अवकल फलन: Difference between revisions
From Vigyanwiki
No edit summary |
No edit summary |
||
| Line 1: | Line 1: | ||
{{Short description|Notion in calculus}} | {{Short description|Notion in calculus}} | ||
{{other uses of| | {{other uses of|अवकलन|topic=गणित|अवकलन (गणित)}} | ||
{{Calculus |Differential}} | {{Calculus |Differential}} | ||
[[ गणना ]] में, | |||
[[ गणना |गणना]] में, अवकलन फलन (गणित) स्वतंत्र चर में परिवर्तन के संबंध में फलन <math>y=f(x)</math> में परिवर्तन के मुख्य भाग का प्रतिनिधित्व करता है। अवकलन <math>dy</math> द्वारा परिभाषित किया गया है | |||
:<math>dy = f'(x)\,dx,</math> | :<math>dy = f'(x)\,dx,</math> | ||
जहाँ <math>f'(x)</math> <math>x</math> के संबंध में f का व्युत्पन्न है, और <math>dx</math> एक अतिरिक्त वास्तविक [[चर (गणित)]] (जिससे <math>dy</math> <math>x</math> और <math>dx</math> का एक फलन हो) है। अंकन ऐसा है कि समीकरण | |||
:<math>dy = \frac{dy}{dx}\, dx</math> | :<math>dy = \frac{dy}{dx}\, dx</math> | ||
धारण करता है, जहां [[लीबनिज संकेतन]] | धारण करता है, जहां [[लीबनिज संकेतन]] <math>dy/dx</math> में व्युत्पन्न का प्रतिनिधित्व किया जाता है, और यह अवकलन के भागफल के रूप में व्युत्पन्न के संबंध में संगत है। लिखता भी है | ||
:<math>df(x) = f'(x)\,dx.</math> | :<math>df(x) = f'(x)\,dx.</math> | ||
चर का सटीक अर्थ <math>dy</math> और <math>dx</math> आवेदन के संदर्भ और गणितीय कठोरता के आवश्यक स्तर पर निर्भर करता है। इन चरों का डोमेन विशेष ज्यामितीय महत्व पर ले सकता है यदि | चर का सटीक अर्थ <math>dy</math> और <math>dx</math> आवेदन के संदर्भ और गणितीय कठोरता के आवश्यक स्तर पर निर्भर करता है। इन चरों का डोमेन विशेष ज्यामितीय महत्व पर ले सकता है यदि अवकलन को विशेष अवकलन रूप, या विश्लेषणात्मक महत्व के रूप में माना जाता है, यदि अवकलन को किसी फलन की वृद्धि के लिए [[रैखिक सन्निकटन]] के रूप में माना जाता है। परंपरागत रूप से, चर <math>dx</math> और <math>dy</math> बहुत छोटा (अनंत) माना जाता है, और इस व्याख्या को गैर-मानक विश्लेषण में कठोर बनाया जाता है। | ||
== इतिहास और उपयोग == | == इतिहास और उपयोग == | ||
अवकलन को पहली बार [[आइजैक न्यूटन]] द्वारा सहज या अनुमानी परिभाषा के माध्यम से प्रस्तुत किया गया था और [[लाइबनिट्स|गॉटफ्रीड लाइबनिट्स]] द्वारा आगे बढ़ाया गया था,जिन्होंने फ़ंक्शन के तर्क <math>x</math> में एक अनंत रूप से छोटे परिवर्तन <math>dx</math> के अनुरूप फ़ंक्शन के मान <math>y</math> में एक अनंत रूप से छोटे परिवर्तन (या अनंत) के रूप में अंतर <math>dy</math> के बारे में सोचा था। उस कारण से, <math>x</math> के संबंध में <math>x</math> के परिवर्तन की तात्कालिक दर, जो फ़ंक्शन के व्युत्पन्न का मान है, <math> \frac{dy}{dx} </math> को अंश द्वारा दर्शाया गया है | |||
डेरिवेटिव के लिए लाइबनिज संकेतन कहा जाता है। भागफल <math>dy/dx</math> अनंत रूप से छोटा नहीं है; किन्तु यह [[वास्तविक संख्या]] है। | |||
डेरिवेटिव के लिए लाइबनिज संकेतन कहा जाता है। भागफल <math>dy/dx</math> | |||
उदाहरण के लिए, बिशप बर्कले द्वारा प्रसिद्ध पैम्फलेट [[विश्लेषक]] द्वारा इस रूप में इनफिनिटिमल्स के उपयोग की व्यापक रूप से आलोचना की गई थी। [[ऑगस्टिन-लुई कॉची]] ( | उदाहरण के लिए, बिशप बर्कले द्वारा प्रसिद्ध पैम्फलेट [[विश्लेषक]] द्वारा इस रूप में इनफिनिटिमल्स के उपयोग की व्यापक रूप से आलोचना की गई थी। [[ऑगस्टिन-लुई कॉची]] (1823) ने लीबनिज के इनफिनिटिमल्स के परमाणुवाद की अपील के बिना अंतर को परिभाषित किया।<ref>For a detailed historical account of the differential, see {{harvnb|Boyer|1959}}, especially page 275 for Cauchy's contribution on the subject. An abbreviated account appears in {{harvnb|Kline|1972|loc=Chapter 40}}.</ref><ref>Cauchy explicitly denied the possibility of actual infinitesimal and infinite quantities {{harv|Boyer|1959|pp=273–275}}, and took the radically different point of view that "a variable quantity becomes infinitely small when its numerical value decreases indefinitely in such a way as to converge to zero" ({{harvnb|Cauchy|1823|p=12}}; translation from {{harvnb|Boyer|1959|p=273}}).</ref> इसके अतिरिक्त, कॉची, जीन ले रोंड डी'अलेम्बर्ट का अनुसरण करते हुए, लीबनिज़ और उनके उत्तराधिकारियों के तार्किक क्रम को उल्टा कर दिया: व्युत्पन्न ही मौलिक वस्तु बन गया, जिसे अवकलन भागफलों की [[सीमा (गणित)]] के रूप में परिभाषित किया गया था, और अवकलन तब थे इसके संदर्भ में परिभाषित किया गया है। अर्थात्, अवकलन <math>dy</math> को परिभाषित करने के लिए कोई भी स्वतंत्र था अभिव्यक्ति द्वारा | ||
:<math>dy = f'(x)\,dx</math> | :<math>dy = f'(x)\,dx</math> | ||
जिसमें <math>dy</math> और <math>dx</math> परिमित वास्तविक मान लेने वाले बस नए चर हैं,<ref>{{harvnb|Boyer|1959|p=275}}</ref> नियत अतिसूक्ष्म नहीं जैसा कि लाइबनिज के लिए था।<ref>{{harvnb|Boyer|1959|p=12}}: "The differentials as thus defined are only new ''variables'', and not fixed infinitesimals..."</ref> | जिसमें <math>dy</math> और <math>dx</math> परिमित वास्तविक मान लेने वाले बस नए चर हैं,<ref>{{harvnb|Boyer|1959|p=275}}</ref> नियत अतिसूक्ष्म नहीं जैसा कि लाइबनिज के लिए था।<ref>{{harvnb|Boyer|1959|p=12}}: "The differentials as thus defined are only new ''variables'', and not fixed infinitesimals..."</ref> | ||
के अनुसार {{harvtxt|Boyer|1959|p=12}}, कॉची का दृष्टिकोण लीबनिज के अतिसूक्ष्म दृष्टिकोण पर महत्वपूर्ण तार्किक सुधार था, क्योंकि, अत्यल्प मात्राओं की आध्यात्मिक धारणा को | के अनुसार {{harvtxt|Boyer|1959|p=12}}, कॉची का दृष्टिकोण लीबनिज के अतिसूक्ष्म दृष्टिकोण पर महत्वपूर्ण तार्किक सुधार था, क्योंकि, अत्यल्प मात्राओं की आध्यात्मिक धारणा को प्रायुक्त करने के अतिरिक्त, मात्राएँ <math>dy</math> और <math>dx</math> अब किसी भी अन्य वास्तविक मात्राएँ सार्थक विधि के समान ही हेरफेर किया जा सकता है। अवकलनों के प्रति कॉची का समग्र अवधारणात्मक दृष्टिकोण आधुनिक विश्लेषणात्मक उपचारों में मानक बना हुआ है,<ref>{{harvnb|Courant|1937a|loc=II, §9}}: "Here we remark merely in passing that it is possible to use this approximate representation of the increment <math>\Delta y</math> by the linear expression <math>hf(x)</math> to construct a logically satisfactory definition of a "differential", as was done by Cauchy in particular."</ref> चूंकि कठोरता पर अंतिम शब्द, सीमा की पूरी तरह से आधुनिक धारणा, अंततः [[कार्ल वीयरस्ट्रास]] के कारण थी।<ref>{{harvnb|Boyer|1959|p=284}}</ref> | ||
भौतिक उपचारों में, जैसे कि [[ऊष्मप्रवैगिकी]] के सिद्धांत पर | भौतिक उपचारों में, जैसे कि [[ऊष्मप्रवैगिकी]] के सिद्धांत पर प्रायुक्त होने वाले, अनंत दृश्य अभी भी प्रबल है। {{harvtxt|कुरेंट |जॉन|1999|p=184}} इनफिनिटिमल डिफरेंशियल के भौतिक उपयोग को उनकी गणितीय असंभवता के साथ इस प्रकार मिलाते हैं। अवकलन परिमित गैर-शून्य मानों का प्रतिनिधित्व करते हैं जो उस विशेष उद्देश्य के लिए आवश्यक शुद्धता की डिग्री से छोटे होते हैं जिसके लिए उनका लक्ष्य होता है। इस प्रकार भौतिक अतिसूक्ष्मों को त्रुटिहीन अर्थ रखने के लिए संबंधित गणितीय अतिसूक्ष्म से अपील करने की आवश्यकता नहीं है। | ||
[[गणितीय विश्लेषण]] और विभेदक ज्यामिति में बीसवीं शताब्दी के विकास के बाद, यह स्पष्ट हो गया कि | [[गणितीय विश्लेषण]] और विभेदक ज्यामिति में बीसवीं शताब्दी के विकास के बाद, यह स्पष्ट हो गया कि फलन के अवकलन की धारणा को विभिन्न तरीकों से विस्तारित किया जा सकता है। [[वास्तविक विश्लेषण]] में, किसी फलन की वृद्धि के प्रमुख भाग के रूप में सीधे अवकलन से निपटना अधिक वांछनीय है। यह सीधे इस धारणा की ओर जाता है कि बिंदु पर फलन का अवकलन वेतन वृद्धि <math>\Delta x</math> का रैखिक कार्य है। यह दृष्टिकोण विभिन्न प्रकार के अधिक परिष्कृत स्थानों के लिए अवकलन (रेखीय मानचित्र के रूप में) को विकसित करने की अनुमति देता है, अंततः इस तरह की धारणाओं को जन्म देता है जैसे कि फ्रेचेट या गेटॉक्स व्युत्पन्न। इसी तरह, विभेदक ज्यामिति में, बिंदु पर फलन का अवकलन स्पर्शरेखा सदिश (अनंत रूप से छोटा विस्थापन) का रैखिक कार्य है, जो इसे प्रकार के रूप के रूप में प्रदर्शित करता है: फलन का [[बाहरी व्युत्पन्न]]। गैर-मानक कैलकुलस में, अवकलनों को इनफिनिटिमल्स के रूप में माना जाता है, जिसे स्वयं कठोर आधार पर रखा जा सकता है (देखें अवकलन (इनफिनिटिमल))। | ||
== परिभाषा == | == परिभाषा == | ||
[[File:Sentido geometrico del diferencial de una funcion.png|thumb|upright=1.25| | [[File:Sentido geometrico del diferencial de una funcion.png|thumb|upright=1.25|फलन का अवकलन <math>f(x)</math> बिंदु पर <math>x_0</math>.]]अवकलन कैलकुलस के आधुनिक उपचारों में अवकलन को इस प्रकार परिभाषित किया गया है।<ref>See, for instance, the influential treatises of {{harvnb|Courant|1937a}}, {{harvnb|Kline|1977}}, {{harvnb|Goursat|1904}}, and {{harvnb|Hardy|1908}}. Tertiary sources for this definition include also {{harvnb|Tolstov|2001}} and {{harvnb|Itô|1993|loc=§106}}.</ref> फलन का अवकलन <math>f(x)</math> वास्तविक चर का <math>x</math> कार्य है <math>df</math> दो स्वतंत्र वास्तविक चर के <math>x</math> और <math>\Delta x</math> द्वारा दिए गए | ||
:<math>df(x, \Delta x) \stackrel{\mathrm{def}}{=} f'(x)\,\Delta x.</math> | :<math>df(x, \Delta x) \stackrel{\mathrm{def}}{=} f'(x)\,\Delta x.</math> | ||
या दोनों तर्कों को दबा दिया जा सकता है, यानी कोई देख सकता है <math>df(x)</math> या केवल <math>df</math>. अगर <math>y=f(x)</math>, अवकलन को इस रूप में भी लिखा जा सकता है <math>dy</math>. तब से <math>dx(x,\Delta x)=\Delta x</math>, यह लिखने के लिए पारंपरिक है <math>dx=\Delta x</math> | या दोनों तर्कों को दबा दिया जा सकता है, यानी कोई देख सकता है <math>df(x)</math> या केवल <math>df</math>. अगर <math>y=f(x)</math>, अवकलन को इस रूप में भी लिखा जा सकता है <math>dy</math>. तब से <math>dx(x,\Delta x)=\Delta x</math>, यह लिखने के लिए पारंपरिक है <math>dx=\Delta x</math> जिससे निम्नलिखित समानता हो: | ||
:<math>df(x) = f'(x) \, dx</math> | :<math>df(x) = f'(x) \, dx</math> | ||
अवकलन की यह धारणा सामान्यतः तब प्रायुक्त होती है जब किसी फलन के लिए रैखिक सन्निकटन मांगा जाता है, जिसमें वृद्धि का मान <math>\Delta x</math> काफी छोटा है। अधिक सटीक, अगर <math>f</math> पर अवकलनीय फलन है <math>x</math>, फिर में अवकलन <math>y</math>-मान | |||
:<math>\Delta y \stackrel{\rm{def}}{=} f(x+\Delta x) - f(x)</math> | :<math>\Delta y \stackrel{\rm{def}}{=} f(x+\Delta x) - f(x)</math> | ||
| Line 47: | Line 47: | ||
जिसमें त्रुटि के सापेक्ष वांछित के रूप में छोटा किया जा सकता है <math>\Delta x</math> विवश करके <math>\Delta x</math> पर्याप्त रूप से छोटा होना; यानी, | जिसमें त्रुटि के सापेक्ष वांछित के रूप में छोटा किया जा सकता है <math>\Delta x</math> विवश करके <math>\Delta x</math> पर्याप्त रूप से छोटा होना; यानी, | ||
:<math>\frac{\Delta y - dy}{\Delta x}\to 0</math> | :<math>\frac{\Delta y - dy}{\Delta x}\to 0</math> | ||
जैसा <math>\Delta x\rightarrow 0</math>. इस कारण से, किसी | जैसा <math>\Delta x\rightarrow 0</math>. इस कारण से, किसी फलन के अवकलन को मुख्य भाग के रूप में जाना जाता है | [[प्रमुख भाग]]रैखिक) भाग फलन के वेतन वृद्धि में होता है: अवकलन वेतन वृद्धि का रैखिक कार्य है <math>\Delta x</math>, और यद्यपि त्रुटि <math>\varepsilon</math> अरेखीय हो सकता है, यह तेजी से शून्य हो जाता है <math>\Delta x</math> शून्य हो जाता है। | ||
== कई चरों में | == कई चरों में अवकलन == | ||
{| class="wikitable" | {| class="wikitable" | ||
|+ | |+ | ||
| Line 85: | Line 85: | ||
: <math> y = f(x_1,\dots,x_n), </math> | : <math> y = f(x_1,\dots,x_n), </math> | ||
किसी वेरिएबल ''x'' के संबंध में ''y'' का आंशिक | किसी वेरिएबल ''x'' के संबंध में ''y'' का आंशिक अवकलन<sub>1</sub> परिवर्तन dx के परिणामस्वरूप y में परिवर्तन का मुख्य भाग है<sub>1</sub> उस चर में। आंशिक अवकलन इसलिए है | ||
: <math> \frac{\partial y}{\partial x_1} dx_1 </math> | : <math> \frac{\partial y}{\partial x_1} dx_1 </math> | ||
x के संबंध में y का आंशिक डेरिवेटिव शामिल है<sub>1</sub>. सभी स्वतंत्र चरों के संबंध में आंशिक | x के संबंध में y का आंशिक डेरिवेटिव शामिल है<sub>1</sub>. सभी स्वतंत्र चरों के संबंध में आंशिक अवकलनों का योग कुल अवकलन है | ||
: <math> dy = \frac{\partial y}{\partial x_1} dx_1 + \cdots + \frac{\partial y}{\partial x_n} dx_n, </math> | : <math> dy = \frac{\partial y}{\partial x_1} dx_1 + \cdots + \frac{\partial y}{\partial x_n} dx_n, </math> | ||
| Line 99: | Line 99: | ||
&{}= \frac{\partial y}{\partial x_1} \Delta x_1 + \cdots + \frac{\partial y}{\partial x_n} \Delta x_n + \varepsilon_1\Delta x_1 +\cdots+\varepsilon_n\Delta x_n | &{}= \frac{\partial y}{\partial x_1} \Delta x_1 + \cdots + \frac{\partial y}{\partial x_n} \Delta x_n + \varepsilon_1\Delta x_1 +\cdots+\varepsilon_n\Delta x_n | ||
\end{align}</math> | \end{align}</math> | ||
जहां त्रुटि शब्द ε<sub> ''i''</sub> वृद्धि Δx के रूप में शून्य हो जाती है<sub>''i''</sub> संयुक्त रूप से शून्य हो जाते हैं। कुल | जहां त्रुटि शब्द ε<sub> ''i''</sub> वृद्धि Δx के रूप में शून्य हो जाती है<sub>''i''</sub> संयुक्त रूप से शून्य हो जाते हैं। कुल अवकलन को तब कड़ाई से परिभाषित किया जाता है | ||
:<math>dy = \frac{\partial y}{\partial x_1} \Delta x_1 + \cdots + \frac{\partial y}{\partial x_n} \Delta x_n.</math> | :<math>dy = \frac{\partial y}{\partial x_1} \Delta x_1 + \cdots + \frac{\partial y}{\partial x_n} \Delta x_n.</math> | ||
| Line 111: | Line 111: | ||
जिसमें कुल त्रुटि को वांछित के सापेक्ष छोटा किया जा सकता है <math>\sqrt{\Delta x_1^2+\cdots +\Delta x_n^2}</math> पर्याप्त रूप से छोटे वेतन वृद्धि पर ध्यान केंद्रित करके। | जिसमें कुल त्रुटि को वांछित के सापेक्ष छोटा किया जा सकता है <math>\sqrt{\Delta x_1^2+\cdots +\Delta x_n^2}</math> पर्याप्त रूप से छोटे वेतन वृद्धि पर ध्यान केंद्रित करके। | ||
=== त्रुटि अनुमान के लिए कुल | === त्रुटि अनुमान के लिए कुल अवकलन का अनुप्रयोग === | ||
मापन में, [[प्रायोगिक अनिश्चितता विश्लेषण]] में कुल | मापन में, [[प्रायोगिक अनिश्चितता विश्लेषण]] में कुल अवकलन का उपयोग किया जाता है <math>\Delta f</math> फलन का <math>f</math> त्रुटियों के आधार पर <math>\Delta x,\Delta y,\ldots </math> मापदंडों का <math>x, y, \ldots</math>. यह मानते हुए कि परिवर्तन लगभग रैखिक होने के लिए पर्याप्त छोटा है: | ||
:<math>\Delta f(x)=f'(x)\Delta x</math> | :<math>\Delta f(x)=f'(x)\Delta x</math> | ||
| Line 118: | Line 118: | ||
:<math>\Delta f = f_x \Delta x + f_y \Delta y + \cdots</math> | :<math>\Delta f = f_x \Delta x + f_y \Delta y + \cdots</math> | ||
ऐसा इसलिए है क्योंकि व्युत्पन्न <math>f_x</math> विशेष पैरामीटर के संबंध में <math>x</math> | ऐसा इसलिए है क्योंकि व्युत्पन्न <math>f_x</math> विशेष पैरामीटर के संबंध में <math>x</math> फलन की संवेदनशीलता देता है <math>f</math> में बदलाव के लिए <math>x</math>, विशेष रूप से त्रुटि <math>\Delta x</math>. जैसा कि उन्हें स्वतंत्र माना जाता है, विश्लेषण सबसे खराब स्थिति का वर्णन करता है। घटक त्रुटियों के निरपेक्ष मानों का उपयोग किया जाता है, क्योंकि सरल संगणना के बाद, व्युत्पन्न में ऋणात्मक चिह्न हो सकता है। इस सिद्धांत से योग, गुणन आदि के त्रुटि नियम व्युत्पन्न होते हैं, जैसे: | ||
:होने देना <math>f(a,b)=ab</math>; | :होने देना <math>f(a,b)=ab</math>; | ||
:<math>\Delta f=f_a\Delta a+f_b\Delta b</math>; डेरिवेटिव का | :<math>\Delta f=f_a\Delta a+f_b\Delta b</math>; डेरिवेटिव का मानांकन | ||
:Δf = bΔa + aΔb; f से विभाजित करना, जो a × b है | :Δf = bΔa + aΔb; f से विभाजित करना, जो a × b है | ||
| Line 130: | Line 130: | ||
कहने का तात्पर्य यह है कि गुणन में, कुल सापेक्ष त्रुटि प्राचलों की सापेक्ष त्रुटियों का योग होती है। | कहने का तात्पर्य यह है कि गुणन में, कुल सापेक्ष त्रुटि प्राचलों की सापेक्ष त्रुटियों का योग होती है। | ||
यह समझने के लिए कि यह किस प्रकार कार्य पर निर्भर करता है, उस मामले पर विचार करें जहां कार्य है <math>f(a,b)=a\ln b</math> | यह समझने के लिए कि यह किस प्रकार कार्य पर निर्भर करता है, उस मामले पर विचार करें जहां कार्य है <math>f(a,b)=a\ln b</math> अतिरिक्त। फिर, यह गणना की जा सकती है कि त्रुटि अनुमान है | ||
:Δf/f = Δa/a + Δb/(b ln b) | :Δf/f = Δa/a + Δb/(b ln b) | ||
अतिरिक्त 'के साथ{{nowrap|ln ''b''}}' कारक साधारण उत्पाद के मामले में नहीं मिला। यह अतिरिक्त कारक त्रुटि को छोटा बनाता है, जैसे {{nowrap|ln ''b''}} नंगे b जितना बड़ा नहीं है। | अतिरिक्त 'के साथ{{nowrap|ln ''b''}}' कारक साधारण उत्पाद के मामले में नहीं मिला। यह अतिरिक्त कारक त्रुटि को छोटा बनाता है, जैसे {{nowrap|ln ''b''}} नंगे b जितना बड़ा नहीं है। | ||
== उच्च-क्रम | == उच्च-क्रम अवकलन == | ||
किसी एकल चर x के | किसी एकल चर x के फलन y = f(x) के उच्च-क्रम के अवकलनों को इसके माध्यम से परिभाषित किया जा सकता है:<ref>{{harvnb|Cauchy|1823}}. See also, for instance, {{harvnb|Goursat|1904|loc=I, §14}}.</ref> | ||
:<math>d^2y = d(dy) = d(f'(x)dx) = (df'(x))dx = f''(x)\,(dx)^2,</math> | :<math>d^2y = d(dy) = d(f'(x)dx) = (df'(x))dx = f''(x)\,(dx)^2,</math> | ||
और, सामान्य तौर पर, | और, सामान्य तौर पर, | ||
| Line 141: | Line 141: | ||
अनौपचारिक रूप से, यह उच्च क्रम के डेरिवेटिव के लिए लिबनिज़ के अंकन को प्रेरित करता है | अनौपचारिक रूप से, यह उच्च क्रम के डेरिवेटिव के लिए लिबनिज़ के अंकन को प्रेरित करता है | ||
:<math>f^{(n)}(x) = \frac{d^n f}{dx^n}.</math> | :<math>f^{(n)}(x) = \frac{d^n f}{dx^n}.</math> | ||
जब स्वतंत्र चर x को स्वयं अन्य चरों पर निर्भर रहने की अनुमति दी जाती है, तो अभिव्यक्ति अधिक जटिल हो जाती है, क्योंकि इसमें x में ही उच्च क्रम के | जब स्वतंत्र चर x को स्वयं अन्य चरों पर निर्भर रहने की अनुमति दी जाती है, तो अभिव्यक्ति अधिक जटिल हो जाती है, क्योंकि इसमें x में ही उच्च क्रम के अवकलन भी शामिल होने चाहिए। इस प्रकार, उदाहरण के लिए, | ||
:<math> | :<math> | ||
\begin{align} | \begin{align} | ||
| Line 149: | Line 149: | ||
इत्यादि। | इत्यादि। | ||
इसी तरह के विचार कई चरों के कार्यों के उच्च क्रम के | इसी तरह के विचार कई चरों के कार्यों के उच्च क्रम के अवकलन को परिभाषित करने के लिए प्रायुक्त होते हैं। उदाहरण के लिए, यदि f दो चरों x और y का फलन है, तो | ||
:<math>d^nf = \sum_{k=0}^n \binom{n}{k}\frac{\partial^n f}{\partial x^k \partial y^{n-k}}(dx)^k(dy)^{n-k},</math> | :<math>d^nf = \sum_{k=0}^n \binom{n}{k}\frac{\partial^n f}{\partial x^k \partial y^{n-k}}(dx)^k(dy)^{n-k},</math> | ||
जहाँ <math display="inline">\binom{n}{k}</math> [[द्विपद गुणांक]] है। अधिक चर में, समान अभिव्यक्ति धारण करती है, लेकिन द्विपद विस्तार के अतिरिक्त उपयुक्त [[बहुपद गुणांक]] विस्तार के साथ।<ref>{{harvnb|Goursat|1904|loc=I, §14}}</ref> | |||
कई चरों में उच्च क्रम के | कई चरों में उच्च क्रम के अवकलन भी अधिक जटिल हो जाते हैं जब स्वतंत्र चरों को स्वयं अन्य चरों पर निर्भर रहने की अनुमति दी जाती है। उदाहरण के लिए, x और y के फलन f के लिए, जिन्हें सहायक चरों पर निर्भर रहने की अनुमति है, के पास है | ||
:<math>d^2f = \left(\frac{\partial^2f}{\partial x^2}(dx)^2+2\frac{\partial^2f}{\partial x\partial y}dx\,dy + \frac{\partial^2f}{\partial y^2}(dy)^2\right) + \frac{\partial f}{\partial x}d^2x + \frac{\partial f}{\partial y}d^2y.</math> | :<math>d^2f = \left(\frac{\partial^2f}{\partial x^2}(dx)^2+2\frac{\partial^2f}{\partial x\partial y}dx\,dy + \frac{\partial^2f}{\partial y^2}(dy)^2\right) + \frac{\partial f}{\partial x}d^2x + \frac{\partial f}{\partial y}d^2y.</math> | ||
इस सांकेतिक अक्षमता के कारण, उच्च क्रम के | इस सांकेतिक अक्षमता के कारण, उच्च क्रम के अवकलनों के उपयोग की व्यापक रूप से आलोचना की गई थी {{harvnb|Hadamard|1935}}, जिन्होंने निष्कर्ष निकाला: | ||
: अंत में, समानता का अर्थ या प्रतिनिधित्व क्या है? | : अंत में, समानता का अर्थ या प्रतिनिधित्व क्या है? | ||
::<math>d^2z = r\,dx^2 + 2s\,dx\,dy + t\,dy^2\,?</math> | ::<math>d^2z = r\,dx^2 + 2s\,dx\,dy + t\,dy^2\,?</math> | ||
: ए मोन एविस, रिएन डू टाउट। | : ए मोन एविस, रिएन डू टाउट। | ||
वह है: अंत में, समानता [...] का क्या अर्थ है, या प्रतिनिधित्व किया गया है? मेरी राय में, कुछ भी नहीं। इस संशयवाद के बावजूद, उच्च क्रम के | वह है: अंत में, समानता [...] का क्या अर्थ है, या प्रतिनिधित्व किया गया है? मेरी राय में, कुछ भी नहीं। इस संशयवाद के बावजूद, उच्च क्रम के अवकलन विश्लेषण में महत्वपूर्ण उपकरण के रूप में उभरे।<ref>In particular to [[infinite dimensional holomorphy]] {{harv|Hille|Phillips|1974}} and [[numerical analysis]] via the calculus of [[finite differences]].</ref> | ||
इन संदर्भों में, वृद्धि Δx पर | इन संदर्भों में, वृद्धि Δx पर प्रायुक्त फलन f के nवें क्रम के अवकलन को इसके द्वारा परिभाषित किया जाता है | ||
:<math>d^nf(x,\Delta x) = \left.\frac{d^n}{dt^n} f(x+t\Delta x)\right|_{t=0}</math> | :<math>d^nf(x,\Delta x) = \left.\frac{d^n}{dt^n} f(x+t\Delta x)\right|_{t=0}</math> | ||
या समकक्ष अभिव्यक्ति, जैसे | या समकक्ष अभिव्यक्ति, जैसे | ||
:<math>\lim_{t\to 0}\frac{\Delta^n_{t\Delta x} f}{t^n}</math> | :<math>\lim_{t\to 0}\frac{\Delta^n_{t\Delta x} f}{t^n}</math> | ||
जहाँ <math>\Delta^n_{t\Delta x} f</math> वृद्धि tΔx के साथ nवां [[आगे का अंतर|आगे का अवकलन]] है। | |||
यह परिभाषा तब भी समझ में आती है जब f कई चरों का कार्य है (सादगी के लिए यहाँ वेक्टर तर्क के रूप में लिया गया है)। फिर इस तरह से परिभाषित nवां | यह परिभाषा तब भी समझ में आती है जब f कई चरों का कार्य है (सादगी के लिए यहाँ वेक्टर तर्क के रूप में लिया गया है)। फिर इस तरह से परिभाषित nवां अवकलन सदिश वृद्धि Δx में डिग्री n का सजातीय कार्य है। इसके अलावा, बिंदु x पर f की [[टेलर श्रृंखला]] द्वारा दी गई है | ||
:<math>f(x+\Delta x)\sim f(x) + df(x,\Delta x) + \frac{1}{2}d^2f(x,\Delta x) + \cdots + \frac{1}{n!}d^nf(x,\Delta x) + \cdots</math> | :<math>f(x+\Delta x)\sim f(x) + df(x,\Delta x) + \frac{1}{2}d^2f(x,\Delta x) + \cdots + \frac{1}{n!}d^nf(x,\Delta x) + \cdots</math> | ||
उच्च क्रम गैटॉक्स व्युत्पन्न इन विचारों को अनंत आयामी स्थानों के लिए सामान्यीकृत करता है। | उच्च क्रम गैटॉक्स व्युत्पन्न इन विचारों को अनंत आयामी स्थानों के लिए सामान्यीकृत करता है। | ||
== गुण == | == गुण == | ||
अवकलन के कई गुण व्युत्पन्न, आंशिक व्युत्पन्न और कुल व्युत्पन्न के संबंधित गुणों से सीधे तरीके से अनुसरण करते हैं। इसमे शामिल है:<ref>{{harvnb|Goursat|1904|loc=I, §17}}</ref> | |||
* [[रैखिकता]]: स्थिरांक a और b और अवकलनीय फलन f और g के लिए, | * [[रैखिकता]]: स्थिरांक a और b और अवकलनीय फलन f और g के लिए, | ||
::<math>d(af+bg) = a\,df + b\,dg.</math> | ::<math>d(af+bg) = a\,df + b\,dg.</math> | ||
* उत्पाद नियम: दो अलग-अलग कार्यों f और g के लिए, | * उत्पाद नियम: दो अलग-अलग कार्यों f और g के लिए, | ||
::<math>d(fg) = f\,dg+g\,df.</math> | ::<math>d(fg) = f\,dg+g\,df.</math> | ||
इन दो गुणों के साथ ऑपरेशन डी [[सार बीजगणित]] में व्युत्पन्न (अमूर्त बीजगणित) के रूप में जाना जाता है। वे शक्ति नियम | इन दो गुणों के साथ ऑपरेशन डी [[सार बीजगणित]] में व्युत्पन्न (अमूर्त बीजगणित) के रूप में जाना जाता है। वे शक्ति नियम प्रायुक्त करते हैं | ||
::<math> d( f^n ) = n f^{n-1} df </math> | ::<math> d( f^n ) = n f^{n-1} df </math> | ||
इसके अलावा, व्यापकता के बढ़ते स्तर में [[श्रृंखला नियम]] के विभिन्न रूप धारण करते हैं:<ref>{{harvnb|Goursat|1904|loc=I, §§14,16}}</ref> | इसके अलावा, व्यापकता के बढ़ते स्तर में [[श्रृंखला नियम]] के विभिन्न रूप धारण करते हैं:<ref>{{harvnb|Goursat|1904|loc=I, §§14,16}}</ref> | ||
| Line 188: | Line 188: | ||
&= \frac{\partial y}{\partial x_1} \frac{dx_1}{dt}\,dt + \cdots + \frac{\partial y}{\partial x_n} \frac{dx_n}{dt}\,dt. | |||