jacobi行列式
雅克比行列式是什么? -
雅可比行列式通常称为雅可比式(Jacobian)，它是以n个n元函数的偏导数为元素的行列式。事实上，在函数都连续可微（即偏导数都连续）的前提之下，它就是函数组的微分形式下的系数矩阵（即雅可比矩阵）的行列式。若因变量对自变量连续可微，而自变量对新变量连续可微，则因变量也对新变量连续可微。这可用行列式等我继续说。
利用中值定理可知：u+△u,v)-(u,v)=Mdu(u,v+△v)-(u,v)=Ndv式中M，N为偏导数形式，可以通过简单计算得出。当变化量很小时，将(u+△u,v)-(u,v)近似看为dx(u,v)(u,v+△v)-(u,v)近似看为dy(u,v)，故dx(u,v)dy(u,v)=M*Ndudv式中M*N为二维Jacobi行列式的展开形式。
雅可比行列式通常称为雅可比式(Jacobian)，它是以n个n元函数的偏导数为元素的行列式。事实上，在函数都连续可微（即偏导数都连续）的前提之下，它就是函数组的微分形式下的系数矩阵（即雅可比矩阵）的行列式。若因变量对自变量连续可微，而自变量对新变量连续可微，则因变量也对新变量连续可微。这可用行列式等我继续说。
利用中值定理可知：u+△u,v)-(u,v)=Mdu(u,v+△v)-(u,v)=Ndv式中M，N为偏导数形式，可以通过简单计算得出。当变化量很小时，将(u+△u,v)-(u,v)近似看为dx(u,v)(u,v+△v)-(u,v)近似看为dy(u,v)，故dx(u,v)dy(u,v)=M*Ndudv式中M*N为二维Jacobi行列式的展开形式。
通常称为雅可比式(Jacobian)。它是以n个n元函数ui=ui(x1，x2，……，xn) （i=1,2，……n）(1)的偏导数为元素的行列式常记为雅可比行列式事实上，在(1)中函数都连续可微（即偏导数都连续）的前提之下，J就是函数组(1)的微分形式雅可比行列式的系数矩阵（即雅可比矩阵）的行列式。若到此结束了？。
在向量微积分中，雅可比矩阵是一阶偏导数以一定方式排列成的矩阵，其行列式称为雅可比行列式。雅可比矩阵的重要性在于它体现了一个可微方程与给出点的最优线性逼近。因此，雅可比矩阵类似于多元函数的导数。中文名 雅可比矩阵外文名 jacobi matrix定义 一阶偏导数以一定方式排列成的矩阵在向量分析中，..
雅克比公式是什么? -
雅可比行列式通常称为雅可比式(Jacobian) 它是以n个n元函数的偏导数为元素的行列式。事实上，在函数都连续可微（即偏导数都连续）的前提之下，它就是函数组的微分形式下的系数矩阵（即雅可比矩阵）的行列式。若因变量对自变量连续可微，而自变量对新变量连续可微，则因变量也对新变量连续可微。这可用说完了。
Jacobi行列式的绝对值相当于坐标变换前后体积微元的体积比。
求解释雅克比行列式的用途、使用方法。另外最好有相关定义的证明过程...
(u,v+△v)-(u,v)=Ndv 这里的M，N是偏导数的形式，不好打出，你可以自己算出来，很简单的。当变化量很小时，我们把(u+△u,v)-(u,v)近似看成dx(u,v)，u,v+△v)-(u,v)看成dy(u,v)，所以，dx(u,v)dy(u,v)=M*Ndudv 而其中的M*N刚好就是二维Jacobi行列式的展开形式。由此是什么。
哈密顿-雅可比方程Hamilton-Jacobi equation 分析力学中用以求解正则方程的一个偏微分方程。由CGJ雅可比在W.R.哈密顿研究工作基础上给出而得名。对于N 个自由度的完整系统，此方程可写为：＋H（q1，q2，…，qN；，，…；t）＝0，式中H＝T2－T0＋V为哈密顿函数，其中V是用广义坐标qi后面会介绍。
为什么Jacobi行列式D(x,y)/D(u,v)=(D(u,v)/D(x,y))的负一次方??_百度...
因为X Y独立，所以X，Y的联合分布是满足二维正态分布的，因为fx,y=fx*fy嘛。然后有个定理楼主是要知道的，如果一对变量符合二维正态分布，则他的线性组合也是服从二维分布的，也就是系数行列式不为零。这是我百度查到的，一般书上貌似没有这个定理的证明，记住就好。所以从你表达式，U,V也是服从是什么。
Jacobi行列式是两个向量求偏导。我不知你数学基础够不够，实际上是（partial指偏导）partial(y1,y2,等我继续说。,ym)--- partial(x1,x2,等我继续说。,xn)这个矩阵的第i行是由梯度函数的转置yi(i=1,等我继续说。,m)表示的在你学的这些东西里面是用来做坐标变换的因为坐标变换的时候不一定是线性的嘛所以需要一等我继续说。