# Partielle Ableitungen/R/Einführung/Textabschnitt

Es sei $f\colon \mathbb {R} ^{n}\rightarrow \mathbb {R}$ eine durch
    $(x_{1},\ldots ,x_{n})\longmapsto f(x_{1},\ldots ,x_{n})$
gegebene Abbildung. Betrachtet man für einen fixierten Index $i$ die übrigen Variablen $x_{j}$, $j\neq i$, als Konstanten, so erhält man eine Abbildung $\mathbb {R} \rightarrow \mathbb {R}$, die nur von $x_{i}$ abhängt (entsprechend betrachtet man die übrigen Variablen als Parameter). Falls diese Funktion, als Funktion in einer Variablen, differenzierbar ist, so sagen wir, dass $f$ partiell differenzierbar bezüglich $x_{i}$ ist und bezeichnen diese Ableitung mit ${\frac {\partial f}{\partial x_{i}}}$. Der Vorteil der partiellen Ableitungen liegt darin, dass man diese einfach berechnen kann. Jedoch hängen sie von der Wahl einer Basis ab. Die partiellen Ableitungen sind selbst Abbildungen von $\mathbb {R} ^{n}\rightarrow \mathbb {R}$.

## Definition

Es sei $G\subseteq {\mathbb {R} }^{n}$ offen und sei eine Abbildung $f\colon G\rightarrow {\mathbb {R} }^{m}$ durch
    $f(x_{1},\ldots ,x_{n})=(f_{1}(x_{1},\ldots ,x_{n}),\ldots ,f_{m}(x_{1},\ldots ,x_{n}))\,$
gegeben. Es sei $P=(a_{1},\ldots ,a_{n})\in G$ ein Punkt. Für fixierte Indizes $i$ und $j$ betrachten wir die Abbildung
    $I\longrightarrow {\mathbb {R} },\,x_{i}\longmapsto f_{j}(a_{1},\ldots ,a_{i-1},x_{i},a_{i+1},\ldots ,a_{n}),$
$I$
$a_{i}\in I$ derart sei, dass $\{(a_{1},\ldots ,a_{i-1})\}\times I\times \{(a_{i+1},\ldots ,a_{n})\}\subseteq G$ gilt) als Funktion in einer Variablen, wobei die übrigen Variablen $a_{k}$, $k\neq i$, fixiert seien. Ist diese Funktion in $a_{i}$ differenzierbar, so heißt $f_{j}$ partiell differenzierbar in $P$ bezüglich der Koordinate $x_{i}$. Man bezeichnet diese Ableitung (welche ein Element in ${\mathbb {R} }$ ist) mit
    ${\frac {\partial f_{j}}{\partial x_{i}}}(P)$
und nennt sie die $i$-te partielle Ableitung von $f_{j}$ in $P$.
Die Abbildung $f$ heißt partiell differenzierbar im Punkt $P$, falls für alle $i$ und $j$ die partiellen Ableitungen in $P$ existieren. Die $i$-te partielle Ableitung von $f$ in $P$ wird mit
    ${\frac {\partial f}{\partial x_{i}}}(P):={\left({\frac {\partial f_{1}}{\partial x_{i}}}(P),\ldots ,{\frac {\partial f_{m}}{\partial x_{i}}}(P)\right)}\,$
bezeichnet.
Diese Definition führt die $i$-te partielle Ableitung einer Funktion $f\colon \mathbb {R} ^{n}\rightarrow \mathbb {R}$ auf den Ableitungsbegriff in einer Variablen zurück, indem die anderen Variablen „festgehalten“ und als Parameter betrachtet werden. Daher bedeutet die Existenz der $i$-ten partiellen Ableitung von $f$ im Punkt $(a_{1},\ldots ,a_{n})$ einfach die Existenz des Limes
    $\operatorname {lim} _{s\rightarrow 0}\,{\frac {f(a_{1},\ldots ,a_{i-1},a_{i}+s,a_{i+1},\ldots ,a_{n})-f(a_{1},\ldots ,a_{i-1},a_{i},a_{i+1},\ldots ,a_{n})}{s}}.$

## Beispiel

Wir betrachten die Funktion
    $f\colon \mathbb {R} ^{2}\setminus \{(0,0)\}\longrightarrow \mathbb {R} ,\,(x,y)\longmapsto {\frac {xy^{3}}{x^{2}+y^{2}}}.$
Um die partielle Ableitung nach $x$ (in jedem Punkt) zu berechnen, betrachtet man $y$ als eine Konstante, sodass eine nur von $x$ abhängige Funktion dasteht. Diese wird gemäß den Ableitungsregeln für Funktionen in einer Variablen abgeleitet, sodass sich
    ${\frac {\partial f}{\partial x}}={\frac {y^{3}(x^{2}+y^{2})-xy^{3}(2x)}{(x^{2}+y^{2})^{2}}}={\frac {-x^{2}y^{3}+y^{5}}{x^{4}+2x^{2}y^{2}+y^{4}}}\,$
ergibt. Für die partielle Ableitung nach $y$ betrachtet man $x$ als eine Konstante und erhält
    ${\frac {\partial f}{\partial y}}={\frac {3xy^{2}(x^{2}+y^{2})-xy^{3}(2y)}{(x^{2}+y^{2})^{2}}}={\frac {3x^{3}y^{2}+xy^{4}}{x^{4}+2x^{2}y^{2}+y^{4}}}\,.$
Die partiellen Ableitungen sind im Wesentlichen die Richtungsableitungen in Richtung der Basisvektoren. Insbesondere machen partielle Ableitungen nur dann Sinn, wenn eine Basis im Vektorraum, der den Definitionsbereich einer Abbildung darstellt, gewählt worden ist, bzw. wenn eben von vornherein ein $\mathbb {R} ^{n}$ betrachtet wird.

## Lemma

Es sei $G\subseteq {\mathbb {R} }^{n}$ offen, $P\in G$ ein Punkt und sei
    $f\colon G\longrightarrow {\mathbb {R} }^{m},\,(x_{1},\ldots ,x_{n})\longmapsto f(x_{1},\ldots ,x_{n})=(f_{1}(x_{1},\ldots ,x_{n}),\ldots ,f_{m}(x_{1},\ldots ,x_{n})),$
eine Abbildung.
Dann ist $f$ in $P$ genau dann partiell differenzierbar, wenn die Richtungsableitungen von sämtlichen Komponentenfunktionen $f_{j}$ in $P$ in Richtung eines jeden Standardvektors existieren.
In diesem Fall stimmt die $i$-te partielle Ableitung ${\frac {\partial f_{j}}{\partial x_{i}}}(P)$ von $f$ in $P$ mit der Richtungsableitung ${\left(D_{e_{i}}f_{j}\right)}{\left(P\right)}$ von $f_{j}$ in $P$ in Richtung des $i$-ten Standardvektors $e_{i}$ überein, und $f$ ist in $P$ genau dann partiell differenzierbar, wenn die Richtungsableitungen in $P$ in Richtung eines jeden Standardvektors existieren.

### Beweis

Es sei $P=(a_{1},\ldots ,a_{n})$. Wir können uns wegen Fakt auf eine einzige Komponentenfunktion $f_{j}$ beschränken. Da partielle Ableitungen die Ableitungen von Funktionen in einer Variablen sind, ergibt sich
    ${\begin{aligned}{\frac {\partial f_{j}}{\partial x_{i}}}(P)&=\operatorname {lim} _{s\rightarrow 0,s\neq 0}\,{\frac {f_{j}(a_{1},\ldots ,a_{i-1},a_{i}+s,a_{i+1},\ldots ,a_{n})-f_{j}(a_{1},\ldots ,a_{i-1},a_{i},a_{i+1},\ldots ,a_{n})}{s}}\\&=\operatorname {lim} _{s\rightarrow 0,s\neq 0}\,{\frac {f_{j}(P+se_{i})-f_{j}(P)}{s}}\\&={\left(D_{e_{i}}f_{j}\right)}{\left(P\right)}.\,\end{aligned}}$
$\Box$

## Definition

Es sei $G\subseteq {\mathbb {R} }^{n}$ offen und sei eine Abbildung
    $f\colon G\longrightarrow {\mathbb {R} }^{m},\,(x_{1},\ldots ,x_{n})\longmapsto f(x_{1},\ldots ,x_{n})=(f_{1}(x_{1},\ldots ,x_{n}),\ldots ,f_{m}(x_{1},\ldots ,x_{n})),$
gegeben. Dann heißt $f$ partiell differenzierbar, wenn $f$ in jedem Punkt
$P\in G$ partiell differenzierbar ist. In diesem Fall heißt die Abbildung
    ${\frac {\partial f}{\partial x_{i}}}\colon G\longrightarrow {\mathbb {R} }^{m},\,P\longmapsto {\frac {\partial f}{\partial x_{i}}}(P)={\left({\frac {\partial f_{1}}{\partial x_{i}}}(P),\ldots ,{\frac {\partial f_{m}}{\partial x_{i}}}(P)\right)},$
die $i$-te partielle Ableitung von $f$.

## Definition

Es sei $G\subseteq {\mathbb {R} }^{n}$ offen und sei eine Abbildung
    $f\colon G\longrightarrow {\mathbb {R} }^{m},\,(x_{1},\ldots ,x_{n})\longmapsto f(x_{1},\ldots ,x_{n})=(f_{1}(x_{1},\ldots ,x_{n}),\ldots ,f_{m}(x_{1},\ldots ,x_{n})),$
gegeben, die in $P\in G$ partiell differenzierbar sei. Dann heißt die Matrix
    $\operatorname {Jak} (f)_{P}:={\begin{pmatrix}{\frac {\partial f_{1}}{\partial x_{1}}}(P)&\ldots &{\frac {\partial f_{1}}{\partial x_{n}}}(P)\\\vdots &\ddots &\vdots \\{\frac {\partial f_{m}}{\partial x_{1}}}(P)&\ldots &{\frac {\partial f_{m}}{\partial x_{n}}}(P)\end{pmatrix}}\,$
die Jacobi-Matrix zu $f$ im Punkt $P$.

## Beispiel

Wir betrachten die Abbildung $f\colon {\mathbb {R} }^{3}\rightarrow {\mathbb {R} }^{2}$, die durch
    $(x,y,z)\longmapsto {\left(xy^{2}-z^{3},\sin(xy)+x^{2}\cdot \exp z\right)}=(f_{1}(x,y,z),f_{2}(x,y,z))$
gegeben sei. Die partiellen Ableitungen von $f_{1}$ sind
    ${\frac {\partial f_{1}}{\partial x}}=y^{2},\,{\frac {\partial f_{1}}{\partial y}}=2xy,\,{\frac {\partial f_{1}}{\partial z}}=-3z^{2},$
und die partiellen Ableitungen von $f_{2}$ sind
    ${\frac {\partial f_{2}}{\partial x}}=y\cos(xy)+2x\cdot \exp z,\,{\frac {\partial f_{2}}{\partial y}}=x\cdot \cos(xy),\,{\frac {\partial f_{2}}{\partial z}}=x^{2}\cdot \exp(z).$
Damit erhalten wir für einen beliebigen Punkt $P=(x,y,z)$ die Jacobi-Matrix
    ${\begin{pmatrix}y^{2}&2xy&-3z^{2}\\y\cos(xy)+2x\exp(z)&x\cos(xy)&x^{2}\exp(z)\end{pmatrix}}.$
Für einen speziellen Punkt, z.B. $P=(2,1,3)$, setzt man einfach ein:
    ${\begin{pmatrix}1&4&-27\\\cos(2)+4\exp(3)&2\cos(2)&4\exp(3)\end{pmatrix}}.$