}}$另外
\[{\bf{g}}'\left( {\bf{b}} \right) =  - {\left( {{A_x}} \right)^{ - 1}}{A_y}
\]

簡言之,implicit function theorem 告訴我們存在 $C^1$ 映射函數 $\bf g$ 在 $\bf b$ $=(3,2,7)$ 鄰域有定義並且使得 ${\bf{g}}\left( {3,2,7} \right) = \left( {0,1} \right)$ 與 ${\bf{f}}\left( {{\bf{g}}\left( {\bf{y}} \right),{\bf{y}}} \right) = {\bf{0}}$且\[{\bf{g}}'\left( {\bf{b}} \right) =  - {\left( {{A_x}} \right)^{ - 1}}{A_y}
\]故我們可計算 上式
\[\begin{array}{l}
{{\bf{g}}^\prime }\left( {\bf{b}} \right) =  - {\left( {{A_x}} \right)^{ - 1}}{A_y}\\
\begin{array}{*{20}{c}}
{}&{}&{}
\end{array} =  - {\left[ {\begin{array}{*{20}{c}}
2&3\\
{ - 6}&1
\end{array}} \right]^{ - 1}}\left[ {\begin{array}{*{20}{c}}
1&{ - 4}&0\\
2&0&{ - 1}
\end{array}} \right]\\
\begin{array}{*{20}{c}}
{}&{}&{}
\end{array} =  - \frac{1}{{20}}\left[ {\begin{array}{*{20}{c}}
1&{ - 3}\\
6&2
\end{array}} \right]\left[ {\begin{array}{*{20}{c}}
1&{ - 4}&0\\
2&0&{ - 1}
\end{array}} \right]\\
\begin{array}{*{20}{c}}
{}&{}&{}
\end{array} =  - \frac{1}{{20}}\left[ {\begin{array}{*{20}{c}}
{ - 5}&{ - 4}&3\\
{10}&{ - 24}&{ - 2}
\end{array}} \right] = \left[ {\begin{array}{*{20}{c}}
{\frac{1}{4}}&{\frac{1}{5}}&{ - \frac{3}{{20}}}\\
{ - \frac{1}{2}}&{\frac{3}{5}}&{\frac{1}{{10}}}
\end{array}} \right]
\end{array}\]上式可寫成在點 $(3,2,7)$ 偏導數
\[\begin{array}{l}
{D_1}{g_1} = \frac{1}{4},{D_2}{g_1} = \frac{1}{5},{D_3}{g_1} =  - \frac{3}{{20}}\\
{D_1}{g_2} =  - \frac{1}{2},{D_2}{g_2} = \frac{3}{5},{D_3}{g_2} = \frac{1}{{10}}
\end{array}\]


Example 2
考慮下列系統
\[\left\{ \begin{array}{l}
xu + y{v^2} = 0\\
x{v^3} + {y^2}{u^6} = 0
\end{array} \right.\]Q1 試問對於點 $(x,y,u,v) := (0,1,0,0)$ 附近鄰域而言,是否可將 $(x,y)$ 用 $(u,v)$ 表示?
Q2 試問對於點 $(x,y,u,v) := (1,-1,1,-1)$ 附近鄰域而言,是否可將 $(x,y)$ 用 $(u,v)$ 表示?

Solution 1:
定義 ${\bf{f}}: = \left( {{f_1},{f_2}} \right)$ 且
\[\left\{ {\begin{array}{*{20}{l}}
{{f_1}\left( {x,y,u,v} \right): = xu + y{v^2} = 0}\\
{{f_2}\left( {x,y,u,v} \right): = x{v^3} + {y^2}{u^6} = 0}
\end{array}} \right.\]要回答上述問題須借助 Implicit Function Theorem,首先注意到
\[\left\{ \begin{array}{l}
{\bf{f}}\left( {0,1,0,0} \right) = {\bf{0}}\\
{\bf{f}}\left( {1, - 1,1, - 1} \right) = {\bf{0}}
\end{array} \right.\]故若要使用 Implicit Function Theorem,我們需要檢驗
\[\begin{array}{l}
{\bf{f}}: = \left( {{f_1},{f_2}} \right)\\
 \Rightarrow {\bf{f}}'\left( {x,y,u,v} \right) = \left[ {\begin{array}{*{20}{c}}
u&{{v^2}}&x&{2yv}\\
{{v^3}}&{2y{u^6}}&{6{y^2}{u^5}}&{3x{v^2}}
\end{array}} \right]
\end{array}\]對於  $(x,y,u,v) := (0,1,0,0)$ 而言,可知
\[{\bf{f}}'\left( {0,1,0,0} \right) = \left[ {\begin{array}{*{20}{c}}
0&0&0&0\\
0&0&0&0
\end{array}} \right]\]此為 non-invertible。故 implicit function theorem 無法使用。 (注意到在此我們不可說 因為 $A_x$ non-invertible 故 $(x,y)$ 無法用 $(u,v)$ 表示!!  我們僅能說 implicit function theorem 無法使用,所以無法獲得任何結論。)

另一方面,對於點$(x,y,u,v) := (1,-1,1,-1)$ 而言,檢驗
\[{\bf{f}}'\left( {1, - 1,1, - 1} \right) = \left[ {\begin{array}{*{20}{c}}
1&1&1&2\\
{ - 1}&{ - 2}&6&3
\end{array}} \right]\]故若我們需要將 $(x,y)$ 用 $(u,v)$ 表示,則我們需要檢驗 $A_x$ 矩陣是否為 invertible 亦即去檢驗其 determinant 如下
\[{A_x} = \left[ {\begin{array}{*{20}{c}}
1&1\\
{ - 1}&{ - 2}
\end{array}} \right] \Rightarrow \det {A_x} =  - 2 + 1 =  - 1 \ne 0\]故 $A_x$ 為 invertible。也就是說可以 將 $(x,y)$ 用 $(u,v)$ 表示。

注意!! 讀者可自行檢驗在 $(x,y,u,v) := (1,-1,1,-1)$ 附近鄰域,$(u,v)$ 亦可表示成為 $(x,y)$的函數(why? 因為 $\det \left[ {\begin{array}{*{20}{c}}
1&2\\
6&3
\end{array}} \right] =  - 9 \ne 0$)

ref: W. Rudin, "Principle of Mathematical Analysis", 3rd

[Claude] 國小數學加減乘除法計算小遊戲:數學怪獸大亂鬥

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