在數學中，偏微分（英語：partial derivative）的定義是：一個多變數的函數（或稱多元函數），對其中一個變數（導數）微分，而保持其他變數恆定。

偏微分的作用與價值在向量分析和微分幾何以及機器學習領域中受到廣泛認可。

函數 $f$ 關於變數 $x$ 的偏微分寫為 $f_{x}^{\prime }$ 或 ${\frac {\partial f}{\partial x}}$ 。偏微分符號 $\partial $ 是全微分符號 $d$ 的變體，由阿德里安 - 馬里・勒壤得引入，並在雅可比的重新引入後得到普遍接受。



簡介

假設ƒ是一個多元函數。例如：

　
: $z=f(x,y)=x^{2}+xy+y^{2}$

因為曲面上的每一點都有無窮多條切線，描述這種函數的導數相當困難。偏微分就是選擇其中一條切線，並求出它的斜率。通常，最感興趣的是垂直於 y 軸（平行於 xOz 平面）的切線，以及垂直於 x 軸（平行於 yOz 平面）的切線。

一種求出這些切線的好辦法是把其他變數視為常數。例如，欲求出以上的函數在點 (1, 1) 的與 xOz 平面平行的切線。右圖中顯示了函數的圖像以及這個平面。左圖中顯示了函數在平面 _y_ = 1 上是什麼樣的。我們把變數 y 視為常數，通過對方程式求導，我們可以發現 f 在點 (_x_, _y_) 的導數，記為：

　
: ${\frac {\partial f}{\partial x}}=2x+y$

於是在點 (1, 1) 的 xOz 平面平行的切線的斜率是 3。

　
: ${\frac {\partial f}{\partial x}}=3$

在點 (1, 1)，或稱「f 在 (1, 1) 的關於 x 的偏微分是 3」。



定義

函數 f 可以解釋為 y 為自變數而 x 為常數的函數：

　
: $f(x,y)=f_{x}(y)=\,\!x^{2}+xy+y^{2}$ 。

也就是說，每一個 x 的值定義了一個函數，記為 fx，它是一個一元函數。也就是說：

　
: $f_{x}(y)=x^{2}+xy+y^{2}$ 。

一旦選擇了一個 x 的值，例如 a，那麼 _f_(_x_,_y_) 便定義了一個函數 fa，把 y 映射到 _a_2 + _ay_ + _y_2：

　
: $f_{a}(y)=a^{2}+ay+y^{2}$ 。

在這個表達式中，a 是常數，而不是變數，因此 fa 是只有一個變數的函數，這個變數是 y。這樣，便可以使用一元函數的導數的定義：

　
: $f_{a}'(y)=a+2y$

以上的步驟適用於任何 a 的選擇。把這些導數合併起來，便得到了一個函數，它描述了 f 在 y 方向上的變化：

　
: ${\frac {\partial f}{\partial y}}(x,y)=x+2y$

這就是 f 關於 y 的偏微分，在這裡，∂是一個彎曲的 _d_，稱為偏微分符號。為了把它與字母 _d_ 區分，∂有時讀作「der」、「del」、「dah」或「偏」，而不是「dee」。

一般地，函數 _f_(_x_1,...,_x_n) 在點 (_a_1,...,_an_) 關於 xi 的偏微分定義為：

　
: ${\frac {\partial f}{\partial x_{i}}}(a_{1},\ldots ,a_{n})=\lim _{h\to 0}{\frac {f(a_{1},\ldots ,a_{i}+h,\ldots ,a_{n})-f(a_{1},\ldots ,a_{n})}{h}}$

在以上的差商中，除了 xi 以外的所有變數都是固定的。這個固定值的選擇決定了一個一元函數 $f_{a_{1},\ldots ,a_{i-1},a_{i+1},\ldots ,a_{n}}(x_{i})=f(a_{1},\ldots ,a_{i-1},x_{i},a_{i+1},\ldots ,a_{n})$ ，根據定義，

　
: ${\frac {df_{a_{1},\ldots ,a_{i-1},a_{i+1},\ldots ,a_{n}}}{dx_{i}}}(a_{1},\ldots ,a_{n})={\frac {\partial f}{\partial x_{i}}}(a_{1},\ldots ,a_{n})$

這個表達式說明了偏微分的計算可以化為一元導數的計算。

多變數函數的一個重要的例子，是歐幾里德空間 Rn（例如 R2 或 R3）上的純量值函數 _f_(_x_1,..._x_n)。在這種情況下，f 關於每一個變數 xj 具有偏微分∂_f_/∂_x_j。在點 a，這些偏微分定義了一個向量：

　
: $\nabla f(a)=\left({\frac {\partial f}{\partial x_{1}}}(a),\ldots ,{\frac {\partial f}{\partial x_{n}}}(a)\right)$

這個向量稱為 f 在點 a 的梯度。如果 f 在定義域中的每一個點都是可微的，那麼梯度便是一個向量值函數∇_f_，它把點 a 映射到向量∇_f_(_a_)。這樣，梯度便決定了一個向量場。

一個常見的符號濫用是在歐幾里得空間 R3 中用單位向量 $\mathbf {\hat {i}} ,\mathbf {\hat {j}} ,\mathbf {\hat {k}} $ 來定義 Nabla 算子 (∇) 如下:

　
: $\nabla ={\bigg [}{\frac {\partial }{\partial x}}{\bigg ]}\mathbf {\hat {i}} +{\bigg [}{\frac {\partial }{\partial y}}{\bigg ]}\mathbf {\hat {j}} +{\bigg [}{\frac {\partial }{\partial z}}{\bigg ]}\mathbf {\hat {k}} $

或者，更一般地，對於 _n_ 維歐幾里得空間 Rn 的坐標 (x1, x2, x3,...,xn) 和單位向量 ( $\mathbf {{\hat {e}}_{1}} ,\mathbf {{\hat {e}}_{2}} ,\mathbf {{\hat {e}}_{3}} ,\dots ,\mathbf {{\hat {e}}_{n}} $ ):

　
: $\nabla =\sum _{j=1}^{n}{\bigg [}{\frac {\partial }{\partial x_{j}}}{\bigg ]}\mathbf {{\hat {e}}_{j}} ={\bigg [}{\frac {\partial }{\partial x_{1}}}{\bigg ]}\mathbf {{\hat {e}}_{1}} +{\bigg [}{\frac {\partial }{\partial x_{2}}}{\bigg ]}\mathbf {{\hat {e}}_{2}} +{\bigg [}{\frac {\partial }{\partial x_{3}}}{\bigg ]}\mathbf {{\hat {e}}_{3}} +\dots +{\bigg [}{\frac {\partial }{\partial x_{n}}}{\bigg ]}\mathbf {{\hat {e}}_{n}} $



例子

考慮一個圓錐的體積 V；它與高度 h 和半徑 r 有以下的關係：

　
: $V(r,h)={\frac {\pi r^{2}h}{3}}$ 。

V 關於 r 的偏微分為：

　
: ${\frac {\partial V}{\partial r}}={\frac {2\pi rh}{3}}$ ，它描述了高度固定而半徑變化時，圓錐的體積的變化率。

V 關於 h 的偏微分為：

　
: ${\frac {\partial V}{\partial h}}={\frac {\pi r^{2}}{3}}$ ，它描述了半徑固定而高度變化時，圓錐的體積的變化率。

現在考慮 V 關於 r 和 h 的全微分。它們分別是：

　
: ${\frac {\operatorname {d} V}{\operatorname {d} r}}=\overbrace {\frac {2\pi rh}{3}} ^{\frac {\partial V}{\partial r}}+\overbrace {\frac {\pi r^{2}}{3}} ^{\frac {\partial V}{\partial h}}{\frac {\partial h}{\partial r}}$

以及

　
: ${\frac {\operatorname {d} V}{\operatorname {d} h}}=\overbrace {\frac {\pi r^{2}}{3}} ^{\frac {\partial V}{\partial h}}+\overbrace {\frac {2\pi rh}{3}} ^{\frac {\partial V}{\partial r}}{\frac {\partial r}{\partial h}}$

現在假設，由於某些原因，高度和半徑的比 k 需要是固定的：

　
: $k={\frac {h}{r}}={\frac {\partial h}{\partial r}}$

這便給出了關於 r 的全微分：

　
: ${\frac {\operatorname {d} V}{\operatorname {d} r}}={\frac {2\pi rh}{3}}+k{\frac {\pi r^{2}}{3}}$

可以化簡為：

　
: ${\frac {\operatorname {d} V}{\operatorname {d} r}}=k\pi r^{2}$

類似地，關於 h 的全微分是：

　
: ${\frac {\operatorname {d} V}{\operatorname {d} h}}=\pi r^{2}$

含有未知函數的偏微分的方程式，稱為偏微分方程式，它在物理學、工程學，以及其它應用科學中經常會見到。

與關於 r 和 h 二者相關的全微分是由雅可比矩陣給出的，它的形式為梯度向量 $\nabla V=({\frac {\partial V}{\partial r}},{\frac {\partial V}{\partial h}})=({\frac {2}{3}}\pi rh,{\frac {1}{3}}\pi r^{2})$ 。



記法

在以下的例子中，設 f 為 x、y 和 z 的函數。

f 的一階偏微分為：

　
: ${\frac {\partial f}{\partial x}}=f_{x}=\partial _{x}f$

二階偏微分為：

　
: ${\frac {\partial ^{2}f}{\partial x^{2}}}=f_{xx}=\partial _{xx}f$

二階混合偏微分為：

　
: ${\frac {\partial ^{2}f}{\partial y\,\partial x}}={\frac {\partial }{\partial y}}\left({\frac {\partial f}{\partial x}}\right)=f_{xy}=\partial _{yx}f$

高階偏微分為：

　
: ${\frac {\partial ^{i+j+k}f}{\partial x^{i}\,\partial y^{j}\,\partial z^{k}}}=f^{(i,j,k)}$

當處理多變數函數時，有些變數可能互相有關，這樣就需要明確指定哪些變數是固定的。在諸如統計力學的領域中，f 關於 x 的偏微分，把 y 和 z 視為常數，通常記為：

　
: $\left({\frac {\partial f}{\partial x}}\right)_{y,z}$



正式定義和性質

像導數一樣，偏微分也是定義為一個極限。設 U 為 Rn 的一個開子集，_f_ : _U_ → R 是一個函數。我們定義 f 在點_a_ = (_a_1, ..., _a_n) ∈ _U_ 關於第 i 個變數 xi 的偏微分為：

　
: ${\frac {\partial }{\partial x_{i}}}f(\mathbf {a} )=\lim _{h\rightarrow 0}{f(a_{1},\dots ,a_{i-1},a_{i}+h,a_{i+1},\dots ,a_{n})-f(a_{1},\dots ,a_{n}) \over h}$

即使在某個給定的點 a，所有的偏微分∂_f_/∂_x_i(_a_) 都存在，函數仍然不一定在該點連續。然而，如果所有的偏微分在 a 的一個鄰域內存在並連續，那麼 f 在該鄰域內完全可微分，且全微分是連續的。在這種情況下，我們稱 f 是一個 C1 函數。

偏微分 ${\frac {\partial f}{\partial x}}$ 可以視為定義在 _U_ 內的另外一個函數，並可以再次求偏微分。如果所有的混合二階偏微分在某個點（或集合）連續，我們便稱 f 為在該點（或集合）的一個 C2 函數；在這種情況下，根據克萊羅定理，偏微分可以互相交換：

　
: ${\frac {\partial ^{2}f}{\partial x_{i}\,\partial x_{j}}}={\frac {\partial ^{2}f}{\partial x_{j}\,\partial x_{i}}}$ 。



參考文獻


* George B. Thomas & Ross L. Finney. Calculus and Analytic Geometry. Addison-Wesley Publishing Company, Inc. 1994: 833–840. ISBN 0-201-52929-7.



注釋



參見