小石头/编 函数是实数ℝ上的映射(记为 f(x): ℝ → ℝ),
多元向量函数常常被称为场(记为 F: ℝᵐ → ℝⁿ)。
低维度的向量 在物理学中有广泛的应用,它们常常被称为矢量,同时场的概念最早也源于物理。《矢量分析与场论》正是关于低维度以 三维向量空间ℝ³ 中微积分应用的 数学课目,小石头今天要向大家介绍的 梯度、旋度 和 散度 就是 这门课的 最重要 概念。当然,这里小石头不打算 照本宣科《矢量分析与场论》中的内容,而是希望能从另一个更通俗易懂的角度来展开。
根据《高等数学》中的知识,我们知道, 导数, 是 函数 f: ℝ → ℝ 在其上任意一点 x 处的变化率。 与函数 只有 X 轴 这一个直线方向 不同, 三元函数 f(x, y, z): ℝ³ → ℝ 在其上任意一点 p = (x, y, z) 处,有无数个不同的方向,从而有无数个不同的变化率,为此 可分别取 X、Y、Z 轴对应的方向 i = (1, 0, 0) 、 j = (0, 1, 0)、 k = (0, 0, 1) 的变化率, 这些称为 偏导数,它们组成 一个 向量, 称为 梯度,这样以来,任意方向, ℓ = Δxi Δyj Δzk, |ℓ| = √ ((Δx)² (Δy)² (Δz)²) = 1 对应的 变化率 就是, fℓ = ∂f/∂ℓ = grad(f)·ℓ 这称为 方向导数。 根据向量点乘的性质,方向导数实际上是 grad(f) 在 ℓ 上的投影,即, fℓ = |grad(f)||ℓ|cosθ 这说明,当 ℓ 和 grad(f) 方向一致时,方向导数 取得最大值,也就是说:
在三维场 F(x, y, z)=(P(x,y,z), Q(x,y, z), R(x, y, z)) : ℝ³ → ℝ³ 中,称 场沿平面封闭曲线的曲线积分 为 环量,环量与曲线所围面积之比为环量面密度,任取三维空间 ℝ³ 中的任意一点 p=(x, y, z),考虑在 p 处的 环量面密度。 为了计算简单,我们用矩形框作 封闭曲线,并 以逆时针为正向 以右手螺旋定朝向。由于 矩形框是 二维的,于是 在三维空间中 就有不同的朝向,进而对应不同的 环量面密度,为此,可先 取 X,Y, Z 轴 三个方向的朝向,分别计算对应的 环量面密度:
已知 F 在 p 点处的值为 F(p) = (P, Q, R) ,而 根据上面梯度的知识,我们知道 ∂P/∂x 和 ∂Q/∂x 分别是 P 和 Q 在 p 附近 沿着 X 轴方向的 变化率,由于 矩形框非常小,所以 F 在 p₁ 值为, F(p₁) = (P (∂P/∂x)Δx/2, Q (∂Q/∂x)Δx/2, R (∂R/∂x)Δx/2) 同样由于矩形框非常小,可以认为 a 边上的每一个点的 F 值都有一样,于是 矩形框a边的环量为, [F(p₁)·j]Δy = [(P (∂P/∂x)Δx/2, Q (∂Q/∂x)Δx/2, R (∂R/∂x)Δx/2) · (0, 1, 0)]Δy = (Q (∂Q/∂x)Δx/2)Δy 类似地,可计算出, F 在 p₃ 处的值是, F(p₃) = (P - (∂P/∂x)Δx/2, Q - (∂Q/∂x)Δx/2, R - (∂R/∂x)Δx/2) 从而矩形框c边的环量为, [F(p₃)·(-j)]Δy = [(P - (∂P/∂x)Δx/2, Q - (∂Q/∂x)Δx/2, R - (∂R/∂x)Δx/2) · (0, -1, 0)]Δy = (-Q (∂Q/∂x)Δx/2)Δy 于是矩形框在X轴方向的环量(即,a c边的环量)就是, (Q (∂Q/∂x)Δx/2)Δy (-Q (∂Q/∂x)Δx/2)Δy = (∂Q/∂x)ΔxΔy 同理,可以求得,矩形框在Y轴方向的环量(即,b d边的环量)是, (-∂P/∂y)ΔxΔy 这样,矩形框的环量就是, (∂Q/∂x - ∂P/∂y)ΔxΔy 而 ΔxΔy 刚好是矩形框的面积,于是环量面密度为: ∂Q/∂x - ∂P/∂y
然后,组成一个向量, 称为旋度,这样任意朝向 ℓ 的 环量面密度 就是, 还是上面三维场 F,我们 称 场 在 曲面 某一单侧 的 曲面积分 为 通量,封闭曲面外侧的通量与曲面所围体积之比为通量密度,再考虑 p 点处的 通量密度。 为了计算简单,我们用立方体作 封闭曲面,以 p 点为中心 作一个 大小是 Δx × Δy × Δz 的立方体,让其 过任意顶点的 三边分别与 X, Y, Z 轴平行。 与前面类似,因为立方体非常小,所以, F(p₁) = (P (∂P/∂x)Δx/2, Q (∂Q/∂x)Δx/2, R (∂R/∂x)Δx/2) 同样因为 l 面非常小,所以认为 F 在 其上的每个点的 值都是 F(p₁) , 而 l 的面积是 Sl = ΔyΔz,于是 F 垂直通过 l 面的通量为, [F(p₁)·i]Sl = [(P (∂P/∂x)Δx/2, Q (∂Q/∂x)Δx/2, R (∂R/∂x)Δx/2)]·(1, 0, 0)]ΔyΔz = (P (∂P/∂x)Δx/2)ΔyΔz 类似地,可计算出, F 垂直通过 r 面的通量为, [F(p₁)·(-i)]Sr = [(P - (∂P/∂x)Δx/2, Q - (∂Q/∂x)Δx/2, R - (∂R/∂x)Δx/2)·(-1, 0, 0)]ΔyΔz = (-P (∂P/∂x)Δx/2)ΔyΔz 以上两项相加得到, (∂P/∂x)ΔxΔyΔz 这就是 F 在 X 轴方向的通量,同理的计算出 F 在 Y 和 Z 轴的通量分别为, (∂Q/∂y)ΔxΔyΔz 和 (∂P/∂z)ΔxΔyΔz 于是,总的通量就是, (∂P/∂x ∂Q/∂y ∂P/∂z)ΔxΔyΔz 而 ΔxΔyΔz 刚好是立方体的体积,于是通量密度就是, 这称为散度。 到这样我们就轻松的引入了概念,
grad(f) = (∂f/∂x, ∂f/∂y, ∂f/∂z) 三元函数 f(x, y, z) 在任意一点处,沿着 X、Y,Z 轴三个直线方向上的 变化率;
rot(F) = (∂R/∂y - ∂Q/∂z, ∂P/∂z - ∂R/∂x, ∂Q/∂x - ∂P/∂y) 三维场 F = (P, Q, R) 在任意一点处,朝向 X、Y,Z 轴 三个方向的 环量面密度;
div(F) = ∂P/∂x ∂Q/∂y ∂R/∂z 三维场 F = (P, Q, R) 在任意一点处的通量密度; 同时也解释它们的几何意义。 是不是很简单?! 当然,物理学上为了方便,还引入了 拉普拉斯算子▽(读作 nabla), 这样,梯度、旋度、散度,可以分别记为
(好了,以上就是本文的正文内容,如果大家还有余力可以看看 副文,希望大家喜欢!) 副1:谈谈上同调 副2: 关于微分是线性化的说明 |
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