合成関数の微分(連鎖律)の証明
合成関数の証明をしていく。
まず、合成関数の微分した際に以下のルールが適用できる。
\(
\displaystyle\{f(g(x))\}^\prime=\frac{dy}{du}\frac{du}{dx}
\)
これを証明していく。
\(
\begin{eqnarray}
\displaystyle\{f(g(x))\}^\prime&=&\lim_{h\to0}\frac{f(g(x+h))-f(g(x))}{h}\\
\displaystyle&=&\lim_{h\to0}\frac{f(g(x+h))-f(g(x))}{\color{red}g(x+h-g(x))}\frac{\color{red}g(x+h-g(x))}{h}\dots(分母分子にg(x+h)-g(x))\\
\displaystyle&=&\lim_{h\to0}\frac{f(g(x+h))-f(g(x))}{g(x+h)-g(x))}\cdot g^\prime(x)
\end{eqnarray}
\)
分母分子に\(g(x+h)-g(x)\)に書けるという少しトリッキーなことをしている。
あとは、2番目と最後の式の変形が少し分かりにくいかもしれないが、
以下が成立するため。
\(
\displaystyle g^\prime(x)=\lim_{h\to0}\frac{g(x+h)-g(x)}{h}
\)
これを代入しただけとなる。
そして、
\(g(x+h)-g(x)=j\)
とし、\(h\to0\)のとき、\(j\to0\)なので
先ほどの式は以下に変形できる。
\(
\begin{eqnarray}
g(x+h)&=&g(x)-j\\
\displaystyle \{f(g(x))\}^\prime&=&\lim_{j\to0}\frac{f(g(x+j))-f(g(x))}{j}\cdot g^\prime(x)\\
&=&f^\prime(g(x))g^\prime(x)
\end{eqnarray}
\)
ここまでくれば後一歩。
\(
\begin{eqnarray}
u&=&g(x)\\
\displaystyle \{f(g(x))\}^\prime&=&f^\prime(g(x))g^\prime(x)\\
\displaystyle &=&\frac{dy}{dx} =f^\prime(u)g^\prime(x)=\frac{dy}{du}\frac{du}{dx}\\
\displaystyle \frac{dy}{dx}&=&\frac{dy}{du}\frac{du}{dx}//
\end{eqnarray}
\)
というわけで、ちゃんと最初の式になった。
つまり、合成関数の微分は、中間変数が定義できれば、
中間変数を微分、中間変数での微分の組み合わせで表現しなおせるってことになる。
結構ややこしいものではあるが、
いろいろな関数の組み合わせで何回か練習するとサクっとできるようになると思う。
まとめ
- 多変数関数の連鎖律に突入したが、これを理解するのに必要な知識があるため、それらを列挙。
- 合成関数について説明。
- 合計関数の微分(連鎖律)について説明。
- 合成関数の微分(連鎖律)の証明を実施。
MATLAB、Python、Scilab、Julia比較ページはこちら
Pythonで動かして学ぶ!あたらしい線形代数の教科書
ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装
ゼロからはじめるPID制御
OpenCVによる画像処理入門
恋する統計学[回帰分析入門(多変量解析1)] 恋する統計学[記述統計入門]
Pythonによる制御工学入門
理工系のための数学入門 ―微分方程式・ラプラス変換・フーリエ解析
コメント