Đạo hàm toàn phần

Trong toán học, **đạo hàm toàn phần** của một hàm f tại một điểm là xấp xỉ tuyến tính tốt nhất gần điểm này của hàm đối với các đối số của nó. Không giống như các đạo hàm riêng, đạo hàm toàn phần xấp xỉ hàm số theo tất cả các đối số. Trong nhiều tình huống, điều này giống như xem xét tất cả các đạo hàm riêng một cách đồng thời (cũng có những tình huống đặc biệt).

## Đạo hàm toàn phần như là một ánh xạ tuyến tính
Đạo hàm riêng mô tả sự thay đổi của hàm số theo một hướng nhất định (ứng với đối số đã chọn). Khi ta xét tất cả các đối số, sự thay đổi của hàm số phụ thuộc cả vào hướng của đối số. Do đó, một cách tự nhiên để thể hiện đạo hàm toàn phần là sử dụng ánh xạ tuyến tính.

Đặt U\subseteq \mathbf{R}^n là một tập con mở. Một hàm f:U\rightarrow \mathbf{R}^m được gọi là **khả vi** (**toàn phần**) tại một điểm a\in U nếu tồn tại một phép biến đổi tuyến tính df_a:\mathbf{R}^n \rightarrow \mathbf{R}^m sao cho

: \lim_{x\rightarrow a}\frac{\|f(x)-f(a)-df_a(x-a)\|}{\|x-a\|}=0.

Ánh xạ tuyến tính df_a được gọi là **đạo hàm** (**toàn phần**) hoặc **vi phân** (**toàn phần**) của f tại a. Ta cũng ký hiệu D_a f hoặc Df(a). Một hàm là **khả vi** (**toàn phần**) nếu nó khả vi toàn phần tại mỗi điểm trong miền xác định.

Định nghĩa của đạo hàm toàn phần thể hiện rằng df_a là xấp xỉ tuyến tính tốt nhất của f tại điểm a. Điều này có thể được chính xác hóa bằng cách định lượng sai số của xấp xỉ df_a. Viết

: f(a + h) = f(a) + df_a(h) + \varepsilon(h),

với \varepsilon(h) là sai số trong phép tính gần đúng. Nói rằng đạo hàm của f tại a là df_a tương đương với

: \varepsilon(h) = o(\lVert h\rVert),

với o là ký hiệu o nhỏ và chỉ ra rằng \varepsilon(h) nhỏ hơn nhiều so với \lVert h\rVert khi h \to 0. Đạo hàm toàn phần df_a, nếu tồn tại, là duy nhất.

Đạo hàm toàn phần liên hệ với các đạo hàm riêng phần như sau:

 **Định lý** - Giả sử f là một hàm khả vi tại a với đạo hàm toàn phần df_a. Thế thì đạo hàm theo hướng u: f'(a,u) tồn tại với mọi u\in\mathbb{R}^n và ta có 
 f'(a,u)=df_a(u) 
 Với u là các véc-tơ cơ sở tiêu chuẩn, ta thu được các đạo hàm riêng phần.

Ngược lại, ta cũng có một điều kiện đủ sau đây.

 **Định lý** - Giả sử f là một hàm thỏa mãn 
 *  một đạo hàm riêng phần D_if tồn tại tại điểm a 
 *  n-1 đạo hàm riêng phần còn lại tồn tại *trong một hình cầu mở chứa* a và *liên tục tại* a 
 Thế thì f khả vi tại a.

 **Hệ quả** - Giả sử f có các đạo hàm riêng phần liên tục trên một tập mở U. Thế thì f khả vi trên U.
Ví dụ, ánh xạ f:\mathbb{R}^2-\{(0,0)\}\to\mathbb{R}^2,(x,y)\mapsto(\frac{1}{xy},x) có đạo hàm toàn phần tại một điểm (a,b) là df_{(a,b)}(u,v)=(\frac{-1}{a^2b}u+\frac{-1}{ab^2}v,u). Các đạo hàm riêng phần là \frac{\partial f}{\partial x}(a,b)=df_{(a,b)}(1,0)=(\frac{-1}{a^2b},1) và \frac{\partial f}{\partial y}(a,b)=df_{(a,b)}(0,1)=(\frac{-1}{ab^2},0).

## Đạo hàm toàn phần như là một dạng vi phân
Khi hàm đang xem xét có giá trị thực, đạo hàm toàn phần có thể được biểu diễn như là một dạng vi phân. Ví dụ, giả sử rằng f \colon \mathbf{R}^n \to \mathbf{R} là một hàm khả vi của các biến x_1, \ldots, x_n.

Xét một véc-tơ trong \textbf{R}^n

: \Delta x = \begin{pmatrix} \Delta x_1, & \cdots &, & \Delta x_n \end{pmatrix}^T

Ta có

: f(a + \Delta x) - f(a) - df_a(\Delta x) = o(\vert\Delta x\vert)

với

: df_a = \sum_{i=1}^n \frac{\partial f}{\partial x_i}(a)dx_i.

là một 1-dạng vi phân.

## Đạo hàm của ánh xạ hợp
Với hai hàm số f và g, đạo hàm toàn phần của hàm hợp g \circ f tại a thỏa mãn

: d(g \circ f)_a = dg_{f(a)} \circ df_a.

Nếu các đạo hàm toàn phần của f và g được xác định bởi các ma trận Jacobi, phép hợp ở vế phải ứng với phép nhân ma trận.

## Chú thích

## Tham khảo

* A. D. Polyanin and V. F. Zaitsev, *Handbook of Exact Solutions for Ordinary Differential Equations (2nd edition)*, Chapman & Hall/CRC Press, Boca Raton, 2003. ISBN&nbsp;
* Apostol, Tom M., 1981, *Mathematical Analysis*, Addison-Wesley Publishing Company
* From thesaurus.maths.org total derivative

## Liên kết ngoài