解析函數與柯西-黎曼方程
複可微(complex differentiability)
在點 z_0 處的複可微,是指差商確實具有極限——也就是 f 有一個良好定義的複導數 f'(z_0)。換句話說,在 z_0 附近 f 的行為就像乘上一個單一的複數:f(z) 約等於 f(z_0) + f'(z_0)(z - z_0),而那個線性部分是「乘法」,並非任意線性映射。
與實平面相比:(x, y) 的映射若有良好的線性逼近(由含四個自由元素的 2×2 雅可比矩陣給出)就是實可微。複可微則窄得多:唯一能充當「乘以複數 a + i b」的 2×2 矩陣,是特殊的旋轉-縮放形式 [a, -b; b, a]。要求逼近矩陣恰為此形,就等同於要求柯西-黎曼方程 u_x = v_y 與 u_y = -v_x。
正因如此,僅在單一孤立點上的複可微幾乎毫無價值;只有當 f 在某個「開集」的每一點都複可微時(此時稱之為解析/全純)魔法才出現。在開集上這一條件層層放大:函數自動無窮可微、在 f' 非零處保角,且局部等於一個收斂的冪級數。對僅僅實可微的函數,這些免費的升級全都不會發生。
寫 f = u + i v,映射 (x, y) -> (u, v) 的雅可比矩陣為 [u_x, u_y; v_x, v_y]。複可微要求此矩陣具形式 [a, -b; b, a],即 u_x = v_y 且 v_x = -u_y——此時 f'(z) = a + i b = u_x + i v_x。
複可微 = 雅可比矩陣為旋轉-縮放,這恰是柯西-黎曼條件。
僅在單一點可微幾乎毫無用處;所有深刻的定理都需要在開集上可微。這正是「在 z_0 複可微」與「解析」的差別。
又稱
另見