est différentiable en lorsqu’il existe une application linéaire (continue) telle que
L’application , la différentielle de en , est unique ; sa matrice dans les bases canoniques est la matrice jacobienne . La différentiabilité entraîne la continuité et l’existence de toutes les dérivées directionnelles ; la réciproque est fausse (Exercice 15.2). Pour , : le gradient de Licence 1, désormais compris comme le vecteur représentant la différentielle.
Exemples
Exemple 15.4 (Fonctions radiales, une fois pour toutes)
Soit sur et avec une fonction d’une variable. D’abord, est différentiable en dehors de : de ,
le vecteur radial unitaire (dériver et diviser — ou appliquer la règle de la chaîne à ). Alors la règle de la chaîne donne, pour toute fonction radiale,
Cas travaillé : donne , le champ en carré inverse de la gravitation et de l’électrostatique — de direction radiale, de norme . Idée à retenir : les gradients des fonctions radiales sont radiaux parce que les ensembles de niveau sont des sphères et que le gradient est orthogonal aux ensembles de niveau ; en , en revanche, n’est pas différentiable (aucune application linéaire candidate ne correspond à dans toutes les directions) — les profils radiaux lisses ont besoin de pour franchir l’origine avec grâce.
Exemple 15.6 (Une constante de Lipschitz issue de l’inégalité des accroissements finis)
La fonction est-elle lipschitzienne sur , et avec quelle constante ? Son gradient est , de norme au carré
(majorer et par séparément), donc partout, et le Théorème 15.5 appliqué au segment entre deux points quelconques donne
est -lipschitzienne, et la constante est optimale (près de l’origine, a une pente ). Idée à retenir : l’inégalité des accroissements finis convertit une majoration ponctuelle de la différentielle en un module de continuité global — la voie standard vers les estimations de Lipschitz en toute dimension, et le moteur de l’Exercice 15.12.