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Matriz jacobiana – Wikipédia, a enciclopédia livre

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Cálculo
Teorema fundamental Limite de funções Continuidade Teorema do valor médio Teorema de Rolle
Cálculo Definições Derivada Diferencial Diferencial de uma função Generalizações da derivada Conceitos Notações para diferenciação Segunda derivada Terceira derivada Mudança de variáveis Derivação implícita Taxas relativas Teorema de Taylor Tabela de derivadas Somas Produto Regra da cadeia Potências Quocientes Fórmula de Faà di Bruno
Cálculo integral Tábua de integrais Definições Primitiva Integral Integral imprópria Integral de Riemann Integral de Lebesgue Integral de linha Integração por partes discos cascas cilíndricas substituição substituição trigonométrica Frações parciais mudança de ordem fórmulas de redução
Série Geométrica Aritmético-geométrica Harmônica Alternada Potências Binomial Taylor Laurent Fourier Testes de convergência Teste da divergência Razão Raiz Integral Comparação direta Comparação no limite Série alternada Condensação de Cauchy Dirichlet Abel
Cálculo vetorial Gradiente Divergência Rotacional Laplaciano Teorema do gradiente Teorema de Green Teorema de Stokes Teorema da divergência Derivada direcional
Cálculo com múltiplas variáveis Formalismo Matriz Tensor Exterior Geométrico Definições Derivada parcial Integral múltipla Integral de linha Integral de superfície Integral de volume Matriz jacobiana
Cálculo especializado Cálculo de variações Fracional Malliavin Estocástico
v d e

A Matriz Jacobiana (denominado do matemático alemão Carl Gustav Jakob Jacobi) é a matriz formada pelas derivadas parciais de primeira ordem de uma função vetorial. Se uma função é diferenciável num ponto, a sua derivada é dada em coordenadas pela Jacobiana, mas uma função não precisa ser diferenciável para a existência da Jacobiana; basta que as derivadas parciais existam.

Seja $F:\mathbb {R} ^{n}\to \mathbb {R} ^{m}$ , ou seja, uma função que denominaremos "F", com domínio e imagem no espaço euclidiano n e m dimensional, respectivamente. Tal função é definida por um vetor de m componentes, sendo cada componente uma função $F_{i}:\mathbb {R} ^{n}\to \mathbb {R}$ . As derivadas parciais dessas funções podem ser organizadas numa matriz m x n, que é denominada Matriz Jacobiana. Assim, a Jacobiana é definida como:

Em linguagem matemática	Em Português
${\begin{bmatrix}{\frac {\partial F_{1}}{\partial x_{1}}}&\cdots &{\frac {\partial F_{1}}{\partial x_{n}}}\\\vdots &\ddots &\vdots \\{\frac {\partial F_{m}}{\partial x_{1}}}&\cdots &{\frac {\partial F_{m}}{\partial x_{n}}}\end{bmatrix}}$	Matriz de m linhas e n colunas. A primeira linha representa as derivadas parciais da função $F_{1}$ em relação a todos os x (de x1 a xn). A segunda linha representa as derivadas parciais de $F_{2}$ (também em relação a todos os x), e assim por diante, até a linha de número m, que representa as derivadas parciais de $F_{m}$ em relação a todos os xs.

A Jacobiana é representada por $J_{F}(x_{1},\ldots ,x_{n})$ ou ${\frac {\partial (F_{1},\ldots ,F_{n})}{\partial (x_{1},\ldots ,x_{n})}}$

A k-ésima linha da matriz é dada pela transposta do gradiente de $F_{k}$

O Jacobiano é definido como sendo o determinante da Jacobiana. Ele é de grande importância na mudança de variáveis em integrais múltiplas e no Teorema da Função Inversa.

$J_{F}(x,y)={\begin{bmatrix}{\frac {\partial F_{1}}{\partial x}}&{\frac {\partial F_{1}}{\partial y}}\\&\\{\frac {\partial F_{2}}{\partial x}}&{\frac {\partial F_{2}}{\partial y}}\end{bmatrix}}={\begin{bmatrix}2x&2y\\y&x\end{bmatrix}}$ ^[1]

O determinante Jacobiano é $2(x^{2}-y^{2})$ .

Exemplo 2: Vamos montar a Jacobiana da mudança de variáveis cartesianas para polares. A função que faz a transformação é:

$\left\{{\begin{matrix}x=r\cos \theta \\y=r\operatorname {sen} \theta \end{matrix}}\right.$

A Jacobiana é dada então por:

${\frac {\partial (x,y)}{\partial (r,\theta )}}={\begin{bmatrix}\cos \theta &-r\operatorname {sen} \theta \\\operatorname {sen} \theta &r\cos \theta \end{bmatrix}}$

O Jacobiano é $r$ . portanto poderá ser feito de acordo com alguns métodos matemáticos

$\left\{{\begin{matrix}u=&g_{1}(x,y)\\v=&g_{2}(x,y)\end{matrix}}\right.$ , sendo que g1 e g2 possuem derivadas parciais em relação a x e a y

Portanto, podemos definir o par aleatório (U,V)=G(X,Y). Como determinar a densidade de probabilidade conjunta do par (U,V) a partir da densidade conjunta de (X,Y)?

Como G tem inversa, podemos escrever:

$\left\{{\begin{matrix}x=&h_{1}(u,v)\\y=&h_{2}(u,v)\end{matrix}}\right.$

A densidade conjunta de (U,V) será: $f_{U,V}(u,v)=\left|J\right|f_{X,Y}h_{1}(u,v)h_{2}(u,v)$ , em que $\left|J\right|$ representa o módulo do determinante jacobiano, isto é, o módulo de ${\begin{vmatrix}{\frac {\partial h_{1}(u,v)}{\partial u}}&{\frac {\partial h_{1}(u,v)}{\partial v}}\\{\frac {\partial h_{2}(u,v)}{\partial u}}&{\frac {\partial h_{2}(u,v)}{\partial v}}\end{vmatrix}}$ .

Assim, digamos que (U,V) = (X+Y,X-Y). Teremos então

$\left\{{\begin{matrix}u=&x+y\\v=&x-y\end{matrix}}\right.\longrightarrow \left\{{\begin{matrix}x=&{\color {Blue}u-y}\\y=&{\color {Red}x-v}\end{matrix}}\right.\longrightarrow \left\{{\begin{matrix}x=&u-({\color {Red}x-v})\\y=&({\color {Blue}u-y})-v\end{matrix}}\right.\longrightarrow$ $\left\{{\begin{matrix}x=&h_{1}(u,v)=&{\frac {u+v}{2}}\\y=&h_{2}(u,v)=&{\frac {u-v}{2}}\end{matrix}}\right.$

O determinante jacobiano neste caso (chamado de jacobiano da transformação^[3]) será ${\begin{vmatrix}{\frac {\partial h_{1}(u,v)}{\partial u}}&{\frac {\partial h_{1}(u,v)}{\partial v}}\\{\frac {\partial h_{2}(u,v)}{\partial u}}&{\frac {\partial h_{2}(u,v)}{\partial v}}\end{vmatrix}}$ $={\begin{vmatrix}{\frac {1}{2}}&{\frac {1}{2}}\\{\frac {1}{2}}&-{\frac {1}{2}}\end{vmatrix}}=\left|-{\frac {1}{2}}\right|$ . O módulo deste determinante é ${\frac {1}{2}}$ . A função densidade de probabilidade conjunta é, portanto:

$f_{U,V}(u,v)=\left|J\right|f_{X,Y}h_{1}(u,v)h_{2}(u,v)={\frac {1}{2}}f_{X,Y}\left({\frac {u+v}{2}},{\frac {u-v}{2}}\right)$

A Jacobiana representa a melhor aproximação linear de uma função diferenciável nas vizinhanças de um ponto. Semelhante à aproximação de funções de uma variável pela derivada, uma função vetorial F diferenciável num ponto $\mathbf {x_{0}}$ pode ser aproximada por:

$F(\mathbf {x} )\approx F(\mathbf {x_{0}} )+J_{F}(\mathbf {x_{0}} )\cdot (\mathbf {x} -\mathbf {x_{0}} )^{T}$

sendo $\mathbf {x}$ um ponto próximo de $\mathbf {x_{0}}$ . Essa aproximação é de grande importância no cálculo numérico, onde a Jacobiana e o seu determinante são utilizados para resolver sistemas não-lineares pelo método de Newton (ou método do Gradiente Iterativo).

Matriz Hessiana

Referências

↑ «Confira este exemplo e faça outros com O Monitor». omonitor.io. Consultado em 23 de março de 2016
↑ Faculdade de ciências - universidade de Lisboa. Mais sobre variáveis aleatórias. capítulo 3. Páginas 18 e 19. Disponível em: <http://www.deio.fc.ul.pt/disciplinas/ficheiros_apoio/mest_est/probab/TAlpuim_Cap3Novo.pdf^{[ligação inativa]}>. Acesso em: 10 de março de 2011.
↑ CASELLA, George, e BERGER, Roger L. Inferência estatística - tradução da segunda edição norte-americana. São Paulo: Centage Learning, 2010. ISBN 978-85-221-0894-7. Página 142 e 192.