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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

12/15/2010

[數學分析] 多變數函數的偏導數

令 $E\subset \mathbb{R}^n$ 為 open set。
考慮函數 ${\bf f}: E \subset \mathbb{R}^n \to \mathbb{R}^m$ 。令 $\{{\bf e}_1,...,{\bf e}_n\}$ 與 $\{{\bf u}_1,...,{\bf u}_m\}$ 各為 $\mathbb{R}^n$ 與 $\mathbb{R}^m$ 的 standard bases。則我們可以將 $\bf f$ 以分量(components)形式 $f_i$ 表示:對任意 ${\bf x} \in E$,
\[
{\bf f}({\bf x}) := \sum_{i=1}^m f_i ({\bf x}){\bf u}_i =f_1 {\bf u}_1 + ... + f_m {\bf u}_m
\]或者${f_i}\left( {\bf{x}} \right) = {\bf{f}}\left( {\bf{x}} \right) \cdot {{\bf{u}}_i},i = 1,...,m$

對任意 ${\bf x} \in E $,$1 \le i \le m$ 且 $1 \le j \le n$ 我們可以定義 偏導數 (Partial Derivative)
\[\left( {{D_j}{f_i}} \right)\left( {\bf{x}} \right): = \mathop {\lim }\limits_{t \to 0} \frac{{{f_i}\left( {{\bf{x}} + t{{\bf{e}}_j}} \right) - {f_i}\left( {\bf{x}} \right)}}{t}\]若上述極限存在。

Comments:
1. 注意到 $f_i({\bf x}) = f_i(x_1,...,x_n)$ 故 $D_j f_i$ 表示了固定其餘變數,僅對 $f_i$ 中的 $x_j$ 求導:故我們記做
\[
D_jf_i ({\bf x}) := \frac{\partial f_i}{\partial x_j}
\]並且稱 $D_jf_i$ 為偏導數 (Partial Derivative)

2. 對任意多變數連續函數而言,儘管偏導數存在並不保證全導數存在:但反之則成立:亦即若 $\bf f$ 在點 $\bf x$ 上可微,則其在 $\bf x$處的偏導數存在:且偏導數完全決定了 linear transformation ${\bf f}'({\bf x})$

3. 同 2 偏導數存在不保證 連續。以下我們看個例子:

Example
若 $f(0,0)=(0,0)$ 且 若 $(x,y) \neq (0,0)$
\[
f(x,y) := \frac{xy}{x^2 + y^2}
\](a) 試證 $(D_1 f)(x,y)$ 與 $D_2 f (x,y) $ 在 $\mathbb{R}^2$ 中每一點皆存在。
(b) 試證 $f$ 在 $(0,0)$ 處並不連續。

Proof:
注意到 $f: \mathbb{R}^2 \to \mathbb{R}^1$ ;故我們可利用偏導數定義計算 $(D_1 f)(x,y)$ 與 $D_2 f (x,y) $:首先令 $(x,y) \neq (0,0)$可知
\[\begin{array}{l}
{D_1}f\left( {x,y} \right) = \mathop {\lim }\limits_{h \to 0} \frac{{f\left( {x + h,y} \right) - f\left( {x,y} \right)}}{h}\\
\begin{array}{*{20}{c}}
{}&{}&{}&{}
\end{array} = \mathop {\lim }\limits_{h \to 0} \frac{{\frac{{\left( {x + h} \right)y}}{{{{\left( {x + h} \right)}^2} + {y^2}}} - \frac{{xy}}{{{x^2} + {y^2}}}}}{h}\\
\begin{array}{*{20}{c}}
{}&{}&{}&{}
\end{array} = \mathop {\lim }\limits_{h \to 0} \frac{{y\left[ {{y^2} - x\left( {x + h} \right)} \right]}}{{\left( {{{\left( {x + h} \right)}^2} + {y^2}} \right)\left( {{x^2} + {y^2}} \right)}} = \frac{{y\left( {{y^2} - {x^2}} \right)}}{{{{\left( {{x^2} + {y^2}} \right)}^2}}}
\end{array}\]同理,
\[{D_2}f\left( {x,y} \right) = \mathop {\lim }\limits_{h \to 0} \frac{{f\left( {x,y + h} \right) - f\left( {x,y} \right)}}{h}{\rm{ = }}\frac{{x\left( {{y^2} - {x^2}} \right)}}{{{{\left( {{x^2} + {y^2}} \right)}^2}}}\]上述兩 偏導數 在 $\mathbb{R}^2 \setminus (0,0)$ 處皆存在。接著我們計算 $(x,y)=(0,0)$ 處的偏導數。
\[\left\{ \begin{array}{l}
{D_1}f\left( {0,0} \right) = \mathop {\lim }\limits_{h \to 0} \frac{{f\left( {0 + h,0} \right) - f\left( {0,0} \right)}}{h} = \mathop {\lim }\limits_{h \to 0} \frac{{0 - 0}}{h} = 0\\
{D_2}f\left( {0,0} \right) = \mathop {\lim }\limits_{h \to 0} \frac{{f\left( {0,0 + h} \right) - f\left( {0,0} \right)}}{h} = \mathop {\lim }\limits_{h \to 0} \frac{{0 - 0}}{h} = 0
\end{array} \right.\]

(b) 我們要證 $f$ 在 ${\bf 0} := (0,0)$ 處並不連續。亦即 對 ${\bf 0}$ 而言, 要證明 存在 $\varepsilon >0$ 使得對任意 $\delta >0 $ 存在 ${\bf x}:= (x,y) \neq 0$ 使得
\[
||{\bf x} - {\bf 0}|| < \delta \text{ but }\; |f({\bf x}) - f({\bf 0})| \ge \varepsilon
\] 取 $\varepsilon :=1$ 且 $\delta>0$ 與 ${\bf x}:= (x,y) = (\delta/2,\delta/2) \neq 0$ 則可知
\[{\rm{but |}}f({\bf{x}}) - f({\bf{0}})| = \left| {\frac{{\frac{\delta }{2}\frac{\delta }{2}}}{{{{\frac{\delta }{2}}^2} + {{\frac{\delta }{2}}^2}}} - 0} \right| = \left| {\frac{1}{2} - 0} \right| = \frac{1}{2} > \frac{1}{4} = \varepsilon \]


=============
Theorem 1:
考慮 ${\bf f}: E \subset \mathbb{R}^n \to \mathbb{R}^m$ 且 $\bf f$ 在點 ${\bf x} \in E$處可導,則偏導數 $(D_jf_i)({\bf x})$ 存在且 偏導數完全決定了 ${\bf f}'({\bf x})$:亦即
\[{\bf{f}}'\left( {\bf{x}} \right){{\bf{e}}_j} = \sum\limits_{i = 1}^m {\left( {{D_j}{f_i}} \right)\left( {\bf{x}} \right){{\bf{u}}_i}} ,\begin{array}{*{20}{c}}
{}
\end{array}\left( {1 \le j \le n} \right)\]=============

Proof: omitted.

上述定理可以讓我們將 Linear operator ${\bf f}'({\bf x})$ 表達成矩陣的形式:
\[{\bf{f}}'\left( {\bf{x}} \right) = {\left[ {\begin{array}{*{20}{c}}
{{D_1}{f_1}}&{{D_2}{f_1}}& \cdots &{{D_n}{f_1}}\\
{{D_1}{f_2}}&{{D_2}{f_2}}& \cdots &{{D_n}{f_2}}\\
 \vdots &{}& \ddots & \vdots \\
{{D_1}{f_m}}&{}& \cdots &{{D_n}{f_m}}
\end{array}} \right]_{n \times m}}\]

現在我們看個重要的結果:
=============
Theorem 2: 假設 $\bf f$ 為 map 由 convex open set $E \subset \mathbb{R}^n \to \mathbb{R}^m$,且 $\bf f$ 在 $E$ 上可導,且存在 $M \in \mathbb{R}$ 使得 對任意 $\bf x$ $\in E$, 其 operator norm $||{\bf f}'({\bf x})|| \le M$ 則 對任意 $\bf a,b$ $\in E$,
\[||{\bf{f}}({\bf{b}}) - {\bf{f}}\left( {\bf{a}} \right)|| \le M||{\bf{b}} - {\bf{a}}||
\]=============

Proof:
我們要證明 $||{\bf{f}}({\bf{b}}) - {\bf{f}}\left( {\bf{a}} \right)|| \le M||{\bf{b}} - {\bf{a}}||$

注意到 $E$ 為 convex open set,故我們可利用 convexity 定義,現在對 任意點  $\bf x:=\gamma(t)$ $\in E$,與任意 $t \in [0,1]$ 可取
\[{\bf{x}}: =\gamma(t)= \left( {1 - t} \right){\bf{a}} + t{\bf{b}}\]現在若我們定義 ${\bf{g}}\left( t \right): = {\bf{f}}\left( {\gamma \left( t \right)} \right)$ 則由於 $\gamma$ 在 $(a,b)$ 可導(因為 $\gamma$ 為線性方程 ) 且 $\bf f$ 亦在  $(a,b)$ 可導(由假設可知) ;故可利用 Chain Rule \[\begin{array}{l}
{\bf{g}}'\left( t \right): = {\bf{f}}'\left( {\gamma \left( t \right)} \right)\gamma '\left( t \right) = {\bf{f}}'\left( {\gamma \left( t \right)} \right)\left( {{\bf{b}} - {\bf{a}}} \right)\\
 \Rightarrow \left\| {{\bf{g}}'\left( t \right)} \right\| \le \left\| {{\bf{f}}'\left( {\gamma \left( t \right)} \right)} \right\|\left\| {\left( {{\bf{b}} - {\bf{a}}} \right)} \right\| \le M\left\| {\left( {{\bf{b}} - {\bf{a}}} \right)} \right\|
\end{array}\]上式對 $t \in [0,1]$ 成立,故由 Mean Value Theorem 可知
\[\left\| {{\bf{g}}\left( 1 \right) - {\bf{g}}\left( 0 \right)} \right\| \le M\left\| {\left( {{\bf{b}} - {\bf{a}}} \right)} \right\| \ \ \ \  (\star)
\]但注意到
\[{\bf{g}}\left( t \right): = {\bf{f}}\left( {\gamma \left( t \right)} \right) \Rightarrow \left\{ \begin{array}{l}
{\bf{g}}\left( 1 \right): = {\bf{f}}\left( {\gamma \left( 1 \right)} \right) = {\bf{f}}\left( {\bf{b}} \right)\\
{\bf{g}}\left( 0 \right): = {\bf{f}}\left( {\gamma \left( 0 \right)} \right) = {\bf{f}}\left( {\bf{a}} \right)
\end{array} \right.\]故 $(\star)$ 可改寫為 $\left\| {{\bf{f}}\left( {\bf{b}} \right) - {\bf{f}}\left( {\bf{a}} \right)} \right\| \le M\left\| {\left( {{\bf{b}} - {\bf{a}}} \right)} \right\|$ $\ \ \ \ \ \square$

Corollary:
若 $\bf f'$ $({\bf x}) = \bf 0$ 對任意 $\bf x $ $\in E$,則 $\bf f$ 為常數。

Proof:
要證明 $M=0$ 即可。但注意到前述 Theorem 中對於 $M$ 假設亦包含 $0$ 故證畢。 


現在我們可以開始將導數 與 偏導數 之間性質做連結,注意到 如果一個 函數的 導數 存在且該導數連續,我們是否可以說其 偏導數存在 且 連續呢? 同樣的如果 偏導數存在 且 連續,可否說函數的導數存在且連續? 此答案記做下面的定理 Theorem 4

不過在給出 Theorem 4 之前,我們需要一些定義 何謂導數存在且導數連續:

===========
Definition: f is $C^1$ function
考慮函數 $\bf f$ $E \to \mathbb{R}^m$ 在 $E$ 上可導 且 $\bf f'$ $: E \to L(\mathbb{R^n},\mathbb{R}^m)$ 為連續函數,則我們說此函數 $\bf f$ $ \in C^1(E)$。

Definition: f' is continuous
我們稱 函數 $\bf  f'$ $: E \to L(\mathbb{R^n},\mathbb{R}^m)$  為連續函數 若下列條件成立:
對任意 $\bf x$ $\in E$,且任意 $\varepsilon >0$, 存在 $\delta >0$ 使得 對 $\bf y$ $\in E$,我們有
\[||{\bf{x}} - {\bf{y}}|| < \delta  \Rightarrow ||{\bf{f}'}\left( {\bf{x}} \right) - {\bf{f}'}\left( {\bf{y}} \right)|| < \varepsilon \]===========

Comments:
注意到 上述定義中 由於 $\bf x,y$ $\in E$,故其 norm 為定義在 $E$上的 norm ;但是 $\bf f'$ 為 linear operator 故其 norm $||{\bf{f}}\left( {\bf{x}} \right) - {\bf{f}}\left( {\bf{y}} \right)|{|_L} < $ 為 operator norm。亦即 \[||{\bf{f}'}\left( {\bf{x}} \right) - {\bf{f}'}\left( {\bf{y}} \right)|{|_L}: = \mathop {\sup }\limits_{{\bf{h}} = 1} ||{\bf{f}'}\left( {\bf{x}} \right){\bf{h}} - {\bf{f}'}\left( {\bf{y}} \right){\bf{h}}||\]


現在我們可以給出 Theorem 4:偏導數存在 且 連續,若且唯若 函數的導數存在且連續

Theorem 4:
若 $\bf f$ $:E \subset{\mathbb{R}^n} \to \mathbb{R}^m$,則 $\bf f$ $\in C^1(E)$ 若且唯若 其偏導數 $D_j f_i({\bf x})$ 存在 且連續。

Proof: omitted

12/12/2010

[數學分析] 淺論多變數函數的全導數

首先回憶 單變數 函數的導數定義

若 $f : (a,b) \subset \mathbb{R} \to \mathbb{R}$ 為 實數函數 若 $x \in (a,b)$ 則其 導數
\[
f'(x) := \lim_{h \to 0}\frac{f(x+h) - f(x)}{h}
\]

上述的單變數函數導數雖然直覺,但是若我們想要拓展到多變數情況的時候便會面臨一些問題,比如說上述導數定義需要除以 $h $ 但如果我們現在考慮 多變數 的時候此時分母 $h$ 會變成向量 $\bf h$ 此時我們該怎麼處理 "除以一個向量" 這類的問題。

想法如下:取 norm $||\cdot||$ 將向量變回單變數。

==================
Definition: Differentiable at point ${\bf x}$
我們稱函數 ${\bf{f}}: E \subset \mathbb{R}^n \to \mathbb{R}^m$ ($E$ 為 open) 為在 ${\bf x} \in \mathbb{R}^n$ 可微,若下列條件成立:
存在 Linear Transformation $L \in \mathcal{L}(\mathbb{R}^n, \mathbb{R}^m)$ 使得
\[\mathop {\lim }\limits_{{\bf{h}} \to 0} \frac{{\left\| {{\bf{f}}({\bf{x}} + {\bf{h}}) - {\bf{f}}({\bf{x}}) - L \cdot {\bf{h}}} \right\|}}{{\left\| {\bf{h}} \right\|}} = 0
\]且我們稱 ${\bf f}$ 為在  ${\bf x} \in \mathbb{R}^n$ 可微且記做 ${\bf{f}}'\left( {\bf{x}} \right) = L$
==================

==================
Definition: Differentiable on an open set $E$
若 ${\bf{f}}: E \subset \mathbb{R}^n \to \mathbb{R}^m$ 且 $E$ open,則我們說 ${\bf{f}}$ 在 differentiable on $E$ 若 對任意 ${\bf{x}} \in E$,${\bf{f}}$ 都在 ${\bf{x}}$ 上可微。
==================

Comments:
1. 若 $\bf f$ 為在 open set $E$ 上 可導,則我們視為 ${\bf f}' : E \to L(\mathbb{R}^n, \mathbb{R}^m)$

2. 前述定義中線性算子 $L  ={\bf f}'({\bf x})$ 通常又記做 $D_{\bf x} {\bf f}$ ;我們稱此算子為 total derivative 或者 differential at point $\bf x$


現在我們看幾個例子:
-----
Example 1. What is the Derivative of a Linear Operator?
令 ${\bf f}: \mathbb{R}^n \to \mathbb{R}^m$ 且 ${\bf f}({\bf x}) = A{\bf x}$,其中 $A$ 為 Linear operator (事實上 $A$ 為 $m \times n$ 的矩陣)。試問 ${\bf f}'({\bf x}) =?$
-----
Solution:
由定義可知我們需要
\[\mathop {\lim }\limits_{{\bf{h}} \to {\bf{0}}} \frac{{\left\| {{\bf{f}}\left( {{\bf{x}} + {\bf{h}}} \right) - {\bf{f}}\left( {\bf{x}} \right) - {\bf{f}}'\left( {\bf{x}} \right){\bf{h}}} \right\|}}{{\left\| {\bf{h}} \right\|}} = 0\]故現在觀察
\[{\bf{f}}\left( {{\bf{x}} + {\bf{h}}} \right) - {\bf{f}}\left( {\bf{x}} \right) = A\left( {{\bf{x}} + {\bf{h}}} \right) - A\left( {\bf{x}} \right) = A{\bf{h}}\]可以發現若選 ${\bf{f}}'\left( {\bf{x}} \right) = A$ 即為所求。$\square$

-----
Example 2. 
令 ${\bf f}: \mathbb{R}^1 \to \mathbb{R}^n$ 且 \[{\bf{f}}({t}) = \left[ {\begin{array}{*{20}{c}}
1&t&{{t^2}}& \cdots &{{t^{n - 1}}}
\end{array}} \right]^T
\]試問 ${\bf f}'({\bf 0}) \in L(\mathbb{R}, \mathbb{R}^n)$ 為何?
-----
Solution:
注意到 ${\bf f}: \mathbb{R}^1 \to \mathbb{R}^n$,故由導數定義可知我們希望下式成立:
\[\mathop {\lim }\limits_{h \to 0} \frac{{\left\| {{\bf{f}}\left( {0 + h} \right) - {\bf{f}}\left( 0 \right) - {\bf{f}}'\left( 0 \right)h} \right\|}}{{\left\| h \right\|}} = 0\]注意到 $\bf f$ 為 $n \times 1$ 的向量,故
\[\begin{array}{*{20}{l}}
{{\bf{f}}\left( {0 + h} \right) - {\bf{f}}\left( 0 \right) = {{\left[ {\begin{array}{*{20}{c}}
1&h&{{h^2}}& \cdots &{{h^{n - 1}}}
\end{array}} \right]}^T} - {{\left[ {\begin{array}{*{20}{c}}
1&0&0& \cdots &0
\end{array}} \right]}^T}}\\
{\begin{array}{*{20}{c}}
{}&{}&{}&{}&{}&{}&{}
\end{array} = {{\left[ {\begin{array}{*{20}{c}}
0&h&{{h^2}}& \cdots &{{h^{n - 1}}}
\end{array}} \right]}^T}\;\;\;\;(*)}
\end{array}\]我們的目的是要找到 ${\bf f'}({\bf 0}) $ 使得
\[\left\| {{\bf{f}}\left( {0 + h} \right) - {\bf{f}}\left( 0 \right) - {\bf{f}}'\left( 0 \right)h} \right\| = 0\]故我們可將待求的導數寫做 ${\bf f'}({\bf 0}) := L = [l_1\;\;l_2\;\;...\;\; l_n]^T$ 其中 $l_1, l_2,...,l_n$ 為待定係數。則
\[\small{{\bf{f}}^\prime }\left( {\bf{0}} \right){\bf{h}} = {\left[ {\begin{array}{*{20}{c}}
{{l_1}}&{{l_2}}&{{l_3}}& \cdots &{{l_n}}
\end{array}} \right]^T}h = \left[ {\begin{array}{*{20}{c}}
{{l_1}h}\\
{{l_2}h}\\
 \vdots \\
{{l_n}h}
\end{array}} \right]\;\;\;\;({ \star })\]現在我們計算 (利用 FACT: 若 $A$ 為 linear operator,則 $||A {\bf x}|| \le ||A|| ||{\bf x}||$)
\[\begin{array}{l}
\left\| {{\bf{f}}\left( {0 + h} \right) - {\bf{f}}\left( 0 \right) - {\bf{f}}'\left( 0 \right)h} \right\| = \left\| {\left[ {\begin{array}{*{20}{c}}
0\\
h\\
{{h^2}}\\
 \vdots \\
{{h^{n - 1}}}
\end{array}} \right] - \left[ {\begin{array}{*{20}{c}}
{{l_1}h}\\
{{l_2}h}\\
{{l_3}h}\\
 \vdots \\
{{l_n}h}
\end{array}} \right]} \right\|\\
\begin{array}{*{20}{c}}
{}&{}&{}&{}&{}&{}&{}&{}&{}&{}&{}&{}
\end{array} =\left\| {\left[ {\begin{array}{*{20}{c}}
{ - {l_1}h}\\
{h - {l_2}h}\\
{{h^2} - {l_3}h}\\
 \vdots \\
{{h^{n - 1}} - {l_n}h}
\end{array}} \right]} \right\| \le \left\| {\left[ {\begin{array}{*{20}{c}}
{ - {l_1}}\\
{{\rm{1}} - {l_2}}\\
{h - {l_3}}\\
 \vdots \\
{{h^{n - {\rm{2}}}} - {l_n}}
\end{array}} \right]} \right\|\left\| h \right\|
\end{array}
\]故選 $l_2 = 1$ 其餘 $l_i = 0, \;\; \forall i =1,..,n $ 則我們可得
\[\small \mathop {\lim }\limits_{h \to 0} \frac{{\left\| {{\bf{f}}\left( {0 + h} \right) - {\bf{f}}\left( 0 \right) - {\bf{f}}'\left( 0 \right)h} \right\|}}{{\left\| h \right\|}} \le \mathop {\lim }\limits_{h \to 0} \frac{{\left\| {\left[ {\begin{array}{*{20}{c}}
{ - {l_1}}\\
{{\rm{1}} - {l_2}}\\
{h - {l_3}}\\
 \vdots \\
{{h^{n - {\rm{2}}}} - {l_n}}
\end{array}} \right]} \right\|\left\| h \right\|}}{{\left\| h \right\|}}{\rm{ = }}\mathop {\lim }\limits_{h \to 0} \left\| {\left[ {\begin{array}{*{20}{c}}
{\rm{0}}\\
{\rm{0}}\\
h\\
 \vdots \\
{{h^{n - {\rm{2}}}}}
\end{array}} \right]} \right\|{\rm{ = 0}}
\]故 ${\bf{f}}'\left( 0 \right){\rm{ = }}{\left[ {\begin{array}{*{20}{c}}
{\rm{0}}&{\rm{1}}&{\rm{0}}& \cdots &{\rm{0}}
\end{array}} \right]^T}$ $\square$


Exercise:
令 函數 $\Phi: C([0,1]) \to C([0,1])$,且
\[
\Phi(f) := \int_0^x f(t) dt
\]試求其 total derivative $D_f \Phi =?$


讀者也許會認為 上述導數存在並不保證為唯一,但事實上 導數確實具備 uniqueness ,現在我們可以著手處理 uniqueness 問題。
==============
Theorem: ${\bf{f}}:E \subset \mathbb{R}^n \to \mathbb{R}^m$,$E$ 為 open,且假設 ${\bf f}$ 滿足  \[\mathop {\lim }\limits_{{\bf{h}} \to 0} \frac{{\left\| {{\bf{f}}({\bf{x}} + {\bf{h}}) - {\bf{f}}({\bf{x}}) - L \cdot {\bf{h}}} \right\|}}{{\left\| {\bf{h}} \right\|}} = 0
\] 且 $L=A_1$, $L= A_2$ 則 $A_1 = A_2$
==============
Proof:
我們要證明 $A_1 = A_2$,故 令 $B:= A_1 - A_2$ 只要證明 $B=0$即可 (注意! 此處 $0$ 表示 zero-operator ,故要證明對任意 ${\bf h} \in \mathbb{R}^n$,$B {\bf h} = 0$)。現在觀察
\[\begin{array}{l}
\left\| {B{\bf{h}}} \right\| = \left\| {\left( {{A_1} - {A_2}} \right){\bf{h}}} \right\| = \left\| {{A_1}{\bf{h}} - {A_2}{\bf{h}}} \right\|\\
\begin{array}{*{20}{c}}
{}&{}&{}
\end{array} = \left\| {{A_1}{\bf{h}} - \left[ {{\bf{f}}({\bf{x}} + {\bf{h}}) - {\bf{f}}({\bf{x}})} \right] + \left[ {{\bf{f}}({\bf{x}} + {\bf{h}}) - {\bf{f}}({\bf{x}})} \right] - {A_2}{\bf{h}}} \right\|\\
\begin{array}{*{20}{c}}
{}&{}&{}
\end{array} \le \left\| {{A_1}{\bf{h}} - \left[ {{\bf{f}}({\bf{x}} + {\bf{h}}) - {\bf{f}}({\bf{x}})} \right]} \right\| + \left\| {\left[ {{\bf{f}}({\bf{x}} + {\bf{h}}) - {\bf{f}}({\bf{x}})} \right] - {A_2}{\bf{h}}} \right\|\\
\begin{array}{*{20}{c}}
{}&{}&{}
\end{array} \le \left\| {{\bf{f}}({\bf{x}} + {\bf{h}}) - {\bf{f}}({\bf{x}}) - {A_1}{\bf{h}}} \right\| + \left\| {{\bf{f}}({\bf{x}} + {\bf{h}}) - {\bf{f}}({\bf{x}}) - {A_2}{\bf{h}}} \right\|
\end{array}\]故可推知
\[\small \mathop {\lim }\limits_{{\bf{h}} \to 0} \frac{{\left\| {B{\bf{h}}} \right\|}}{{\left\| {\bf{h}} \right\|}} \le \underbrace {\mathop {\lim }\limits_{{\bf{h}} \to 0} \frac{{\left\| {{\bf{f}}({\bf{x}} + {\bf{h}}) - {\bf{f}}({\bf{x}}) - {A_1}{\bf{h}}} \right\|}}{{\left\| {\bf{h}} \right\|}}}_{ = 0} + \underbrace {\mathop {\lim }\limits_{{\bf{h}} \to 0} \frac{{\left\| {{\bf{f}}({\bf{x}} + {\bf{h}}) - {\bf{f}}({\bf{x}}) - {A_2}{\bf{h}}} \right\|}}{{\left\| {\bf{h}} \right\|}}}_{ = 0} = 0
\]故 $B$ 為 linear transformation,且注意到 對任意 ${\bf h} \neq {\bf 0}$ 我們有
\[
\frac{||B(t {\bf h})||}{||t {\bf h}||} \to 0 \text{ as $t \to 0$}
\]上述可推知對任意 ${\bf h} \in \mathbb{R}^n$, $B {\bf h} = 0$ 故 $B = 0$。 $\square$

12/01/2010

[微積分] 雙變數函數的極限

以下討論均考慮 雙變數情況
============
Definition: Limit of function with two variables
令 $f :D \subset  \mathbb{R}^2 \to \mathbb{R}$ 且 點 $(a,b) \in D$,則我們說 $f(x,y)$ 在點 $ (a,b)$ 的 Limit  $L$ 記做 $f(x,y) \to L$ as $(x,y) \to (a,b)$ 或者
\[
\lim_{(x,y) \to (a,b)}f(x,y) =L
\]若下列條件成立:
對任意 $\varepsilon >0$ 存在 $\delta >0$ 使得 對任意 $(x,y) \in D$,
\[
\sqrt{(x-a)^2+(y-b)^2} < \delta \Rightarrow |f(x,y) - L| < \varepsilon
\]============

Comments:
事實上上述定義可直接推廣到 $n$ 變數的情況,但為免以下分析過於複雜我們在此僅討論雙變數的情況。以下我們看個例子。


Example
試證 $\displaystyle \lim_{ (x,y) \to (0,0)} \frac{3 x^2y}{x^2 + y^2}$ 存在 且 其極限值為 $0$。

Proof:
要證明   $\displaystyle \lim_{ (x,y) \to (0,0)} \frac{3 x^2y}{x^2 + y^2}$ 存在,由定義出發:給定  $\varepsilon >0$,要證明 存在 $\delta >0$ 使得 對任意 $(x,y) \in \mathbb{R}^2$,
\[
\sqrt{(x-0)^2+(y-0)^2} < \delta \Rightarrow |f(x,y) - 0| < \varepsilon
\]
首先觀察
\[|f(x,y) - 0| = |\frac{{3{x^2}y}}{{{x^2} + {y^2}}}| = \frac{{3{x^2}\left| y \right|}}{{{x^2} + {y^2}}} \le 3\left| y \right| = 3\sqrt {{y^2}}  \le 3\sqrt {{y^2} + {x^2}}
\]故若我們取 $\delta := \varepsilon/3 >0$ 則對任意 $(x,y) \in \mathbb{R}$,我們可得
\[\sqrt {{{(x - 0)}^2} + {{(y - 0)}^2}}  < \delta  \Rightarrow |f(x,y) - 0| \le 3\underbrace {\sqrt {{y^2} + {x^2}} }_{ < \delta  = \varepsilon /3} < 3\left( {\frac{\varepsilon }{3}} \right) < \varepsilon \]故 $\displaystyle \lim_{ (x,y) \to (0,0)} \frac{3 x^2y}{x^2 + y^2} =0$ $\square$


Comment:
在單變數函數的情況中,我們知道極限存在 等價 左右極限相等 (從左方逼近 = 右方逼近),但是如果情況推廣到雙變數,則情況將不再這麼單純,所謂的極限存在必須對 "任意" 的逼近方向其極限都必須相等。


============
FACT:
若 $f(x,y) \to L_1 \text{ as } (x,y) \to (a,b)$ 沿著某路徑 $C_1$ 逼近 且 $f(x,y) \to L_2 \text{ as } (x,y) \to (a,b)$  沿著某路徑 $C_2$ 逼近 且 $L_1 \neq L_2$ 則 $\lim_{(x,y) \to (a,b)}f(x,y) =L$ 不存在。
============


Example:
考慮 $\displaystyle \lim_{(x,y) \to (0,0)} \frac{x^2-y^2}{x^2 + y^2}$ ,試問其極限是否存在?

Solution
令 \[
f(x,y):=\frac{x^2-y^2}{x^2 + y^2}
\]首先考慮沿著 $x$ 軸 逼近 $(0,0)$ 的情況:
由於我們沿著 $x$ 軸,故此時 $y=0$ 我們可先計算
\[f(x,0): = \frac{{{x^2}}}{{{x^2}}} = 1,\;\; \forall x \neq 0 \]故我們可知
\[
f(x,y) \to 1 \; \text{ as }\;(x,y) \to (0,0) \;\; \text{ along x-axis}
\]
接著我們考慮沿著 $y$ 軸 逼近 $(0,0)$ 的情況
同理,由於我們沿著 $y$ 軸,故此時 $x=0$ 我們可先計算
\[f(0,y): = \frac{{ - {y^2}}}{{{y^2}}} =  - 1,\;\; \forall y \neq 0\]故我們可知
\[
f(x,y) \to -1\; \text{ as }\; (x,y) \to (0,0)\;\; \text{ along y-axis}
\]注意到此時沿著路徑 $y$ 軸的極限 不等於 沿著 $x$ 軸的極限,故我們說 $\lim_{(x,y) \to (a,b)} \frac{x^2-y^2}{x^2 + y^2}$  不存在 (by FACT)。$\square$


Comment: 注意到,上述例子也許會給出一個錯誤的印象:認為只要檢驗兩軸即可。但若讀者回憶我們前面討論的內容即可發現,對於雙變數函數的情況,極限存在的條件是對 "任意"方向逼近都必須要正確 (任意方向泛指除了單軸逼近,任意直線逼近,任意線段逼近都要正確!!);現在我們看個例子


Example 2
考慮 $f(x,y) = \frac{xy}{x^2 + y^2}$ 試問極限 $\displaystyle \lim_{(x,y) \to (0,0)} f(x,y)$ 是否存在?

Solution
考慮 $y:=mx$ 且 $m$ 為任意斜率;則此為過 $(0,0)$ 的任意斜直線,我們可用此方程幫助我們檢驗沿著任意直線方向逼近 $(0,0)$ 的極限是否相等 (NOTE: 除了沿著 $y$ 軸逼近 $(0,0)$ 之外 (why? 因為垂直線段斜率沒有定義!) )  :

且看
\[f(x,mx) = \frac{{xy}}{{{x^2} + {y^2}}} = \frac{{x\left( {mx} \right)}}{{{x^2} + {{\left( {mx} \right)}^2}}} = \frac{{m{x^2}}}{{{x^2} + {m^2}{x^2}}} = \frac{m}{{1 + {m^2}}},\forall x \ne 0\]亦即
\[\mathop {\lim }\limits_{(x,y) \to (0,0)} f(x,y) = \frac{m}{{1 + {m^2}}}
\]上式顯示了若改變 $m$ 值 (由不同斜線逼近 $(0,0)$),則 $f(x,y)$ 會得到不同的極限,故 $\displaystyle \lim_{(x,y) \to (0,0)} f(x,y)$ 不存在 (by FACT)。$\square$

EXERCISE: 讀者可嘗試重做上述題目但此次改成用 $x = my$ 檢驗。


Comment: Again! 上述例子也許會給出一個錯誤的印象:認為只要檢驗任意直線方向逼近即可。但若讀者回憶我們前面討論的內容即可發現,對於雙變數函數的情況,極限存在的條件是對 "任意"方向逼近都必須要正確 (任意方向泛指任意 "線段" (不只有直線) 逼近都要正確!!);現在我們看個例子


Example 3
考慮 $f(x,y)=\frac{xy^2}{x^2 + y ^4}$ 試問其在 $(0,0)$ 處極限是否存在

Solution:
直接考慮 $y=mx$ (檢驗沿著任意方向斜直線逼近 $(0,0)$)
\[f(x,mx) = \frac{{x{{\left( {mx} \right)}^2}}}{{{x^2} + {{\left( {mx} \right)}^4}}} = \frac{{x{m^2}{x^2}}}{{{x^2} + {m^4}{x^4}}} = \frac{{x{m^2}}}{{1 + {m^4}{x^2}}},\forall x \ne 0\]故
\[f(x,mx) = \frac{{x{m^2}}}{{1 + {m^4}{x^2}}} \to 0 \text{ as } \; (x,y) \to (0,0)\]儘管我們得到了一致的極限,這並不代表極限存在,我們必須再度檢驗其他情況:

現在試著用 $y:=x^2$ (檢驗沿著二次曲線逼近 $(0,0)$):
\[f(x,{x^2}) = \frac{{x{{\left( {{x^2}} \right)}^2}}}{{{x^2} + {{\left( {{x^2}} \right)}^4}}} = \frac{{x{x^2}}}{{1 + {x^2}{x^2}{x^2}}} \to 0 \; \text{ as } \; (x,y) \to (0,0)
\]與 $x:=y^2$,但此時
\[f({y^2},y) = \frac{{{y^2}{y^2}}}{{{{\left( {{y^2}} \right)}^2} + {y^4}}} = \frac{1}{2}\]若取極限沿著 $x=y^2$ 亦為 $1/2 \neq 0$ 故  $f(x,y)=\frac{xy^2}{x^2 + y ^4}$ 在 $(0,0)$ 處極限不存在!! (by FACT) $\square$



11/16/2010

[微積分] Little-oh 的性質 與 其對應的 函數可導定義

======================
Definition: $f$ is Little-Oh of $x$
我們說 當 $x \to 0$ 時, $f(x) = o (x)$ 若下列條件成立:
對任意 $\varepsilon>0$ 存在 $\delta > 0$ 使得
\[ |x - 0| < \delta \Rightarrow \frac{f(x)}{|x|} < \varepsilon \]亦即上述等價為 $\displaystyle \lim_{x \to x} \frac{f(x)}{|x|} = 0$
======================

上述定義可進一步推廣如下:

======================
Definition: $f$ is Little-Oh of $g$
我們說 當 $x \to x_0$ 時, $f(x) = o (g(x))$ 若下列條件成立:
對任意 $\varepsilon>0$ 存在 $\delta > 0$ 與 正數 $c>0$ 使得
\[ |x - x_0| < \delta \Rightarrow \frac{f(x)}{g(x)} < \varepsilon \]亦即上述等價為 $\displaystyle \lim_{x \to x_0} \frac{f(x)}{g(x)} = 0$
======================

以下我們先看個定理,此定理描述了 $o(x)$ 的一些常用性質:

======================
Theorem:
令 $f, g : I \to \mathbb{R}$ 為兩函數 且 $0 \in I$。若 $f(x) = o(x)$ 且 $g(x) =o(x)$ 則下列三個性質成立
\[\begin{array}{l}
1. \; f\left( x \right) + g\left( x \right) = o\left( x \right)\\
2. \; \alpha f\left( x \right) = o\left( x \right),\begin{array}{*{20}{c}}
{}&{}
\end{array}\forall \alpha  \in \mathbb{R}\\
3. \; f\left( x \right)g\left( x \right) = o\left( x \right)
\end{array}\]======================

Proof: (1)
觀察
\[\mathop {\lim }\limits_{x \to 0} \left( {\frac{{f\left( x \right) + g\left( x \right)}}{{\left| x \right|}}} \right) = \mathop {\lim }\limits_{x \to 0} \left( {\frac{{f\left( x \right)}}{{\left| x \right|}} + \frac{{g\left( x \right)}}{{\left| x \right|}}} \right)
\]由於 $f(x) = o(x)$ 且 $g(x) =o (x)$ 故
\[\begin{array}{l}
\mathop {\lim }\limits_{x \to 0} \left( {\frac{{f\left( x \right)}}{{\left| x \right|}}} \right) = 0;\\
\mathop {\lim }\limits_{x \to 0} \left( {\frac{{g\left( x \right)}}{{\left| x \right|}}} \right) = 0
\end{array}\]因此
\[\mathop {\lim }\limits_{x \to 0} \left( {\frac{{f\left( x \right) + g\left( x \right)}}{{\left| x \right|}}} \right) = \mathop {\lim }\limits_{x \to 0} \left( {\frac{{f\left( x \right)}}{{\left| x \right|}} + \frac{{g\left( x \right)}}{{\left| x \right|}}} \right) = 0 + 0 = 0\]亦即
\[
 f(x) + g(x) = o(x)
\]

Proof: (2)
給定任意 $\alpha \in \mathbb{R}$,觀察
\[\mathop {\lim }\limits_{x \to 0} \frac{{\alpha f\left( x \right)}}{{\left| x \right|}} = \alpha \mathop {\lim }\limits_{x \to 0} \frac{{f\left( x \right)}}{{\left| x \right|}} = 0\]亦即
\[
\alpha f(x) = o(x)
\]
Proof: (3)
觀察
\[\mathop {\lim }\limits_{x \to 0} \frac{{f\left( x \right)g\left( x \right)}}{{\left| x \right|}} = \mathop {\lim }\limits_{x \to 0} \frac{{f\left( x \right)g\left( x \right)}}{{\left| x \right|\left| x \right|}}\left| x \right| = \mathop {\lim }\limits_{x \to 0} \left( {\left( {\frac{{f\left( x \right)}}{{\left| x \right|}}} \right)\left( {\frac{{g\left( x \right)}}{{\left| x \right|}}} \right)\left| x \right|} \right)\]由於 $f(x) = o(x)$ 且 $g(x) =o (x)$ 故
\[\begin{array}{l}
\mathop {\lim }\limits_{x \to 0} \left( {\frac{{f\left( x \right)}}{{\left| x \right|}}} \right) = 0;\\
\mathop {\lim }\limits_{x \to 0} \left( {\frac{{g\left( x \right)}}{{\left| x \right|}}} \right) = 0
\end{array}\]且 $\lim_{x \to 0}|x| =0$因此
\[\mathop {\lim }\limits_{x \to 0} \frac{{f\left( x \right)g\left( x \right)}}{{\left| x \right|}} = \mathop {\lim }\limits_{x \to 0} \left( {\left( {\frac{{f\left( x \right)}}{{\left| x \right|}}} \right)\left( {\frac{{g\left( x \right)}}{{\left| x \right|}}} \right)\left| x \right|} \right) = 0 \cdot 0 \cdot 0 = 0\]

Comment:
上述證明 $(3)$ 亦可採用以下性質來證明:
FACT: 若 $f: I \to \mathbb{R}$ 為函數 且 $0 \in I$,若 $f(x) = o(x)$ 則 $\lim_{x \to 0} f(x) = 0$
讀者可自行嘗試。

以下定理將 little oh 與 函數可微 的定義做連結。

======================
Theorem:
考慮 $f: I \to \mathbb{R}$,則下列敘述等價
\[
1.\;\mathop {\lim }\limits_{h \to 0} \frac{{f\left( {x + h} \right) - f\left( x \right)}}{h} = f'\left( x \right)\]
\[
2. \;\mathop {\lim }\limits_{h \to 0} \frac{{f\left( {x + h} \right) - f\left( x \right) - f'\left( x \right)h}}{h} = 0
\]
\[
3.  \; \mathop {\lim }\limits_{h \to 0} \frac{{f\left( {x + h} \right) - f\left( x \right) - f'\left( x \right)h}}{{\left| h \right|}} = 0
\]
\[
4.  \; f\left( {x + h} \right) - f\left( x \right) - f'\left( x \right)h = o\left( h \right)
\]
\[
5. \; f\left( {x + h} \right) - f\left( x \right) = f'\left( x \right)h + o\left( h \right)
\]======================


Comment:
上述定理中的 1. 為標準的可導定義,表示 割線極限存在。

現在我們可以引入另一種 函數可導 的定義,此定義在某種意義上扮演承先啟後的角色,因為透過此定義將可允許我們把單變數函數可導的定義推廣到多變數函數之上。現在我們將原本割線極限 的定義改寫成以下定義:


======================
Definition: 令 $f: I \to \mathbb{R}$ 為函數,我們說 $f$ 在點 $x$ 可導若下列條件成立:若存在唯一常數,記作 $f'(x)$,使得
\[
f(x+h) - f(x) = f'(x) h + o(h)
\] 成立
======================


Comments: 
1. 上述導數唯一的結果來自極限值的唯一性質。
2. 讀者也許感到疑惑明明我們對於函數可導的定義已經透過割線極限來定義,為何還要再重新定一個新的定義?因為上述定義將允許我們將原本單變數 $f$ 推廣到 多變數函數。

11/24/2009

[數學分析] 淺談有限維度空間的 Linear Transformation

這邊介紹 $\mathbb{R}^n$ 空間的 線性轉換 (Linear Transformation)

但我們首先從無窮維任意向量空間開始定義:

======================
令 $X,Y$ 為任意 向量空間 (Vector Space):
Definition: Linear Transformation
我們稱 映射 $A : X \to Y$ 為 線性轉換 (Linear Transformation) 若下列條件成立:對任意 ${\bf{x}},{\bf{y}} \in X$ 與 純量 $c \in \mathbb{R}$,
\[\begin{array}{l}
A\left( {{\bf{x}} + {\bf{y}}} \right) = A{\bf{x}} + A{\bf{y}}\\
A\left( {c{\bf{x}}} \right) = cA{\bf{x}}
\end{array}\]======================

Comment:
1. 注意到上述符號: $A ({\bf x}) $ 表示 $A$ 作用在 ${\bf x}$ 上!!  並非乘法一般而言,若 $A$ 為 linear ,$A({\bf x}) $ 會記為 $A \bf x$ (讀者須避免與乘法造成誤會!)

2. 考慮 Linear transformation $A: X \to Y$ ,若 $\left\{ {{{\bf{x}}_1},{{\bf{x}}_2},...,{{\bf{x}}_n}} \right\}$ 為 $X$ 空間的 基底 (basis),則任意向量 ${\bf x} \in X$ 有唯一表示:
\[{\bf{x}} = \sum\limits_{i = 1}^n {{c_i}{{\bf{x}}_i}} \]且由 Linearity of $A$ 可知
\[A{\bf{x}} = A\left( {\sum\limits_{i = 1}^n {{c_i}{{\bf{x}}_i}} } \right) = \sum\limits_{i = 1}^n {{c_i}A{{\bf{x}}_i}} \]

======================
Definition: Linear Operator
Linear Transformation  $A : X \to X$ 稱為 線性算子 (Linear Operator) 
======================

======================
Definition: Invertible Linear Operator
Linear Operator $A : X \to X$ 為 invertible 若下列條件成立:
1. $A$ 為 one-to-one;亦即 對任意 ${{\bf{x}}_1},{{\bf{x}}_2} \in X$, ${{\bf{x}}_1} \ne {{\bf{x}}_2} \Rightarrow A{{\bf{x}}_1} \ne A{{\bf{x}}_2}$
2. $A$ 為 onto;亦即 對任意 ${\bf y} \in X$ 存在 ${\bf x} \in X$ 使得 $A {\bf x} = {\bf x}$

若 Linear Operator $A$ 為 invertible 則其 inverse 我們記做 $A^{-1}$ on $X$ 且滿足
對任意 ${\bf x} \in X$,\[
A^{-1}A({\bf x}) = {\bf x}
\]======================



現在我們看幾個結果:
======================
Theorem 1: 考慮 Linear Operator $A: X \to X$ 且 $X$ 為 有限維度的 vector space。則 $A$ 為 one-to-one 若且為若 $A$ is onto。
======================
Proof: omitted


Comments/Notations:
1. 一般而言,我們定義 $L(X,Y)$ 為一個集合,其中的元素為所有由 $X$ 映射到 $Y$ 的 Linear transformation 所組成。

2. $L(X) := L(X,X)$

3. Addition and Scalar multiplication of Linear Operators
若 $A_1, A_2 \in L(X,Y)$ 且 $c_1, c_2 \in \mathbb{R}$,則對任意 ${\bf x} \in X$,我們可以定義
\[({c_1}{A_1} + {c_2}{A_2}){\bf{x}}: = {c_1} \cdot \underbrace {{A_1}{\bf{x}}}_{ \in L\left( {X,Y} \right)} + {c_2} \cdot \underbrace {{A_2}{\bf{x}}}_{ \in L\left( {X,Y} \right)}\]故 $({c_1}{A_1} + {c_2}{A_2}){\bf{x}} \in L\left( {X,Y} \right)$

4. Composition of Linear Operators:
若 $X,Y,Z$ 為 Vector Spaces 且若 $A \in L(X,Y)$ 與 $B \in L(Y,Z)$ 則我們可以定義 composition of $A$ and $B$ : 對任意 ${\bf x} \in X$
\[
(B \circ A){\bf x} = B(A{\bf x})
\]且 $B \circ A \in L(X,Z)$

5. Operator Norms
考慮 $A \in L(\mathbb{R}^n, \mathbb{R}^m)$ 則我們定義 Operator norm $||A||_L$ 如下:對任意 ${\bf x} \in X$,
\[
||A||_L:=\sup_{||x|| =1} ||A {\bf x}||
\]
且上述 Operator norm 滿足 $||A {\bf x}|| \le ||A||_L ||{\bf x}||$ 對任意 ${\bf x} \in X$。(在不失一般性之下,我們通常將 operator norm $||A||_L$ 直接記做 $||A||$。)
---


現在我們看以下幾個關於 operator norm 的衍生結果:
=================
FACT 1: 若 $A \in L(\mathbb{R}^n, \mathbb{R}^m)$ 則 $||A|| < \infty$ 且 $A$ 為 uniformly continuous mapping。
=================

Proof:
令 $A \in L(\mathbb{R}^n, \mathbb{R}^m)$,我們首先證明  $||A|| < \infty$ ;由定義可知
\[||A|| = ||A|{|_L}: = \mathop {\sup }\limits_{||{\bf{x}}|| = 1} ||A{\bf{x}}|| \ \ \ \ (*)
\]現在令 $\left\{ {{{\bf{e}}_1},...,{{\bf{e}}_n}} \right\}$ 為 $\mathbb{R}^n$ 空間的 standard basis,則可知任意 ${\bf x}$ 可用上述的 standard basis 做唯一表示,故我們現在取 ${\bf x}$ 滿足 $||{\bf x}|| =1$ ;亦即我們可寫
\[{\bf{x}}: = \sum\limits_{i = 1}^n {{c_i}{{\bf{e}}_i}}
\]且 $|c_i| \le 1\; \forall i=1,...,n$ 故 $(*)$ 變成
\[\begin{array}{*{20}{l}}
{||A|| = \mathop {\sup }\limits_{||{\bf{x}}|| = 1} ||A{\bf{x}}|| = \mathop { }||A\sum\limits_{i = 1}^n {{c_i}{{\bf{e}}_i}} ||}\\
{\begin{array}{*{20}{c}}
{}&{}&{}&{}
\end{array} = ||\sum\limits_{i = 1}^n {{c_i}A{{\bf{e}}_i}} || \le \sum\limits_{i = 1}^n {\left\| {A{{\bf{e}}_i}} \right\|}  < \infty }
\end{array}\]
接著我們證明 $A$ 為 uniformly continuous,給定 $\varepsilon>0$ 我們要證明 存在 $\delta>0$ 使得 對任意 ${\bf u,v} \in \mathbb{R}^n$ ,
\[||{\bf{u}} - {\bf{v}}|| < \delta  \Rightarrow ||A{\bf{u}} - A{\bf{v}}|| < \varepsilon \]
如果我們選 $\delta < \varepsilon/||A||$ 則我們有
\[||A{\bf{u}} - A{\bf{v}}|| = ||A\left( {{\bf{u}} - {\bf{v}}} \right)|| \le \underbrace {||A||}_{ < \infty } \cdot \underbrace {||{\bf{u}} - {\bf{v}}||}_{ < \frac{\varepsilon }{{||A||}}} < \varepsilon \]若 $||{\bf{u}} - {\bf{v}}|| < \delta $ 成立。亦即 $A$ 為 uniformly continuous。$\square$



==================
FACT 2: 若 $A,B \in L(\mathbb{R}^n, \mathbb{R}^m)$ 且 $c$ 為 純量,則 operator norm 滿足
\[
||A+B|| \le ||A|| + ||B||;\;\;\; ||c A|| = |c| ||A||
\] =================
Proof:
首先證明 operator norm 滿足 三角不等式 $||A+B|| \le ||A|| + ||B||$;對任意 ${\bf x} \in \mathbb{R}^n$,觀察
\[\begin{array}{l}
||A + B|| = \mathop {\sup }\limits_{||{\bf{x}}|| = 1} ||\left( {A + B} \right){\bf{x}}|| = \mathop {\sup }\limits_{||{\bf{x}}|| = 1} ||A{\bf{x}} + B{\bf{x}}||\\
\begin{array}{*{20}{c}}
{}&{}&{}&{}
\end{array} \le \mathop {\sup }\limits_{||{\bf{x}}|| = 1} ||A{\bf{x}}|| + \mathop {\sup }\limits_{||{\bf{x}}|| = 1} ||B{\bf{x}}||\\
\begin{array}{*{20}{c}}
{}&{}&{}&{}
\end{array} \le ||A|| + ||B||
\end{array}\]
接著我們證明 $ ||c A|| = |c|\cdot ||A||$;對任意 ${\bf x} \in \mathbb{R}^n$,觀察
\[\left| {\left| {c \cdot A} \right|} \right| = \mathop {\sup }\limits_{||{\bf{x}}|| = 1} ||cA{\bf{x}}|| = \left| c \right|\mathop {\sup }\limits_{||{\bf{x}}|| = 1} ||A{\bf{x}}|| = \left| c \right|\left| {\left| A \right|} \right| \ \ \ \ \square
\]

==================
FACT 3: 考慮 $A \in L(\mathbb{R}^n, \mathbb{R}^m)$ 且 $B \in L(\mathbb{R}^m, \mathbb{R}^k)$,則
\[
||B \circ A|| \le ||B|| ||A||
\] =================
Proof: 
\[\begin{array}{l}
|B \circ A|| = \mathop {\sup }\limits_{||{\bf{x}}|| = 1} ||B\left( {A{\bf{x}}} \right)|| \le \mathop {\sup }\limits_{||{\bf{x}}|| = 1} ||B||||A{\bf{x}}||\\
\begin{array}{*{20}{c}}
{}&{}&{}&{}
\end{array} = ||B|| \cdot \underbrace {\mathop {\sup }\limits_{||{\bf{x}}|| = 1} ||A{\bf{x}}||}_{ = ||A||} = ||B|| \cdot ||A||
\end{array} \ \ \ \ \square
\]


==================
FACT 4:  $L(\mathbb{R}^n, \mathbb{R}^m)$ 配備 norm $||A-B||$為 metric space。其中 $A,B \in L(\mathbb{R}^n, \mathbb{R}^m)$
 =================
Proof: omitted.


由於 FACT 4 ,我們知道 $L(\mathbb{R}^n, \mathbb{R}^m)$ 為 metric space,故 topological 架構 (e.g., open, close, compactness,...)可以再其上被討論。

======================
Theorem 2: 令 $\Omega:=L(\mathbb{R}^n)$ 為 invertible linear operators 的集合,則
(a) 若 $A \in \Omega, B \in L(\mathbb{R}^n)$ 且 $||B-A|| \cdot ||A^{-1}|| <1$ 則 $B \in \Omega$
(b) $\Omega \subset L(\mathbb{R}^n)$ 為 open 且 映射 $A \to A^{-1}$ 為 continuous on $\Omega$
======================

Proof:
要證 $B \in \Omega$,亦即 $B$ 為 invertible linear operators。 (由前述 Theorem 1 我們只需證 $B$ 為 one-to-one 即可。) 現在令 $||A^{-1}|| := 1/\alpha$ 且 $||B-A|| := \beta$ 則 由 假設可知 $||B-A|| \cdot ||A^{-1}|| <1 \Rightarrow \beta < \alpha$。

現在觀察:對任意 ${\bf x} \in \mathbb{R}^n$ 我們有
\[\alpha |{\bf{x}}| = \alpha |{A^{ - 1}}A{\bf{x}}| \le \alpha \left\| {{A^{ - 1}}} \right\||A{\bf{x}}| = |A{\bf{x}}|
\]且
\[\begin{array}{l}
|A{\bf{x}}| = |A{\bf{x}} - B{\bf{x}} + B{\bf{x}}|\\
\begin{array}{*{20}{c}}
{}&{}&{}
\end{array} \le |\left( {A - B} \right){\bf{x}}| + |B{\bf{x}}|\\
\begin{array}{*{20}{c}}
{}&{}&{}
\end{array} \le \left\| {A - B} \right\||{\bf{x}}| + |B{\bf{x}}|\\
\begin{array}{*{20}{c}}
{}&{}&{}
\end{array} = \beta |{\bf{x}}| + |B{\bf{x}}|
\end{array}\]將上述結果合併可推得
\[\begin{array}{l}
\left\{ \begin{array}{l}
\alpha |{\bf{x}}| \le |A{\bf{x}}|\\
|A{\bf{x}}| \le \beta |{\bf{x}}| + |B{\bf{x}}|
\end{array} \right.\\
 \Rightarrow \alpha |{\bf{x}}| \le \beta |{\bf{x}}| + |B{\bf{x}}|\\
 \Rightarrow \left( {\alpha  - \beta } \right)|{\bf{x}}| \le |B{\bf{x}}| \ \ \ \ \ (*)
\end{array}
\]注意到由於 $\beta < \alpha$ 故可知若 ${\bf x} \neq 0$ 則 $B{\bf{x}} \ne 0$ 故 $B$ 為 one-to-one。且因為 $\mathbb{R}^n$ 為 finite-dimensional vector space,由 前述 Theorem 可知 $B \in \Omega$

接著我們證明 $(b)$

首先證明 $\Omega$ 為 open,亦即給定 $A \in \Omega$ 存在 $\delta >0$ 使得 open ball $B_\delta(A) \subset \Omega$

觀察 open ball ${B_\delta }(A): = \left\{ {B:\left\| {A - B} \right\| < \delta } \right\}$ 故若我們選 $\delta := \alpha$ 亦即 選 $\delta := 1/\left\| {{A^{ - 1}}} \right\|$ 即可。

我們接著證明 映射 $A \to A^{-1}$ 為 continuous on $\Omega$
觀察
\[\begin{array}{l}
\left\| {{B^{ - 1}} - {A^{ - 1}}} \right\| = \left\| {{B^{ - 1}}\left( {A - B} \right){A^{ - 1}}} \right\|\\
\begin{array}{*{20}{c}}
{}&{}&{}
\end{array} \le \left\| {{B^{ - 1}}} \right\|\left\| {A - B} \right\|\left\| {{A^{ - 1}}} \right\| \le \frac{{\left\| {{B^{ - 1}}} \right\|\beta }}{\alpha }  \ \ \ \ (\star)
\end{array}\]再者我們回憶 $(*): \left( {\alpha  - \beta } \right)|{\bf{x}}| \le |B{\bf{x}}|$,現在若取 ${\bf x} := B^{-1}{\bf y}$ 可得
\[\begin{array}{l}
\left( {\alpha  - \beta } \right)|{\bf{x}}| \le |B{\bf{x}}|\\
 \Rightarrow \left( {\alpha  - \beta } \right)|{B^{ - 1}}{\bf{y}}| \le |B{B^{ - 1}}{\bf{y}}|\\
 \Rightarrow |{B^{ - 1}}{\bf{y}}| \le \frac{1}{{\alpha  - \beta }}|{\bf{y}}|\\
 \Rightarrow \left\| {{B^{ - 1}}} \right\| \le \frac{1}{{\alpha  - \beta }}
\end{array}\]故 $(\star)$ 變成
\[\begin{array}{l}
\left\| {{B^{ - 1}} - {A^{ - 1}}} \right\| \le \frac{{\left\| {{B^{ - 1}}} \right\|\beta }}{\alpha }\\
\begin{array}{*{20}{c}}
{}&{}&{}&{}&{}&{}&{}
\end{array} \le \frac{\beta }{{\left( {\alpha  - \beta } \right)\alpha }}
\end{array}\]現在若我們讓 $||A-B|| \to 0$ 亦即  $||A - B|| \to 0 \Rightarrow \beta  \to 0$ 則
\[
||A^{-1} - B^{-1}|| \to 0
\]亦即映射 $A \to A^{-1}$ 為 continuous on $\Omega$


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

[Claude] 國小數學加減乘除法計算小遊戲:數學怪獸大亂鬥

心血來潮用 Anthropic Claude Opus 4.6 做的簡單國小數學乘除法計算小遊戲,感嘆AI工具之強大與便利。原本可能要耗時幾天的工作轉眼就完成,時代的巨輪確實在飛速轉動。  數學怪獸大亂鬥(Math Monster Brawl)對戰的國小數學 加減乘除 小遊戲連結...