Notazione multi-indice
# Notazione multi-indice

La notazione multi-indice è una notazione matematica che permette la notevole semplificazione di molte formule, mediante la generalizzazione del concetto di indice a quello di ennupla ordinata di indici. Trova applicazione, ad esempio, nel calcolo in più variabili, nelle equazioni differenziali alle derivate parziali e nella teoria delle distribuzioni.

Un multi-indice n-dimensionale è una ennupla di numeri naturali, cioè numeri interi, maggiori o uguali a zero, $\alpha =(\alpha _{1},\alpha _{2},\ldots ,\alpha _{n})\in \mathbb {N} ^{n}$ .

## Regole

Si definiscono le seguenti regole, per $\alpha ,\beta \in \mathbb {N} ^{n},\mathbf {x} =(x_{1},x_{2},\ldots ,x_{n})\in \mathbb {R} ^{n}$:

    $\alpha \pm \beta =(\alpha _{1}\pm \beta _{1},\,\alpha _{2}\pm \beta _{2},\ldots ,\,\alpha _{n}\pm \beta _{n})$
    $\alpha \leq \beta \quad \Leftrightarrow \quad \alpha _{i}\leq \beta _{i}\quad \forall \,i$
    $|\alpha |=\alpha _{1}+\alpha _{2}+\ldots +\alpha _{n}$
    $\alpha !=\alpha _{1}!\alpha _{2}!\ldots \alpha _{n}!$
    ${\alpha \choose \beta }={\frac {\alpha !}{(\alpha -\beta )!\,\beta !}}={\alpha _{1} \choose \beta _{1}}{\alpha _{2} \choose \beta _{2}}\ldots {\alpha _{n} \choose \beta _{n}}$
    $\mathbf {x} ^{\alpha }=x_{1}^{\alpha _{1}}x_{2}^{\alpha _{2}}\ldots x_{n}^{\alpha _{n}}$
    $D^{\alpha }=D_{1}^{\alpha _{1}}D_{2}^{\alpha _{2}}\ldots D_{n}^{\alpha _{n}}$, dove $D_{i}^{j}:=\partial ^{j}/\partial x_{i}^{j}$. Al posto della lettera D maiuscola si usa anche la notazione $\partial ^{\alpha }$

Questa notazione permette di estendere molte formule del calcolo 1-variato ai casi n-variati. Alcuni esempi delle applicazioni più comuni:

### Sviluppo multinomiale

    $\left(\sum _{i=1}^{n}{x_{i}}\right)^{k}=\sum _{|\alpha |=k}^{{\frac {k!}{\alpha !}}\,\mathbf {x} ^{\alpha }}$

### Formula di Leibniz

Se u, v sono differenziabili, allora

    $D^{\alpha }(uv)=\sum _{\nu \leq \alpha }^{{\alpha \choose \nu }D^{\nu }u\,D^{\alpha -\nu }v}$

### Serie di Taylor

Se f è analitica, allora

    $f(\mathbf {x} +\mathbf {h} )=\sum _{|\alpha |\geq 0}^{{\frac {D^{\alpha }f(\mathbf {x} )}{\alpha !}}\mathbf {h} ^{\alpha }}$

Un operatore differenziale parziale dell'n-esimo ordine si può scrivere come

    $P(D)=\sum _{|\alpha |\leq N}{a_{\alpha }(x)D^{\alpha }}$

### Integrazione parziale

Se u, v sono differenziabili a supporto compatto in un dominio limitato $\Omega \subset \mathbb {R} ^{n}$ si ha che

    $\int _{\Omega }{u(D^{\alpha }v)}\,dx=(-1)^{|\alpha |}\int _{\Omega }^{(D^{\alpha }u)v\,dx}$

Questa formula è usata per le definizioni di distribuzione e di derivata debole.

## Teorema

* Tesi: Se i, k sono multi-indici n-dimensionali e $x=(x_{1},\ldots ,x_{n})\in \mathbb {R} ^{n}$ allora

    $\partial ^{i}x^{k}=\left\{{\begin{matrix}{\frac {k!}{(k-i)!}}x^{k-i}&{\hbox{se}}\,\,i\leq k\\0&{\hbox{altrimenti.}}\end{matrix}}\right.$
* Dimostrazione: Dalla regola di derivazione ordinaria, vale che, se i,k = 0,1,...

       ${\frac {d^{i}}{dx^{i}}}x^{k}=\left\{{\begin{matrix}{\frac {k!}{(k-i)!}}x^{k-i}&{\hbox{se}}\,\,i\leq k,\\0&{\hbox{altrimenti.}}\end{matrix}}\right.$.

Se supponiamo $i=(i_{1},\ldots ,i_{n})$, $k=(k_{1},\ldots ,k_{n})$, allora abbiamo che

$\partial ^{i}x^{k}$ $=$ ${\frac {\partial ^{\vert i\vert }}{\partial x_{1}^{i_{1}}\cdots \partial x_{n}^{i_{n}}}}x_{1}^{k_{1}}\cdots x_{n}^{k_{n}}={\frac {\partial ^{i_{1}}}{\partial x_{1}^{i_{1}}}}x_{1}^{k_{1}}\cdots {\frac {\partial ^{i_{n}}}{\partial x_{n}^{i_{n}}}}x_{n}^{k_{n}}$

in quanto per ogni r=1,..,n la funzione $x_{r}^{k_{r}}$ dipende solo dall'r-esima coordinata. Dall'uguaglianza scritta sopra, si evince che ogni differenziazione parziale $\partial /\partial x_{r}$ si riduce alla derivazione ordinaria $d/dx_{r}$. Ma allora, dalla regola di derivazione scritta all'inizio, ne segue che $\partial ^{i}x^{k}$ si annulla se $i_{r}>k_{r}$ per qualche r=1,..,n. Se ciò non accade mai, cioè se, per definizione, $i\leq k$ nel senso del multi-indice, allora per ogni r=1,..,n viene ${\frac {d^{i_{r}}}{dx_{r}^{i_{r}}}}x_{r}^{k_{r}}={\frac {k_{r}!}{(k_{r}-i_{r})!}}x_{r}^{k_{r}-i_{r}}$ e dunque la tesi del teorema. $\Box$

