Правило цепочки
Пусть \(g:Z\to X\) дифференцируемо в точке \(a\), а \(f:X\to Y\) дифференцируемо в точке \(g(a)\). Тогда композиция \(f\circ g\) дифференцируема в \(a\) и
\[d(f\circ g)(a)=df(g(a))\circ dg(a)\].1
Смысл формулы прост. Сначала малое приращение аргумента преобразуется линейной частью \(dg(a)\), затем полученное приращение преобразуется линейной частью \(df(g(a))\).
Матрица Якоби
Для отображения \(F:\mathbb{R}^{n}\to \mathbb{R}^{m}\) матрица дифференциала в стандартных базисах называется матрицей Якоби \(J_{F}\). Если \(g:\mathbb{R}^{p}\to \mathbb{R}^{n}\) и \(f:\mathbb{R}^{n}\to \mathbb{R}^{m}\), то
\[J_{f\circ g}(a)=J_{f}(g(a))J_{g}(a)\].
Размеры матриц согласованы следующим образом. \(J_{g}\) имеет размер \(n\times p, J_{f}\) имеет размер \(m\times n\), поэтому их произведение имеет размер \(m\times p\).
Координатная запись
Если \(f=(f_{1},\ldots ,f_{m}), g=(g_{1},\ldots ,g_{n})\), то для каждой компоненты композиции
\[\frac{\partial (f_{i}\circ g)}{\partial x_{j}}(a)=\sum _{k=1}^{n} [\frac{\partial f_{i}}{\partial y_{k}}(g(a))]\cdot [\frac{\partial g_{k}}{\partial x_{j}}(a)]\].
Это многомерный аналог обычной формулы производной сложной функции.1