Pozdravljeni!
Pri ugotavljanju, katere kritične točke funkcije z več neodvisnimi spremenljivkami so ekstremi (relativni minimum, maksimum),
sem poskušal določiti konkavnost oziroma konveksnost funkcije v kritičnih točkah v določeni (poljubni) smeri.
Z direktnim odvajanjem (direct derivative) se dobi "strmino" funkcije v smeri določenega enotskega vektorja.
Direktni odvod je skalarni produkt gradienta vektorja in enotskega vektorja.
Zanima me, kako se izpelje drugi direktni odvod (Second order directional derivative).
Second order directional derivative
Re: Second order directional derivative
Ja pac se enkrat lahko odvajas izraz na povsem isti nacin. Pac
\(\nabla_v^2 f(x)\)
V principu lahko tudi vsakic odvajas v drugo smer, ceprav v tem primeru res rabis drugi odvod v eni sami smeri. Ker je "v" v tem primeru konstanta, pri odvajanju ni kaksnih dodatnih clenov zaradi odvodov v-ja.
Ponavadi pisemo odvod v (normirani) smeri v tudi
\(({\bf v}\nabla) f\)
kar je nekako bolj jasno, saj tocno vidis da je ta operator odvoda skalar (skalarni produkt smeri in gradientnega operatorja). Potem lahko kar direktno poracunas operator:
\(({\bf v}\nabla)^2=(v_x \partial_x+v_y\partial_y+\cdots)^2\)
\(=v_x^2 \partial^2_x+v_y^2\partial^2_y +2v_x v_y\partial_x \partial_y+\cdots\)
kjer pikice pisem v primeru, da imas vec kot dve komponenti.
Logika je torej enostavna: sestejes vse druge odvode (vkljucno z mesanim), pri cemer vsakega pomnozis z istoleznimi komponentami smeri.
\(\nabla_v^2 f(x)\)
V principu lahko tudi vsakic odvajas v drugo smer, ceprav v tem primeru res rabis drugi odvod v eni sami smeri. Ker je "v" v tem primeru konstanta, pri odvajanju ni kaksnih dodatnih clenov zaradi odvodov v-ja.
Ponavadi pisemo odvod v (normirani) smeri v tudi
\(({\bf v}\nabla) f\)
kar je nekako bolj jasno, saj tocno vidis da je ta operator odvoda skalar (skalarni produkt smeri in gradientnega operatorja). Potem lahko kar direktno poracunas operator:
\(({\bf v}\nabla)^2=(v_x \partial_x+v_y\partial_y+\cdots)^2\)
\(=v_x^2 \partial^2_x+v_y^2\partial^2_y +2v_x v_y\partial_x \partial_y+\cdots\)
kjer pikice pisem v primeru, da imas vec kot dve komponenti.
Logika je torej enostavna: sestejes vse druge odvode (vkljucno z mesanim), pri cemer vsakega pomnozis z istoleznimi komponentami smeri.
Re: Second order directional derivative
Aaaaa...
Najlepša hvala
Najlepša hvala
Re: Second order directional derivative
Kaj pa če vektor v ni konstanta??
Re: Second order directional derivative
No kot prvo moras pogledat kaj to sploh pomeni. To nekako pomeni, da gledas odvode vzdolz nekih krivulj (krivocrtne koordinate recimo). Recimo primer tega je, da gledas odvod neke kolicine v smeri hitrosti tekocine (primer: odvod temperature vzdolz tokovnic). Ali karkoli podobnega. Za enojni odvod to ni nic drugace. Pri drugem odvodu pa matematicno ves kaj pride: odvod deluje na vse kar je desno od njega, torej tudi na komponente v-ja. Potem imas samo odvod produkta.
Re: Second order directional derivative
Bo šlo ja...
Nimam nobene literature o tem, zato sem tu vprašal (da ne bi delal narobe).
Hvala še enkrat.
Nimam nobene literature o tem, zato sem tu vprašal (da ne bi delal narobe).
Hvala še enkrat.
Re: Second order directional derivative
No saj stvari v krivocrtnih koordinatah so precej bolj "kosmate"... tole kar sva debatirala je matematicno sicer dobro definirano, v praksi (predvsem v fiziki) pa je dovoljena (smiselna) samo dolocena vrsta odvodov - mora bit vse neodvisno od izbire koordinat. Tako da imas potem kovariantne odvode, Lie-jeve odvode,...
Re: Second order directional derivative
Zanimivo... Ko bom boljše obvladal matematiko, bom pogledal tudi to.
Morda čez par let
Morda čez par let