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Es gilt sogar eine stärkere Behauptung, weil er aus der Existenz der ersten partiellen Ableitungen und einer zweiten partiellen Ableitung die Existenz und den Wert einer anderen zweiten partiellen Ableitung folgt. Satz 165V (Satz von Schwarz) Sei f: R n → R f:\Rn\to\R in einer Umgebung U ( a) U(a) des Punktes a ∈ R n a\in\Rn stetig. Weiterhin sollen die partiellen Ableitungen f x k f_{x_k}, f x l f_{x_l} und f x k x l f_{x_k x_l} in U ( a) U(a) existieren und in a a stetig sein. Dann existiert in a a auch die partielle Ableitung f x l x k f_{x_l x_k} und es gilt: f x k x l ( a) = f x l x k ( a) f_{x_k x_l}(a)=f_{x_l x_k}(a) Beweis Wir brauchen die Behauptung nur für zwei unabhängige Variablen zu zeigen, da sich die Austauschbarkeit der partiellen Ableitungen immer auch zwei bezieht, man sich im höherdimensionalen Fall also alle anderen Variablen als festgehalten vorstellen kann. Sein nun x x und y y die Veränderlichen und ( ξ, η) (\xi, \eta) der Punkt für die wir den Beweis führen. Wir zeigen, dass ∂ 2 f ∂ x ∂ y ( ξ, η) = ∂ 2 f ∂ y ∂ x ( ξ, η) \dfrac{\partial^2 f} {\partial x \partial y}(\xi, \eta)= \dfrac{\partial^2 f}{\partial y \partial x}(\xi, \eta) Wir wählen auf R 2 \R^2 die Maximumnorm (vgl. Satz 1663 zur Normenäquivalenz).
Partielle Ableitungen sind darüber hinaus ein wesentlicher Bestandteil der Vektoranalysis. Sie bilden die Komponenten des Gradienten, des Laplace-Operators, der Divergenz und der Rotation in Skalar- und Vektorfeldern. Sie treten auch in der Jacobi-Matrix auf. Beispiele [ Bearbeiten | Quelltext bearbeiten] Beispiel 1 [ Bearbeiten | Quelltext bearbeiten] Als Beispiel wird die Funktion mit betrachtet, die von den beiden Variablen und abhängt. Betrachtet man als eine Konstante, z. B., so hängt die Funktion mit nur noch von der Variablen ab: Für die neue Funktion gilt folglich und man kann den Differenzialquotienten bilden Das gleiche Ergebnis erhält man, wenn man die partielle Ableitung der Funktion nach bildet: Die partielle Ableitung von nach lautet entsprechend: Dieses Beispiel demonstriert, wie die partielle Ableitung einer Funktion bestimmt wird, die von mehreren Variablen abhängt: Bis auf eine Variable werden alle anderen Variablen als konstant angenommen, bezüglich dieser einen Variablen wird der Differenzialquotient bestimmt.
f f ist in E ⊆ D ( f) E\subseteq D(f) stetig differenzierbar, wenn sie in jedem Punkt x ∈ E x\in E stetig differenzierbar ist. Die partiellen Ableitungen entsprechen in dem Sinne den gewöhnlichen Ableitungen, dass nur eine Koordinate variiert wird und die anderen jeweils festgehalten werden. Daher kann man alle Differentiationsregeln auf partielle Ableitungen übertragen. Man wendet diese auf die Variable an, nach der differenziert wird und behandelt alle anderen Variablen als Konstanten. Beispiele f ( x 1, x 2, x 3) = x 1 + e x 2 + sin ( x 3) f(x_1, x_2, x_3)=x_1+\e^{x_2}+\sin(x_3) ∂ f ∂ x 1 = 1 \dfrac {\partial f} {\partial x_1}=1 Der Exponential- und Sinusausdruck verschwinden, da sie nicht von x 1 x_1 abhängen. ∂ f ∂ x 2 = e x 2 \dfrac {\partial f} {\partial x_2}=\e^{x_2} und ∂ f ∂ x 3 = cos ( x 3) \dfrac {\partial f} {\partial x_3}=\cos(x_3) f ( x 1, x 2) = x 1 ⋅ x 2 2 f(x_1, x_2)=x_1\cdot x_2^2 ∂ f ∂ x 1 = x 2 2 \dfrac {\partial f} {\partial x_1}=x_2^2 und ∂ f ∂ x 2 = 2 ⋅ x 1 ⋅ x 2 \dfrac {\partial f} {\partial x_2}=2\cdot x_1\cdot x_2.