आंशिक अवकलज: Difference between revisions

Revision as of 07:21, 26 July 2023

गणित में, कई चरों के एक फलन का आंशिक अवकलज उन चरों में से एक के संबंध में इसका अवकलज है, जिसमें अन्य स्थिर रखा जाता है (कुल अवकलज के विपरीत, जिसमें सभी चर भिन्न हो सकते हैं)। आंशिक अवकलज का उपयोग सदिश कलन और अवकल ज्यामिति में किया जाता है।

चर $x$ के संबंध में $f(x,y,\dots )$ का आंशिक अवकलज विभिन्न प्रकार से

f_{x}

,

f'_{x}

,

\partial _{x}f

,

\ D_{x}f

,

D_{1}f

,

{\frac {\partial }{\partial x}}f

, or

{\frac {\partial f}{\partial x}}

.

द्वारा दर्शाया जाता है। इसका अनुमान $x$ दिशा में फलन के परिवर्तन की दर के रूप में लगाया जा सकता है।

कभी-कभी, $z=f(x,y,\ldots )$ के लिए, $x$ के संबंध में $z$ का आंशिक अवकलज ${\tfrac {\partial z}{\partial x}}.$ के रूप में दर्शाया जाता है। चूंकि आंशिक अवकलज में आम तौर पर मूल फलन के समान तर्क होते हैं, इसलिए इसकी कार्यात्मक निर्भरता को कभी-कभी संकेतन द्वारा स्पष्ट रूप से दर्शाया जाता है, जैसे कि,

f'_{x}(x,y,\ldots ),{\frac {\partial f}{\partial x}}(x,y,\ldots ).

आंशिक अवकलज को निरूपित करने के लिए प्रयुक्त प्रतीक ∂ है। गणित में इस प्रतीक के पहले ज्ञात उपयोगों में से एक 1770 से मार्क्विस डी कोंडोरसेट का है, जिन्होंने इसका उपयोग आंशिक अंतर के लिए किया था। आधुनिक आंशिक अवकलज संकेतन एड्रियन मैरी लीजेंड्रे (1786) द्वारा बनाया गया था, हालांकि बाद में उन्होंने इसे छोड़ दिया, तब कार्ल गुस्ताव जैकब जैकोबी ने 1841 में प्रतीक को फिर से प्रस्तुत किया।^[1]

परिभाषा

उच्च क्रम के आंशिक अवकलज के लिए, आंशिक अवकलज (फलन) का $D_{i}f$ jवें चर के संबंध में निरूपित किया जाता है $D_{j}(D_{i}f)=D_{i,j}f$ . वह है, $D_{j}\circ D_{i}=D_{i,j}$ , ताकि वेरिएबल्स को उस क्रम में सूचीबद्ध किया जा सके जिसमें अवकलज लिया जाता है, और इस प्रकार, ऑपरेटरों की संरचना आमतौर पर कैसे नोट की जाती है, इसके विपरीत क्रम में। बेशक, मिश्रित आंशिकों की समानता पर क्लेराट का प्रमेय | क्लेराट का प्रमेय का अर्थ है कि $D_{i,j}=D_{j,i}$ जब तक f पर तुलनात्मक रूप से हल्की नियमितता की स्थिति संतुष्ट होती है।

ग्रेडिएंट

कई चरों के फलन का एक महत्वपूर्ण उदाहरण अदिश-मूल्यवान समारोह f(x₁, ..., एक्स_n) यूक्लिडियन अंतरिक्ष में एक डोमेन पर $\mathbb {R} ^{n}$ (उदा., पर $\mathbb {R} ^{2}$ या $\mathbb {R} ^{3}$ ). इस स्थिति में f का आंशिक अवकलज ∂f/∂x है_jप्रत्येक चर x के संबंध में_j. बिंदु a पर, ये आंशिक अवकलज वेक्टर को परिभाषित करते हैं

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

इस वेक्टर को a पर f का ग्रेडिएंट कहा जाता है। यदि f किसी डोमेन में प्रत्येक बिंदु पर अवकलनीय है, तो ग्रेडिएंट एक वेक्टर-मूल्यवान फलन ∇f है जो बिंदु a को वेक्टर ∇f(a) तक ले जाता है। नतीजतन, ढाल एक सदिश क्षेत्र पैदा करता है।

अंकन का एक सामान्य दुरुपयोग डेल ऑपरेटर (∇) को त्रि-आयामी यूक्लिडियन अंतरिक्ष में निम्नानुसार परिभाषित करना है $\mathbb {R} ^{3}$ यूनिट वैक्टर के साथ ${\hat {\mathbf {i} }},{\hat {\mathbf {j} }},{\hat {\mathbf {k} }}$ :

\nabla =\left[{\frac {\partial }{\partial x}}\right]{\hat {\mathbf {i} }}+\left[{\frac {\partial }{\partial y}}\right]{\hat {\mathbf {j} }}+\left[{\frac {\partial }{\partial z}}\right]{\hat {\mathbf {k} }}

या, अधिक आम तौर पर, एन-डायमेंशनल यूक्लिडियन स्पेस के लिए $\mathbb {R} ^{n}$ निर्देशांक के साथ $x_{1},\ldots ,x_{n}$ और यूनिट वैक्टर ${\hat {\mathbf {e} }}_{1},\ldots ,{\hat {\mathbf {e} }}_{n}$ :

\nabla =\sum _{j=1}^{n}\left[{\frac {\partial }{\partial x_{j}}}\right]{\hat {\mathbf {e} }}_{j}=\left[{\frac {\partial }{\partial x_{1}}}\right]{\hat {\mathbf {e} }}_{1}+\left[{\frac {\partial }{\partial x_{2}}}\right]{\hat {\mathbf {e} }}_{2}+\dots +\left[{\frac {\partial }{\partial x_{n}}}\right]{\hat {\mathbf {e} }}_{n}

दिशात्मक व्युत्पन्न

Page 'Directional derivative' not found

उदाहरण

मान लीजिए कि f एक से अधिक चरों का फलन है। उदाहरण के लिए,

z=f(x,y)=x^{2}+xy+y^{2}

.

A graph of z = x² + xy + y². For the partial derivative at (1, 1) that leaves y constant, the corresponding tangent line is parallel to the xz-plane.

A slice of the graph above showing the function in the xz-plane at y = 1. Note that the two axes are shown here with different scales. The slope of the tangent line is 3.

इस फलन के एक फलन का ग्राफ़ यूक्लिडियन अंतरिक्ष में एक सतह (टोपोलॉजी) को परिभाषित करता है। इस सतह के प्रत्येक बिंदु पर अनंत संख्या में स्पर्श रेखाएँ होती हैं। आंशिक विभेदीकरण इन रेखाओं में से किसी एक को चुनने और उसकी ढलान का पता लगाने का कार्य है। आमतौर पर, सबसे अधिक रुचि की रेखाएँ वे होती हैं जो इसके समानांतर होती हैं $xz$ -प्लेन, और जो इसके समानांतर हैं $yz$ -प्लेन (जो या तो धारण करने का परिणाम है $y$ या $x$ स्थिर, क्रमशः)।

फलन पर स्पर्श रेखा की ढलान खोजने के लिए $P(1,1)$ और के समानांतर $xz$ -प्लेन, हम इलाज करते हैं $y$ एक स्थिर के रूप में। ग्राफ और इस विमान को दाईं ओर दिखाया गया है। नीचे, हम देखते हैं कि फलन विमान पर कैसा दिखता है $y=1$ . यह मानते हुए समीकरण का व्युत्पन्न ज्ञात करके $y$ एक स्थिर है, हम पाते हैं कि की ढलान $f$ बिंदु पर $(x,y)$ है:

{\frac {\partial z}{\partial x}}=2x+y.

तो पर $(1,1)$ , प्रतिस्थापन द्वारा, ढलान 3 है। इसलिए,

{\frac {\partial z}{\partial x}}=3

बिंदु पर $(1,1)$ . अर्थात्, का आंशिक अवकलज $z$ इसके संबंध में $x$ पर $(1,1)$ 3 है, जैसा कि ग्राफ में दिखाया गया है।

फलन f को अन्य चर द्वारा अनुक्रमित एक चर के कार्यों के परिवार के रूप में पुनर्व्याख्या की जा सकती है:

f(x,y)=f_{y}(x)=x^{2}+xy+y^{2}.

दूसरे शब्दों में, y का प्रत्येक मान एक फलन को परिभाषित करता है, जिसे f द्वारा निरूपित किया जाता है_y, जो कि एक चर x का फलन है।^{[note 1]} वह है,

f_{y}(x)=x^{2}+xy+y^{2}.

इस खंड में सबस्क्रिप्ट नोटेशन f_yy के निश्चित मान पर आकस्मिक फलन को दर्शाता है, न कि आंशिक अवकलज को।

एक बार जब y का मान चुन लिया जाता है, मान लीजिए a, तो f(x,y) एक फलन f निर्धारित करता है_aजो एक वक्र x का पता लगाता है² + कुल्हाड़ी + ए² पर $xz$ -विमान:

f_{a}(x)=x^{2}+ax+a^{2}.

इस अभिव्यक्ति में, एक स्थिर है, एक चर नहीं है, इसलिए एफ_aकेवल एक वास्तविक चर का फलन है, जो कि x है। नतीजतन, एक चर के एक समारोह के लिए व्युत्पन्न की परिभाषा लागू होती है:

f_{a}'(x)=2x+a.

उपरोक्त प्रक्रिया किसी भी विकल्प के लिए की जा सकती है। अवकलज को एक साथ एक फलन में इकट्ठा करना एक ऐसा फलन देता है जो x दिशा में f की भिन्नता का वर्णन करता है:

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

यह x के संबंध में f का आंशिक अवकलज है। यहाँ ∂ एक गोलाकार d है जिसे आंशिक अवकलज प्रतीक कहा जाता है; अक्षर d से इसे अलग करने के लिए, ∂ को कभी-कभी आंशिक उच्चारित किया जाता है।

उच्च क्रम आंशिक अवकलज

दूसरे और उच्च क्रम के आंशिक अवकलज को एकतरफा कार्यों के उच्च क्रम के अवकलज के अनुरूप परिभाषित किया गया है। समारोह के लिए $f(x,y,...)$ एक्स के संबंध में स्वयं का दूसरा आंशिक अवकलज केवल आंशिक अवकलज का आंशिक अवकलज है (दोनों एक्स के संबंध में):^[2]^{: 316–318}

{\frac {\partial ^{2}f}{\partial x^{2}}}\equiv \partial {\frac {\partial f/\partial x}{\partial x}}\equiv {\frac {\partial f_{x}}{\partial x}}\equiv f_{xx}.

x और y के संबंध में क्रॉस आंशिक अवकलज, x के संबंध में f का आंशिक अवकलज लेकर और फिर y के संबंध में परिणाम का आंशिक अवकलज लेकर प्राप्त किया जाता है।

{\frac {\partial ^{2}f}{\partial y\,\partial x}}\equiv \partial {\frac {\partial f/\partial x}{\partial y}}\equiv {\frac {\partial f_{x}}{\partial y}}\equiv f_{xy}.

श्वार्ज प्रमेय | श्वार्ज की प्रमेय में कहा गया है कि यदि दूसरा अवकलज निरंतर है, तो क्रॉस आंशिक अवकलज के लिए अभिव्यक्ति अप्रभावित है कि पहले के संबंध में आंशिक अवकलज किस वेरिएबल के लिए लिया जाता है और जो दूसरे के लिए लिया जाता है। वह है,

{\frac {\partial ^{2}f}{\partial x\,\partial y}}={\frac {\partial ^{2}f}{\partial y\,\partial x}}

या समकक्ष $f_{yx}=f_{xy}.$ हेसियन मैट्रिक्स में स्वयं और क्रॉस आंशिक अवकलज दिखाई देते हैं जो अनुकूलन समस्याओं में दूसरे क्रम की स्थितियों में उपयोग किया जाता है। उच्च कोटि के आंशिक अवकलज उत्तरोत्तर अवकलन द्वारा प्राप्त किए जा सकते हैं

antiderivative एनालॉग

आंशिक अवकलज के लिए एक अवधारणा है जो नियमित अवकलज के लिए एंटीअवकलज के अनुरूप है। आंशिक अवकलज को देखते हुए, यह मूल कार्य की आंशिक वसूली की अनुमति देता है।

के उदाहरण पर विचार करें

{\frac {\partial z}{\partial x}}=2x+y.

आंशिक समाकल को x के संबंध में लिया जा सकता है (y को स्थिर मानते हुए, आंशिक विभेदन के समान तरीके से):

z=\int {\frac {\partial z}{\partial x}}\,dx=x^{2}+xy+g(y).

यहाँ, समाकलन का स्थिरांक| एकीकरण का स्थिरांक अब स्थिर नहीं है, बल्कि x को छोड़कर मूल कार्य के सभी चरों का एक कार्य है। इसका कारण यह है कि आंशिक अवकलज लेते समय अन्य सभी चरों को स्थिर माना जाता है, इसलिए कोई भी कार्य जिसमें शामिल नहीं होता है $x$ आंशिक अवकलज लेते समय गायब हो जाएगा, और जब हम एंटीअवकलज लेते हैं तो हमें इसका हिसाब देना होगा। इसका प्रतिनिधित्व करने का सबसे सामान्य तरीका यह है कि स्थिरांक अन्य सभी चरों के अज्ञात फलन का प्रतिनिधित्व करता है।

इस प्रकार कार्यों का सेट $x^{2}+xy+g(y)$ , जहाँ g कोई एक-तर्क फलन है, चर x, y में कार्यों के पूरे सेट का प्रतिनिधित्व करता है जो x-आंशिक अवकलज का उत्पादन कर सकता था $2x+y$ .

यदि किसी फलन के सभी आंशिक अवकलज ज्ञात हैं (उदाहरण के लिए, ग्रेडिएंट के साथ), तो एंटीअवकलज्स को उपरोक्त प्रक्रिया के माध्यम से एक स्थिरांक तक मूल फलन को फिर से बनाने के लिए मिलान किया जा सकता है। एकल-चर मामले के विपरीत, हालांकि, फलन का प्रत्येक सेट एकल फलन के सभी (प्रथम) आंशिक अवकलज का सेट नहीं हो सकता है। दूसरे शब्दों में, प्रत्येक वेक्टर फ़ील्ड रूढ़िवादी वेक्टर क्षेत्र नहीं है।

अनुप्रयोग

ज्यामिति

शंकु का आयतन ऊंचाई और त्रिज्या पर निर्भर करता है

एक शंकु (ज्यामिति) का आयतन V सूत्र के अनुसार शंकु की ऊँचाई h और उसकी त्रिज्या r पर निर्भर करता है

V(r,h)={\frac {\pi r^{2}h}{3}}.

आर के संबंध में वी का आंशिक अवकलज है

{\frac {\partial V}{\partial r}}={\frac {2\pi rh}{3}},

जो उस दर का प्रतिनिधित्व करता है जिसके साथ शंकु का आयतन बदलता है यदि इसकी त्रिज्या भिन्न होती है और इसकी ऊंचाई स्थिर रहती है। के संबंध में आंशिक अवकलज $h$ बराबरी ${\frac {\pi r^{2}}{3}},$ जो उस दर का प्रतिनिधित्व करता है जिसके साथ मात्रा बदलती है यदि इसकी ऊंचाई भिन्न होती है और इसकी त्रिज्या स्थिर रहती है।

इसके विपरीत, r और h के संबंध में V का कुल व्युत्पन्न क्रमशः है

{\frac {dV}{dr}}=\overbrace {\frac {2\pi rh}{3}} ^{\frac {\partial V}{\partial r}}+\overbrace {\frac {\pi r^{2}}{3}} ^{\frac {\partial V}{\partial h}}{\frac {dh}{dr}}

और

{\frac {dV}{dh}}=\overbrace {\frac {\pi r^{2}}{3}} ^{\frac {\partial V}{\partial h}}+\overbrace {\frac {2\pi rh}{3}} ^{\frac {\partial V}{\partial r}}{\frac {dr}{dh}}

कुल और आंशिक अवकलज के बीच का अंतर आंशिक अवकलज में चर के बीच अप्रत्यक्ष निर्भरता का उन्मूलन है।

अगर (किसी मनमाने कारण से) शंकु के अनुपात को वही रहना है, और ऊंचाई और त्रिज्या एक निश्चित अनुपात k में हैं,

k={\frac {h}{r}}={\frac {dh}{dr}}.

यह आर के संबंध में कुल व्युत्पन्न देता है:

{\frac {dV}{dr}}={\frac {2\pi rh}{3}}+{\frac {\pi r^{2}}{3}}k

जो सरल करता है:

{\frac {dV}{dr}}=k\pi r^{2}

इसी प्रकार, एच के संबंध में कुल व्युत्पन्न है:

{\frac {dV}{dh}}=\pi r^{2}

इन दो वेरिएबल्स के स्केलर फलन के रूप में इच्छित मात्रा के आर और एच दोनों के संबंध में कुल व्युत्पन्न ढाल वेक्टर द्वारा दिया गया है

\nabla V=\left({\frac {\partial V}{\partial r}},{\frac {\partial V}{\partial h}}\right)=\left({\frac {2}{3}}\pi rh,{\frac {1}{3}}\pi r^{2}\right).

अनुकूलन

आंशिक अवकलज किसी भी कलन-आधारित अनुकूलन समस्या में एक से अधिक विकल्प चर के साथ दिखाई देते हैं। उदाहरण के लिए, अर्थशास्त्र में एक फर्म दो अलग-अलग प्रकार के आउटपुट की मात्रा x और y की पसंद के संबंध में लाभ (अर्थशास्त्र) π(x, y) को अधिकतम करने की इच्छा कर सकती है। इस अनुकूलन के लिए पहली ऑर्डर की शर्तें π हैं_x = 0 = पी_y. चूंकि दोनों आंशिक अवकलज π_x और π_y आम तौर पर स्वयं दोनों तर्कों x और y के कार्य होंगे, ये दो प्रथम क्रम की शर्तें समीकरणों की एक प्रणाली बनाती हैं।

ऊष्मप्रवैगिकी, क्वांटम यांत्रिकी और गणितीय भौतिकी

आंशिक अवकलज थर्मोडायनामिक समीकरणों जैसे गिब्स-डुहेम समीकरण, क्वांटम यांत्रिकी में श्रोडिंगर समीकरण के साथ-साथ गणितीय भौतिकी के अन्य समीकरणों में दिखाई देते हैं। यहां आंशिक अवकलज में चर को स्थिर रखा जा सकता है, जो मोल अंश x जैसे सरल चर का अनुपात हो सकता है_iनिम्नलिखित उदाहरण में एक टर्नरी मिश्रण प्रणाली में गिब्स ऊर्जा शामिल है:

{\bar {G_{2}}}=G+(1-x_{2})\left({\frac {\partial G}{\partial x_{2}}}\right)_{\frac {x_{1}}{x_{3}}}

एक घटक के मोल अंशों को अन्य घटकों के मोल अंश और बाइनरी मोल अनुपात के कार्यों के रूप में व्यक्त करें:

x_{1}={\frac {1-x_{2}}{1+{\frac {x_{3}}{x_{1}}}}}

x_{3}={\frac {1-x_{2}}{1+{\frac {x_{1}}{x_{3}}}}}

उपरोक्त की तरह स्थिर अनुपात में विभेदक भागफल बनाए जा सकते हैं:

\left({\frac {\partial x_{1}}{\partial x_{2}}}\right)_{\frac {x_{1}}{x_{3}}}=-{\frac {x_{1}}{1-x_{2}}}

\left({\frac {\partial x_{3}}{\partial x_{2}}}\right)_{\frac {x_{1}}{x_{3}}}=-{\frac {x_{3}}{1-x_{2}}}

मोल अंशों के अनुपात X, Y, Z को त्रिगुट और बहुघटक प्रणालियों के लिए लिखा जा सकता है:

X={\frac {x_{3}}{x_{1}+x_{3}}}

Y={\frac {x_{3}}{x_{2}+x_{3}}}

Z={\frac {x_{2}}{x_{1}+x_{2}}}

जिसका उपयोग आंशिक अंतर समीकरणों को हल करने के लिए किया जा सकता है:

\left({\frac {\partial \mu _{2}}{\partial n_{1}}}\right)_{n_{2},n_{3}}=\left({\frac {\partial \mu _{1}}{\partial n_{2}}}\right)_{n_{1},n_{3}}

इस समानता को एक तरफ मोल अंशों के अंतर भागफल के लिए पुनर्व्यवस्थित किया जा सकता है।

छवि का आकार बदलना

आंशिक अवकलज लक्ष्य-जागरूक छवि आकार बदलने वाले एल्गोरिदम के लिए महत्वपूर्ण हैं। व्यापक रूप से सीम नक्काशी के रूप में जाना जाता है, इन एल्गोरिदम को ऑर्थोगोनल आसन्न पिक्सल के खिलाफ उनकी असमानता का वर्णन करने के लिए एक छवि में प्रत्येक पिक्सेल को एक संख्यात्मक 'ऊर्जा' निर्दिष्ट करने की आवश्यकता होती है। कलन विधि फिर सबसे कम ऊर्जा वाली पंक्तियों या स्तंभों को उत्तरोत्तर हटाता है। एक पिक्सेल की ऊर्जा (पिक्सेल पर ग्रेडिएंट का परिमाण) निर्धारित करने के लिए स्थापित सूत्र आंशिक अवकलज के निर्माण पर बहुत अधिक निर्भर करता है।

अर्थशास्त्र

आंशिक अवकलज अर्थशास्त्र में एक प्रमुख भूमिका निभाते हैं, जिसमें आर्थिक व्यवहार का वर्णन करने वाले अधिकांश कार्य यह मानते हैं कि व्यवहार एक से अधिक चर पर निर्भर करता है। उदाहरण के लिए, एक सामाजिक उपभोग फलन आय और धन दोनों के आधार पर उपभोक्ता वस्तुओं पर खर्च की गई राशि का वर्णन कर सकता है; उपभोग करने के लिए सीमांत प्रवृत्ति तो आय के संबंध में उपभोग समारोह का आंशिक अवकलज है।

यह भी देखें

डी'अलेम्बर्टियन ऑपरेटर
श्रृंखला नियम
कर्ल (गणित)
विचलन
बाहरी व्युत्पन्न
पुनरावृत्त अभिन्न
जेकोबियन मैट्रिक्स और निर्धारक
लाप्लासियन
बहुभिन्नरूपी कैलकुलस
दूसरे डेरिवेटिव की समरूपता
ट्रिपल उत्पाद नियम, जिसे चक्रीय श्रृंखला नियम भी कहा जाता है।

संदर्भ

↑ Miller, Jeff (2009-06-14). "पथरी के प्रतीकों का सबसे पुराना उपयोग". Earliest Uses of Various Mathematical Symbols. Retrieved 2009-02-20.</रेफरी>
परिभाषा

सामान्य डेरिवेटिव की तरह, आंशिक डेरिवेटिव को फ़ंक्शन की सीमा के रूप में परिभाषित किया जाता है। चलो यू का एक खुला सेट हो Rn{\displaystyle \mathbb {R} ^{n}} और f:U→R{\displaystyle f:U\to \mathbb {R} } एक समारोह। बिंदु पर f का आंशिक व्युत्पन्न a=(a1,…,an)∈U{\displaystyle \mathbf {a} =(a_{1},\ldots ,a_{n})\in U} i-वें चर x के संबंध मेंi की तरह परिभाषित किया गया है

∂∂xi⁢f⁡(a)=limh→0⁡f⁡(a1,…,ai−1,ai+h,ai+1,…,an)−f⁡(a1,…,ai,…,an)h=limh→0⁡f⁡(a+h⁢ei)−f⁡(a)h{\displaystyle {\begin{aligned}{\frac {\partial }{\partial x_{i}}}f(\mathbf {a} )&=\lim _{h\to 0}{\frac {f(a_{1},\ldots ,a_{i-1},a_{i}+h,a_{i+1},\ldots ,a_{n})-f(a_{1},\ldots ,a_{i},\dots ,a_{n})}{h}}\\&=\lim _{h\to 0}{\frac {f(\mathbf {a} +h\mathbf {e_{i}} )-f(\mathbf {a} )}{h}}\end{aligned}}}

भले ही सभी आंशिक डेरिवेटिव ∂f/∂xi(ए) किसी दिए गए बिंदु पर मौजूद है, फ़ंक्शन को वहां निरंतर कार्य करने की आवश्यकता नहीं है। हालाँकि, यदि सभी आंशिक डेरिवेटिव a के एक पड़ोस (टोपोलॉजी) में मौजूद हैं और वहाँ निरंतर हैं, तो f उस पड़ोस में कुल व्युत्पन्न है और कुल व्युत्पन्न निरंतर है। इस स्थिति में, यह कहा जाता है कि f एक C है1 समारोह। इसका उपयोग सदिश मूल्यवान कार्यों के लिए सामान्यीकृत करने के लिए किया जा सकता है, f:U→Rm{\displaystyle f:U\to \mathbb {R} ^{m}}, एक घटकवार तर्क का सावधानीपूर्वक उपयोग करके।
आंशिक व्युत्पन्न ∂f∂x{\displaystyle {\frac {\partial f}{\partial x}}} यू पर परिभाषित एक अन्य फ़ंक्शन के रूप में देखा जा सकता है और फिर से आंशिक रूप से विभेदित किया जा सकता है। यदि सभी मिश्रित दूसरे क्रम के आंशिक डेरिवेटिव एक बिंदु (या एक सेट पर) पर निरंतर होते हैं, तो f को C कहा जाता है2 उस बिंदु पर कार्य करता है (या उस सेट पर); इस मामले में, आंशिक डेरिवेटिव को दूसरे डेरिवेटिव की समरूपता से बदला जा सकता है#Clairaut.27s theorem|Clairaut's theorem:

∂2f∂xi∂xj=∂2f∂xj∂xi.{\displaystyle {\frac {\partial ^{2}f}{\partial x_{i}\partial x_{j}}}={\frac {\partial ^{2}f}{\partial x_{j}\partial x_{i}}}.}

नोटेशन

निम्नलिखित उदाहरणों के लिए, आइए f{\displaystyle f} में एक समारोह हो x,y{\displaystyle x,y} और z{\displaystyle z}.
प्रथम-क्रम आंशिक डेरिवेटिव:

∂f∂x=fx′=∂xf.{\displaystyle {\frac {\partial f}{\partial x}}=f'_{x}=\partial _{x}f.}

द्वितीय क्रम आंशिक डेरिवेटिव:

∂2f∂x2=fx⁢x″=∂x⁢xf=∂x2f.{\displaystyle {\frac {\partial ^{2}f}{\partial x^{2}}}=f''_{xx}=\partial _{xx}f=\partial _{x}^{2}f.}

दूसरे क्रम के मिश्रित डेरिवेटिव:

∂2f∂y∂x=∂∂y⁢(∂f∂x)=(fx′)y′=fx⁢y″=∂y⁢xf=∂y∂xf.{\displaystyle {\frac {\partial ^{2}f}{\partial y\,\partial x}}={\frac {\partial }{\partial y}}\left({\frac {\partial f}{\partial x}}\right)=(f'_{x})'_{y}=f''_{xy}=\partial _{yx}f=\partial _{y}\partial _{x}f.}

उच्च-क्रम आंशिक और मिश्रित डेरिवेटिव:

∂i+j+kf∂xi∂yj∂zk=f(i,j,k)=∂xi∂yj∂zkf.{\displaystyle {\frac {\partial ^{i+j+k}f}{\partial x^{i}\partial y^{j}\partial z^{k}}}=f^{(i,j,k)}=\partial _{x}^{i}\partial _{y}^{j}\partial _{z}^{k}f.}

कई चर के कार्यों के साथ काम करते समय, इनमें से कुछ चर एक-दूसरे से संबंधित हो सकते हैं, इस प्रकार यह स्पष्ट रूप से निर्दिष्ट करना आवश्यक हो सकता है कि अस्पष्टता से बचने के लिए किन चरों को स्थिर रखा जा रहा है। सांख्यिकीय यांत्रिकी जैसे क्षेत्रों में, का आंशिक व्युत्पन्न f{\displaystyle f} इसके संबंध में x{\displaystyle x}, धारण करना y{\displaystyle y} और z{\displaystyle z} स्थिर, अक्सर के रूप में व्यक्त किया जाता है

(∂f∂x)y,z.{\displaystyle \left({\frac {\partial f}{\partial x}}\right)_{y,z}.}

पारंपरिक रूप से, अंकन की स्पष्टता और सरलता के लिए, आंशिक व्युत्पन्न फलन और एक विशिष्ट बिंदु पर फलन का मान, आंशिक व्युत्पन्न प्रतीक (लीबनिज़ संकेतन) का उपयोग किए जाने पर फलन तर्कों को शामिल करके अंकन का दुरुपयोग है। इस प्रकार, एक अभिव्यक्ति की तरह

∂f⁡(x,y,z)∂x{\displaystyle {\frac {\partial f(x,y,z)}{\partial x}}} समारोह के लिए प्रयोग किया जाता है, जबकि

∂f⁡(u,v,w)∂u{\displaystyle {\frac {\partial f(u,v,w)}{\partial u}}} बिंदु पर समारोह के मूल्य के लिए इस्तेमाल किया जा सकता है (x,y,z)=(u,v,w){\displaystyle (x,y,z)=(u,v,w)}. हालाँकि, यह परिपाटी तब टूट जाती है जब हम एक बिंदु पर आंशिक व्युत्पन्न का मूल्यांकन करना चाहते हैं (x,y,z)=(17,u+v,v2){\displaystyle (x,y,z)=(17,u+v,v^{2})}. ऐसे मामले में, फ़ंक्शन का मूल्यांकन एक बोझल तरीके से व्यक्त किया जाना चाहिए

∂f⁡(x,y,z)∂x⁢(17,u+v,v2){\displaystyle {\frac {\partial f(x,y,z)}{\partial x}}(17,u+v,v^{2})} या

∂f⁡(x,y,z)∂x|(x,y,z)=(17,u+v,v2){\displaystyle \left.{\frac {\partial f(x,y,z)}{\partial x}}\right|_{(x,y,z)=(17,u+v,v^{2})}} लीबनिज संकेतन का उपयोग करने के लिए। इस प्रकार, इन मामलों में, यूलर डिफरेंशियल ऑपरेटर नोटेशन का उपयोग करना बेहतर हो सकता है Di{\displaystyle D_{i}} iवें चर के संबंध में आंशिक व्युत्पन्न प्रतीक के रूप में। उदाहरण के लिए, कोई लिखेगा D1⁢f⁡(17,u+v,v2){\displaystyle D_{1}f(17,u+v,v^{2})} ऊपर वर्णित उदाहरण के लिए, जबकि अभिव्यक्ति D1⁢f{\displaystyle D_{1}f} पहले चर के संबंध में आंशिक डेरिवेटिव फ़ंक्शन का प्रतिनिधित्व करता है।<ref>Spivak, M. (1965). कई गुना पर पथरी. New York: W. A. Benjamin, Inc. p. 44. ISBN 9780805390216.
↑ Chiang, Alpha C. Fundamental Methods of Mathematical Economics, McGraw-Hill, third edition, 1984.

बाहरी कड़ियाँ

"Partial derivative", Encyclopedia of Mathematics, EMS Press, 2001 [1994]
Partial Derivatives at MathWorld

श्रेणी:बहुभिन्नरूपी कलन श्रेणी:विभेदक संचालक

[2] This can also be expressed as the adjointness between the product space and function space constructions.

[jeff_earliest-1] Miller, Jeff (2009-06-14). "पथरी के प्रतीकों का सबसे पुराना उपयोग". Earliest Uses of Various Mathematical Symbols. Retrieved 2009-02-20.</रेफरी>
परिभाषा

सामान्य डेरिवेटिव की तरह, आंशिक डेरिवेटिव को फ़ंक्शन की सीमा के रूप में परिभाषित किया जाता है। चलो यू का एक खुला सेट हो $\mathbb {R} ^{n}$ और $f:U\to \mathbb {R}$ एक समारोह। बिंदु पर f का आंशिक व्युत्पन्न $\mathbf {a} =(a_{1},\ldots ,a_{n})\in U$ i-वें चर x के संबंध में_i की तरह परिभाषित किया गया है

${\begin{aligned}{\frac {\partial }{\partial x_{i}}}f(\mathbf {a} )&=\lim _{h\to 0}{\frac {f(a_{1},\ldots ,a_{i-1},a_{i}+h,a_{i+1},\ldots ,a_{n})-f(a_{1},\ldots ,a_{i},\dots ,a_{n})}{h}}\\&=\lim _{h\to 0}{\frac {f(\mathbf {a} +h\mathbf {e_{i}} )-f(\mathbf {a} )}{h}}\end{aligned}}$

भले ही सभी आंशिक डेरिवेटिव ∂f/∂x_i(ए) किसी दिए गए बिंदु पर मौजूद है, फ़ंक्शन को वहां निरंतर कार्य करने की आवश्यकता नहीं है। हालाँकि, यदि सभी आंशिक डेरिवेटिव a के एक पड़ोस (टोपोलॉजी) में मौजूद हैं और वहाँ निरंतर हैं, तो f उस पड़ोस में कुल व्युत्पन्न है और कुल व्युत्पन्न निरंतर है। इस स्थिति में, यह कहा जाता है कि f एक C है¹ समारोह। इसका उपयोग सदिश मूल्यवान कार्यों के लिए सामान्यीकृत करने के लिए किया जा सकता है, $f:U\to \mathbb {R} ^{m}$ , एक घटकवार तर्क का सावधानीपूर्वक उपयोग करके।
आंशिक व्युत्पन्न ${\frac {\partial f}{\partial x}}$ यू पर परिभाषित एक अन्य फ़ंक्शन के रूप में देखा जा सकता है और फिर से आंशिक रूप से विभेदित किया जा सकता है। यदि सभी मिश्रित दूसरे क्रम के आंशिक डेरिवेटिव एक बिंदु (या एक सेट पर) पर निरंतर होते हैं, तो f को C कहा जाता है² उस बिंदु पर कार्य करता है (या उस सेट पर); इस मामले में, आंशिक डेरिवेटिव को दूसरे डेरिवेटिव की समरूपता से बदला जा सकता है#Clairaut.27s theorem|Clairaut's theorem:

${\frac {\partial ^{2}f}{\partial x_{i}\partial x_{j}}}={\frac {\partial ^{2}f}{\partial x_{j}\partial x_{i}}}.$

नोटेशन

Further information: ∂

निम्नलिखित उदाहरणों के लिए, आइए $f$ में एक समारोह हो $x,y$ और $z$ .
प्रथम-क्रम आंशिक डेरिवेटिव:

${\frac {\partial f}{\partial x}}=f'_{x}=\partial _{x}f.$

द्वितीय क्रम आंशिक डेरिवेटिव:

${\frac {\partial ^{2}f}{\partial x^{2}}}=f''_{xx}=\partial _{xx}f=\partial _{x}^{2}f.$

दूसरे क्रम के मिश्रित डेरिवेटिव:

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

उच्च-क्रम आंशिक और मिश्रित डेरिवेटिव:

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

कई चर के कार्यों के साथ काम करते समय, इनमें से कुछ चर एक-दूसरे से संबंधित हो सकते हैं, इस प्रकार यह स्पष्ट रूप से निर्दिष्ट करना आवश्यक हो सकता है कि अस्पष्टता से बचने के लिए किन चरों को स्थिर रखा जा रहा है। सांख्यिकीय यांत्रिकी जैसे क्षेत्रों में, का आंशिक व्युत्पन्न $f$ इसके संबंध में $x$ , धारण करना $y$ और $z$ स्थिर, अक्सर के रूप में व्यक्त किया जाता है

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

पारंपरिक रूप से, अंकन की स्पष्टता और सरलता के लिए, आंशिक व्युत्पन्न फलन और एक विशिष्ट बिंदु पर फलन का मान, आंशिक व्युत्पन्न प्रतीक (लीबनिज़ संकेतन) का उपयोग किए जाने पर फलन तर्कों को शामिल करके अंकन का दुरुपयोग है। इस प्रकार, एक अभिव्यक्ति की तरह

${\frac {\partial f(x,y,z)}{\partial x}}$ समारोह के लिए प्रयोग किया जाता है, जबकि

${\frac {\partial f(u,v,w)}{\partial u}}$ बिंदु पर समारोह के मूल्य के लिए इस्तेमाल किया जा सकता है $(x,y,z)=(u,v,w)$ . हालाँकि, यह परिपाटी तब टूट जाती है जब हम एक बिंदु पर आंशिक व्युत्पन्न का मूल्यांकन करना चाहते हैं $(x,y,z)=(17,u+v,v^{2})$ . ऐसे मामले में, फ़ंक्शन का मूल्यांकन एक बोझल तरीके से व्यक्त किया जाना चाहिए

${\frac {\partial f(x,y,z)}{\partial x}}(17,u+v,v^{2})$ या

$\left.{\frac {\partial f(x,y,z)}{\partial x}}\right|_{(x,y,z)=(17,u+v,v^{2})}$ लीबनिज संकेतन का उपयोग करने के लिए। इस प्रकार, इन मामलों में, यूलर डिफरेंशियल ऑपरेटर नोटेशन का उपयोग करना बेहतर हो सकता है $D_{i}$ iवें चर के संबंध में आंशिक व्युत्पन्न प्रतीक के रूप में। उदाहरण के लिए, कोई लिखेगा $D_{1}f(17,u+v,v^{2})$ ऊपर वर्णित उदाहरण के लिए, जबकि अभिव्यक्ति $D_{1}f$ पहले चर के संबंध में आंशिक डेरिवेटिव फ़ंक्शन का प्रतिनिधित्व करता है।<ref>Spivak, M. (1965). कई गुना पर पथरी. New York: W. A. Benjamin, Inc. p. 44. ISBN 9780805390216.

[3] Chiang, Alpha C. Fundamental Methods of Mathematical Economics, McGraw-Hill, third edition, 1984.

[1]

[note 1]

[2]

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 :<math>f'_x(x, y, \ldots), \frac{\partial f}{\partial x} (x, y, \ldots).</math>
-आंशिक डेरिवेटिव को निरूपित करने के लिए प्रयुक्त प्रतीक ∂ है। गणित में इस प्रतीक के पहले ज्ञात उपयोगों में से एक 1770 से [[मार्क्विस डी कोंडोरसेट]] का है, जिन्होंने [[आंशिक अंतर समीकरण]] के लिए इसका इस्तेमाल किया था। आधुनिक आंशिक अवकलज संकेतन [[एड्रियन मैरी लीजेंड्रे]] (1786) द्वारा बनाया गया था, हालांकि बाद में उन्होंने इसे छोड़ दिया; [[कार्ल गुस्ताव जैकब जैकोबी]] ने 1841 में प्रतीक को फिर से प्रस्तुत किया।<ref name="jeff_earliest">{{cite web|url=http://jeff560.tripod.com/calculus.html|title=पथरी के प्रतीकों का सबसे पुराना उपयोग| first=Jeff| last=Miller|date=2009-06-14|work=Earliest Uses of Various Mathematical Symbols|access-date=2009-02-20}}</रेफरी>
+आंशिक अवकलज को निरूपित करने के लिए प्रयुक्त प्रतीक ∂ है। गणित में इस प्रतीक के पहले ज्ञात उपयोगों में से एक 1770 से [[मार्क्विस डी कोंडोरसेट]] का है, जिन्होंने इसका उपयोग [[आंशिक अंतर समीकरण|आंशिक अंतर]]  के लिए किया था। आधुनिक आंशिक अवकलज संकेतन [[एड्रियन मैरी लीजेंड्रे]] (1786) द्वारा बनाया गया था, हालांकि बाद में उन्होंने इसे छोड़ दिया, तब [[कार्ल गुस्ताव जैकब जैकोबी]] ने 1841 में प्रतीक को फिर से प्रस्तुत किया।<ref name="jeff_earliest">{{cite web|url=http://jeff560.tripod.com/calculus.html|title=पथरी के प्रतीकों का सबसे पुराना उपयोग| first=Jeff| last=Miller|date=2009-06-14|work=Earliest Uses of Various Mathematical Symbols|access-date=2009-02-20}}</रेफरी>
 ==परिभाषा==
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 :<math>\left. \frac{\partial f(x,y,z)}{\partial x}\right |_{(x,y,z)=(17, u+v, v^2)}</math> लीबनिज संकेतन का उपयोग करने के लिए। इस प्रकार, इन मामलों में, यूलर डिफरेंशियल ऑपरेटर नोटेशन का उपयोग करना बेहतर हो सकता है <math>D_i</math> iवें चर के संबंध में आंशिक व्युत्पन्न प्रतीक के रूप में। उदाहरण के लिए, कोई लिखेगा <math>D_1 f(17, u+v, v^2)</math> ऊपर वर्णित उदाहरण के लिए, जबकि अभिव्यक्ति <math>D_1 f</math> पहले चर के संबंध में आंशिक डेरिवेटिव फ़ंक्शन का प्रतिनिधित्व करता है।<nowiki><ref></nowiki>{{Cite book| url=https://archive.org/details/SpivakM.CalculusOnManifoldsPerseus2006Reprint| title=कई गुना पर पथरी| last=Spivak| first=M.| publisher=W. A. Benjamin, Inc.|year=1965|isbn=9780805390216|location=New York|pages=44}}</ref>
-उच्च क्रम के आंशिक डेरिवेटिव के लिए, आंशिक डेरिवेटिव (फलन) का <math>D_i f</math> jवें चर के संबंध में निरूपित किया जाता है <math>D_j(D_i f)=D_{i,j} f</math>. वह है, <math>D_j\circ D_i =D_{i,j}</math>, ताकि वेरिएबल्स को उस क्रम में सूचीबद्ध किया जा सके जिसमें डेरिवेटिव लिया जाता है, और इस प्रकार, ऑपरेटरों की संरचना आमतौर पर कैसे नोट की जाती है, इसके विपरीत क्रम में। बेशक, मिश्रित आंशिकों की समानता पर क्लेराट का प्रमेय | क्लेराट का प्रमेय का अर्थ है कि <math>D_{i,j}=D_{j,i}</math> जब तक f पर तुलनात्मक रूप से हल्की नियमितता की स्थिति संतुष्ट होती है।
+== परिभाषा ==
+उच्च क्रम के आंशिक अवकलज के लिए, आंशिक अवकलज (फलन) का <math>D_i f</math> jवें चर के संबंध में निरूपित किया जाता है <math>D_j(D_i f)=D_{i,j} f</math>. वह है, <math>D_j\circ D_i =D_{i,j}</math>, ताकि वेरिएबल्स को उस क्रम में सूचीबद्ध किया जा सके जिसमें अवकलज लिया जाता है, और इस प्रकार, ऑपरेटरों की संरचना आमतौर पर कैसे नोट की जाती है, इसके विपरीत क्रम में। बेशक, मिश्रित आंशिकों की समानता पर क्लेराट का प्रमेय | क्लेराट का प्रमेय का अर्थ है कि <math>D_{i,j}=D_{j,i}</math> जब तक f पर तुलनात्मक रूप से हल्की नियमितता की स्थिति संतुष्ट होती है।
 == ग्रेडिएंट ==
 {{Main|Gradient}}
-कई चरों के फलन का एक महत्वपूर्ण उदाहरण [[अदिश-मूल्यवान समारोह]] f(x<sub>1</sub>, ..., एक्स<sub>n</sub>) यूक्लिडियन अंतरिक्ष में एक डोमेन पर <math>\R^n</math> (उदा., पर <math>\R^2</math> या <math>\R^3</math>). इस स्थिति में f का आंशिक अवकलज ∂f/∂x है<sub>j</sub>प्रत्येक चर x के संबंध में<sub>''j''</sub>. बिंदु a पर, ये आंशिक डेरिवेटिव वेक्टर को परिभाषित करते हैं
+कई चरों के फलन का एक महत्वपूर्ण उदाहरण [[अदिश-मूल्यवान समारोह]] f(x<sub>1</sub>, ..., एक्स<sub>n</sub>) यूक्लिडियन अंतरिक्ष में एक डोमेन पर <math>\R^n</math> (उदा., पर <math>\R^2</math> या <math>\R^3</math>). इस स्थिति में f का आंशिक अवकलज ∂f/∂x है<sub>j</sub>प्रत्येक चर x के संबंध में<sub>''j''</sub>. बिंदु a पर, ये आंशिक अवकलज वेक्टर को परिभाषित करते हैं
 : <math>\nabla f(a) = \left(\frac{\partial f}{\partial x_1}(a), \ldots, \frac{\partial f}{\partial x_n}(a)\right).</math>
@@ Line 115: / Line 117: @@
 : <math>f_a'(x) = 2x + a.</math>
-उपरोक्त प्रक्रिया किसी भी विकल्प के लिए की जा सकती है। डेरिवेटिव को एक साथ एक फलन में इकट्ठा करना एक ऐसा फलन देता है जो x दिशा में f की भिन्नता का वर्णन करता है:
+उपरोक्त प्रक्रिया किसी भी विकल्प के लिए की जा सकती है। अवकलज को एक साथ एक फलन में इकट्ठा करना एक ऐसा फलन देता है जो x दिशा में f की भिन्नता का वर्णन करता है:
 : <math>\frac{\partial f}{\partial x}(x,y) = 2x + y.</math>
 यह x के संबंध में f का आंशिक अवकलज है। यहाँ ∂ एक गोलाकार d है जिसे [[आंशिक व्युत्पन्न प्रतीक|आंशिक अवकलज प्रतीक]] कहा जाता है; अक्षर d से इसे अलग करने के लिए, ∂ को कभी-कभी आंशिक उच्चारित किया जाता है।
-== उच्च क्रम आंशिक डेरिवेटिव ==
+== उच्च क्रम आंशिक अवकलज ==
-दूसरे और उच्च क्रम के आंशिक डेरिवेटिव को एकतरफा कार्यों के उच्च क्रम के डेरिवेटिव के अनुरूप परिभाषित किया गया है। समारोह के लिए <math>f(x, y, ...)</math> एक्स के संबंध में स्वयं का दूसरा आंशिक अवकलज केवल आंशिक अवकलज का आंशिक अवकलज है (दोनों एक्स के संबंध में):<ref>[[Alpha Chiang|Chiang, Alpha C.]] ''Fundamental Methods of Mathematical Economics'', McGraw-Hill, third edition, 1984.</ref>{{rp|316–318}}
+दूसरे और उच्च क्रम के आंशिक अवकलज को एकतरफा कार्यों के उच्च क्रम के अवकलज के अनुरूप परिभाषित किया गया है। समारोह के लिए <math>f(x, y, ...)</math> एक्स के संबंध में स्वयं का दूसरा आंशिक अवकलज केवल आंशिक अवकलज का आंशिक अवकलज है (दोनों एक्स के संबंध में):<ref>[[Alpha Chiang|Chiang, Alpha C.]] ''Fundamental Methods of Mathematical Economics'', McGraw-Hill, third edition, 1984.</ref>{{rp|316–318}}
 :<math>\frac{\partial ^2 f}{\partial x^2} \equiv \partial \frac{{\partial f / \partial x}}{{\partial x}} \equiv \frac{{\partial f_x }}{{\partial x }} \equiv f_{xx}.</math>
 x और y के संबंध में क्रॉस आंशिक अवकलज, x के संबंध में f का आंशिक अवकलज लेकर और फिर y के संबंध में परिणाम का आंशिक अवकलज लेकर प्राप्त किया जाता है।
 :<math>\frac{\partial ^2 f}{\partial y\, \partial x} \equiv \partial \frac{\partial f / \partial x}{\partial y} \equiv \frac{\partial f_x}{\partial y} \equiv f_{xy}.</math>
-श्वार्ज प्रमेय | श्वार्ज की प्रमेय में कहा गया है कि यदि दूसरा डेरिवेटिव निरंतर है, तो क्रॉस आंशिक डेरिवेटिव के लिए अभिव्यक्ति अप्रभावित है कि पहले के संबंध में आंशिक डेरिवेटिव किस वेरिएबल के लिए लिया जाता है और जो दूसरे के लिए लिया जाता है। वह है,
+श्वार्ज प्रमेय | श्वार्ज की प्रमेय में कहा गया है कि यदि दूसरा अवकलज निरंतर है, तो क्रॉस आंशिक अवकलज के लिए अभिव्यक्ति अप्रभावित है कि पहले के संबंध में आंशिक अवकलज किस वेरिएबल के लिए लिया जाता है और जो दूसरे के लिए लिया जाता है। वह है,
 :<math>\frac {\partial ^2 f}{\partial x\, \partial y} = \frac{\partial ^2 f}{\partial y\, \partial x}</math>
 या समकक्ष <math>f_{yx} = f_{xy}.</math>
-[[हेसियन मैट्रिक्स]] में स्वयं और क्रॉस आंशिक डेरिवेटिव दिखाई देते हैं जो [[अनुकूलन]] समस्याओं में [[दूसरे क्रम की स्थिति]]यों में उपयोग किया जाता है।
+[[हेसियन मैट्रिक्स]] में स्वयं और क्रॉस आंशिक अवकलज दिखाई देते हैं जो [[अनुकूलन]] समस्याओं में [[दूसरे क्रम की स्थिति]]यों में उपयोग किया जाता है।
 उच्च कोटि के आंशिक अवकलज उत्तरोत्तर अवकलन द्वारा प्राप्त किए जा सकते हैं
 == [[antiderivative]] एनालॉग ==
-आंशिक डेरिवेटिव के लिए एक अवधारणा है जो नियमित डेरिवेटिव के लिए एंटीडेरिवेटिव के अनुरूप है। आंशिक अवकलज को देखते हुए, यह मूल कार्य की आंशिक वसूली की अनुमति देता है।
+आंशिक अवकलज के लिए एक अवधारणा है जो नियमित अवकलज के लिए एंटीअवकलज के अनुरूप है। आंशिक अवकलज को देखते हुए, यह मूल कार्य की आंशिक वसूली की अनुमति देता है।
 के उदाहरण पर विचार करें
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 :<math>z = \int \frac{\partial z}{\partial x} \,dx = x^2 + xy + g(y).</math>
-यहाँ, समाकलन का स्थिरांक| एकीकरण का स्थिरांक अब स्थिर नहीं है, बल्कि x को छोड़कर मूल कार्य के सभी चरों का एक कार्य है। इसका कारण यह है कि आंशिक अवकलज लेते समय अन्य सभी चरों को स्थिर माना जाता है, इसलिए कोई भी कार्य जिसमें शामिल नहीं होता है <math>x</math> आंशिक डेरिवेटिव लेते समय गायब हो जाएगा, और जब हम एंटीडेरिवेटिव लेते हैं तो हमें इसका हिसाब देना होगा। इसका प्रतिनिधित्व करने का सबसे सामान्य तरीका यह है कि स्थिरांक अन्य सभी चरों के अज्ञात फलन का प्रतिनिधित्व करता है।
+यहाँ, समाकलन का स्थिरांक| एकीकरण का स्थिरांक अब स्थिर नहीं है, बल्कि x को छोड़कर मूल कार्य के सभी चरों का एक कार्य है। इसका कारण यह है कि आंशिक अवकलज लेते समय अन्य सभी चरों को स्थिर माना जाता है, इसलिए कोई भी कार्य जिसमें शामिल नहीं होता है <math>x</math> आंशिक अवकलज लेते समय गायब हो जाएगा, और जब हम एंटीअवकलज लेते हैं तो हमें इसका हिसाब देना होगा। इसका प्रतिनिधित्व करने का सबसे सामान्य तरीका यह है कि स्थिरांक अन्य सभी चरों के अज्ञात फलन का प्रतिनिधित्व करता है।
 इस प्रकार कार्यों का सेट <math>x^2 + xy + g(y)</math>, जहाँ g कोई एक-तर्क फलन है, चर x, y में कार्यों के पूरे सेट का प्रतिनिधित्व करता है जो x-आंशिक अवकलज का उत्पादन कर सकता था <math>2x + y</math>.
-यदि किसी फलन के सभी आंशिक डेरिवेटिव ज्ञात हैं (उदाहरण के लिए, ग्रेडिएंट के साथ), तो एंटीडेरिवेटिव्स को उपरोक्त प्रक्रिया के माध्यम से एक स्थिरांक तक मूल फलन को फिर से बनाने के लिए मिलान किया जा सकता है। एकल-चर मामले के विपरीत, हालांकि, फलन का प्रत्येक सेट एकल फलन के सभी (प्रथम) आंशिक डेरिवेटिव का सेट नहीं हो सकता है। दूसरे शब्दों में, प्रत्येक वेक्टर फ़ील्ड [[रूढ़िवादी वेक्टर क्षेत्र]] नहीं है।
+यदि किसी फलन के सभी आंशिक अवकलज ज्ञात हैं (उदाहरण के लिए, ग्रेडिएंट के साथ), तो एंटीअवकलज्स को उपरोक्त प्रक्रिया के माध्यम से एक स्थिरांक तक मूल फलन को फिर से बनाने के लिए मिलान किया जा सकता है। एकल-चर मामले के विपरीत, हालांकि, फलन का प्रत्येक सेट एकल फलन के सभी (प्रथम) आंशिक अवकलज का सेट नहीं हो सकता है। दूसरे शब्दों में, प्रत्येक वेक्टर फ़ील्ड [[रूढ़िवादी वेक्टर क्षेत्र]] नहीं है।
 == अनुप्रयोग ==
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 :<math>\frac{dV}{dh} = \overbrace{\frac{\pi r^2}{3}}^\frac{\partial V}{\partial h} + \overbrace{\frac{2 \pi r h}{3}}^\frac{ \partial V}{\partial r}\frac{dr}{dh}</math>
-कुल और आंशिक अवकलज के बीच का अंतर आंशिक डेरिवेटिव में चर के बीच अप्रत्यक्ष निर्भरता का उन्मूलन है।
+कुल और आंशिक अवकलज के बीच का अंतर आंशिक अवकलज में चर के बीच अप्रत्यक्ष निर्भरता का उन्मूलन है।
 अगर (किसी मनमाने कारण से) शंकु के अनुपात को वही रहना है, और ऊंचाई और त्रिज्या एक निश्चित अनुपात k में हैं,
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 === अनुकूलन ===
-आंशिक डेरिवेटिव किसी भी कलन-आधारित अनुकूलन समस्या में एक से अधिक विकल्प चर के साथ दिखाई देते हैं। उदाहरण के लिए, [[अर्थशास्त्र]] में एक फर्म दो अलग-अलग प्रकार के आउटपुट की मात्रा x और y की पसंद के संबंध में [[लाभ (अर्थशास्त्र)]] π(x, y) को अधिकतम करने की इच्छा कर सकती है। इस अनुकूलन के लिए पहली ऑर्डर की शर्तें π हैं<sub>''x''</sub> = 0 = पी<sub>''y''</sub>. चूंकि दोनों आंशिक डेरिवेटिव π<sub>''x''</sub> और π<sub>''y''</sub> आम तौर पर स्वयं दोनों तर्कों x और y के कार्य होंगे, ये दो प्रथम क्रम की शर्तें समीकरणों की एक प्रणाली बनाती हैं।
+आंशिक अवकलज किसी भी कलन-आधारित अनुकूलन समस्या में एक से अधिक विकल्प चर के साथ दिखाई देते हैं। उदाहरण के लिए, [[अर्थशास्त्र]] में एक फर्म दो अलग-अलग प्रकार के आउटपुट की मात्रा x और y की पसंद के संबंध में [[लाभ (अर्थशास्त्र)]] π(x, y) को अधिकतम करने की इच्छा कर सकती है। इस अनुकूलन के लिए पहली ऑर्डर की शर्तें π हैं<sub>''x''</sub> = 0 = पी<sub>''y''</sub>. चूंकि दोनों आंशिक अवकलज π<sub>''x''</sub> और π<sub>''y''</sub> आम तौर पर स्वयं दोनों तर्कों x और y के कार्य होंगे, ये दो प्रथम क्रम की शर्तें समीकरणों की एक प्रणाली बनाती हैं।
 === ऊष्मप्रवैगिकी, क्वांटम यांत्रिकी और [[गणितीय भौतिकी]] ===
-आंशिक डेरिवेटिव थर्मोडायनामिक समीकरणों जैसे [[गिब्स-डुहेम समीकरण]], क्वांटम यांत्रिकी में श्रोडिंगर समीकरण के साथ-साथ गणितीय भौतिकी के अन्य समीकरणों में दिखाई देते हैं। यहां आंशिक डेरिवेटिव में चर को स्थिर रखा जा सकता है, जो मोल अंश x जैसे सरल चर का अनुपात हो सकता है<sub>i</sub>निम्नलिखित उदाहरण में एक टर्नरी मिश्रण प्रणाली में गिब्स ऊर्जा शामिल है:
+आंशिक अवकलज थर्मोडायनामिक समीकरणों जैसे [[गिब्स-डुहेम समीकरण]], क्वांटम यांत्रिकी में श्रोडिंगर समीकरण के साथ-साथ गणितीय भौतिकी के अन्य समीकरणों में दिखाई देते हैं। यहां आंशिक अवकलज में चर को स्थिर रखा जा सकता है, जो मोल अंश x जैसे सरल चर का अनुपात हो सकता है<sub>i</sub>निम्नलिखित उदाहरण में एक टर्नरी मिश्रण प्रणाली में गिब्स ऊर्जा शामिल है:
 :<math>\bar{G_2}= G + (1-x_2) \left(\frac{{\partial G}}{{\partial x_2}}\right)_{\frac{x_1}{x_3}} </math>
@@ Line 214: / Line 216: @@
 === छवि का आकार बदलना ===
-आंशिक डेरिवेटिव लक्ष्य-जागरूक छवि आकार बदलने वाले एल्गोरिदम के लिए महत्वपूर्ण हैं। व्यापक रूप से सीम नक्काशी के रूप में जाना जाता है, इन एल्गोरिदम को ऑर्थोगोनल आसन्न पिक्सल के खिलाफ उनकी असमानता का वर्णन करने के लिए एक छवि में प्रत्येक [[पिक्सेल]] को एक संख्यात्मक 'ऊर्जा' निर्दिष्ट करने की आवश्यकता होती है। [[कलन विधि]] फिर सबसे कम ऊर्जा वाली पंक्तियों या स्तंभों को उत्तरोत्तर हटाता है। एक पिक्सेल की ऊर्जा (पिक्सेल पर ग्रेडिएंट का परिमाण) निर्धारित करने के लिए स्थापित सूत्र आंशिक डेरिवेटिव के निर्माण पर बहुत अधिक निर्भर करता है।
+आंशिक अवकलज लक्ष्य-जागरूक छवि आकार बदलने वाले एल्गोरिदम के लिए महत्वपूर्ण हैं। व्यापक रूप से सीम नक्काशी के रूप में जाना जाता है, इन एल्गोरिदम को ऑर्थोगोनल आसन्न पिक्सल के खिलाफ उनकी असमानता का वर्णन करने के लिए एक छवि में प्रत्येक [[पिक्सेल]] को एक संख्यात्मक 'ऊर्जा' निर्दिष्ट करने की आवश्यकता होती है। [[कलन विधि]] फिर सबसे कम ऊर्जा वाली पंक्तियों या स्तंभों को उत्तरोत्तर हटाता है। एक पिक्सेल की ऊर्जा (पिक्सेल पर ग्रेडिएंट का परिमाण) निर्धारित करने के लिए स्थापित सूत्र आंशिक अवकलज के निर्माण पर बहुत अधिक निर्भर करता है।
 === अर्थशास्त्र ===
-आंशिक डेरिवेटिव अर्थशास्त्र में एक प्रमुख भूमिका निभाते हैं, जिसमें आर्थिक व्यवहार का वर्णन करने वाले अधिकांश कार्य यह मानते हैं कि व्यवहार एक से अधिक चर पर निर्भर करता है। उदाहरण के लिए, एक सामाजिक उपभोग फलन आय और धन दोनों के आधार पर उपभोक्ता वस्तुओं पर खर्च की गई राशि का वर्णन कर सकता है; उपभोग करने के लिए सीमांत प्रवृत्ति तो आय के संबंध में उपभोग समारोह का आंशिक अवकलज है।
+आंशिक अवकलज अर्थशास्त्र में एक प्रमुख भूमिका निभाते हैं, जिसमें आर्थिक व्यवहार का वर्णन करने वाले अधिकांश कार्य यह मानते हैं कि व्यवहार एक से अधिक चर पर निर्भर करता है। उदाहरण के लिए, एक सामाजिक उपभोग फलन आय और धन दोनों के आधार पर उपभोक्ता वस्तुओं पर खर्च की गई राशि का वर्णन कर सकता है; उपभोग करने के लिए सीमांत प्रवृत्ति तो आय के संबंध में उपभोग समारोह का आंशिक अवकलज है।
 == यह भी देखें ==

v t e पथरी
Prealculus	द्विपद प्रमेय अवतल कार्य निरंतर कार्य फैक्टरियल परिमित अंतर मुक्त चर और बाध्य चर एक फ़ंक्शन का ग्राफ रैखिक प्रकार्य रेडियन रोले का प्रमेय सेकंट ढलान स्पर्शरेखा
सीमा	अनिश्चित रूप एक फ़ंक्शन की सीमा एकतरफा सीमा एक अनुक्रम की सीमा सन्निकटन का आदेश ((, Δ)-सीमा की सीमा
अंतर कलन	व्युत्पन्न दूसरा व्युत्पन्न आंशिक व्युत्पन्न अंतर विभेदक ऑपरेटर मतलब मान प्रमेय संकेतन Leibniz का अंकन न्यूटन की संकेतन भेदभाव के नियम रैखिकता शक्ति योग चेन l'hôpital's उत्पाद जनरल लीबनिज़ का नियम भागफल अन्य तकनीकें निहित भेदभाव उलटा कार्य और भेदभाव लॉगरिदमिक व्युत्पन्न संबंधित दरें स्थिर बिंदु पहला व्युत्पन्न परीक्षण दूसरा व्युत्पन्न परीक्षण चरम मूल्य प्रमेय मैक्सिमा और मिनिमा आगे के आवेदन न्यूटन की विधि टेलर का प्रमेय अंतर समीकरण साधारण अंतर समीकरण आंशिक विभेदक समीकरण स्टोचस्टिक डिफरेंशियल इक्वेशन
समाकलन गणित	Antiderivative Arc length Riemann integral Basic properties Constant of integration Fundamental theorem of calculus Differentiating under the integral sign Integration by parts Integration by substitution trigonometric Euler Tangent half-angle substitution Partial fractions in integration Quadratic integral Trapezoidal rule Volumes Washer method Shell method Integral equation Integro-differential equation
वेक्टर कैलकुलस	डेरिवेटिव कर्ल दिशात्मक व्युत्पन्न विचलन ढाल लाप्लासियन बुनियादी प्रमेय लाइन इंटीग्रल ग्रीन स्टोक्स' गॉस '
बहुक्रियाशील पथरी	विचलन प्रमेय ज्यामितीय हेसियन मैट्रिक्स जैकबियन मैट्रिक्स और निर्धारक Lagrange गुणक लाइन इंटीग्रल मैट्रिक्स एकाधिक अभिन्न आंशिक व्युत्पन्न सतह अभिन्न वॉल्यूम इंटीग्रल उन्नत विषय विभेदक रूप बाहरी व्युत्पन्न सामान्यीकृत स्टोक्स 'प्रमेय टेंसर कैलकुलस
अनुक्रम और श्रृंखला	अंकगणित-ज्यामितीय अनुक्रम श्रृंखला के प्रकार वैकल्पिक द्विपद फूरियर ज्यामितीय हार्मोनिक अनंत पावर Maclaurin टेलर दूरबीन अभिसरण के परीक्षण हाबिल अल्टरनेटिंग सीरीज़ Cauchy संघनन प्रत्यक्ष तुलना Dirichlet's अभिन्न सीमा तुलना अनुपात रूट शब्द
विशेष कार्य और संख्या	बर्नौली नंबर ई (गणितीय स्थिरांक) घातांक प्रकार्य प्राकृतिक स्टर्लिंग का अनुमान
कैलकुलस का इतिहास	पर्याप्तता ब्रुक टेलर कॉलिन मैक्लोरिन बीजगणित की सामान्यता गॉटफ्रीड विल्हेम लीबनिज़ Infinitesimal Infinitesimal galulus आइजैक न्यूटन फ्लक्सियन निरंतरता का नियम लियोनहार्ड यूलर प्रवाह की विधि यांत्रिक प्रमेय की विधि
सूचियों	भेदभाव नियम घातीय कार्यों के अभिन्न अंग की सूची हाइपरबोलिक कार्यों के अभिन्न अंग की सूची उलटा हाइपरबोलिक कार्यों के अभिन्न अंग की सूची उलटा त्रिकोणमितीय कार्यों के अभिन्न अंग की सूची तर्कहीन कार्यों के अभिन्न अंग की सूची लघुगणक कार्यों के अभिन्न अंग की सूची तर्कसंगत कार्यों के अभिन्न अंग की सूची त्रिकोणमितीय कार्यों के अभिन्न अंग की सूची सेकंट सेकेंट क्यूबेड सीमाओं की सूची अभिन्न की सूची
विविध विषय	जटिल पथरी समोच्च अभिन्न अंतर ज्यामिति कई गुना वक्रता घटता सतहों का टेंसर यूलर -मेक्लॉरिन फॉर्मूला गेब्रियल का सींग एकीकरण मधुमक्खी प्रमाण है कि 22/7 से अधिक Regiomontanus 'कोण अधिकतमकरण समस्या स्टाइनमेट्ज़ सॉलिड

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