散度 旋度 梯度
散度旋度梯度
散度旋度梯度
散度旋度梯度是常用的数学概念,它都用来描述一个函数的变化程度。
在低维空间中,散
度和旋度是表示函数值与参数空间之间的变化程度的不同标准。
散度是描述函数值变化的
大小,而旋度是描述函数值方向变化的大小。
要使用散度旋度梯度,我们首先需要确定参数空间坐标系。
这样有助于确定函数的变化程度。
接下来,我们需要找到函数的散度和旋度的定义,散度定义为每个方向的变化率,旋
度定义为一个方向的变化率减去另一个方向变化率的差值。
由散度和旋度可以计算出梯度:梯度的方向是正负散度变化最大的方向,而梯度的大小则是散度变化和旋度变化的乘积。
散度旋度梯度最常用于机器学习中,它可以用来给出模型参数的最优解。
通过比较散度旋
度梯度和模型参数值不同方向上的变化量,可以最大限度地减少模型参数变化内容,从而
改善模型的预测结果。
有时,散度旋度梯度也可以用来理解特定的特征对数据的影响程度,这在一定程度上有助于提高模型的准确性。
此外,它还可用于优化函数的解求解,以找到
最优的解。
总之,散度旋度梯度是一个重要的数学概念,它可以用来描述一个函数的变化程度,也可
以用于帮助我们更好地理解模型参数与数据之间的关系,从而改善模型的预测结果。
散度梯度旋度
散度梯度旋度散度梯度旋度(divergence-gradientrotation)称为“散度-旋度梯度”,是一种有效的流体动力学理论,用于描述和分析流体在三维空间中受外力或内部物理作用的变化规律。
散度-旋度梯度是流体动力学中常用的概念,它可以用来描述流体中受外力或内部物理作用的影响。
此外,它也可以用来模拟流体的流变性和流动状态等。
散度梯度旋度的基本概念是,在三维空间中,流体每一点处,随着时间的流失,流速(即散度)和旋度(即梯度)会有所变化。
它反映出流体在每个空间点处受外力或内部物理作用的影响,以及流动方向和大小的变化。
具体来说,当一个流体处于静止的状态时,它的散度就是0,旋度也是0。
然而,如果外力或内部物理作用开始作用于流体,那么流体每个空间点处的散度和旋度就会变化。
所以,散度梯度旋度可以用来描述流体受外力或内部物理作用的影响,以及流动方向和大小的变化。
散度梯度旋度在流体动力学中有着重要的意义,因为它可以用来模拟流体的流动状态以及流变性。
它可以帮助我们预测流体在空间上的运动,以及流体的流变性如流速和旋度的变化,这对于分析流体的运动和物理特性是非常有用的。
此外,散度梯度旋度还可以用来模拟流体在物体表面上的湍流,以及涡流的产生和变化。
这种湍流的模拟具有重要的意义,因为它可以帮助我们预测流体在不同物体表面上的湍流状态,以及流速和旋度的变化。
总之,散度梯度旋度是一种重要的理论,可以用来描述和分析三维空间内流体受外力或内部物理作用的变化规律。
散度梯度旋度可以用来模拟流体的流变性,以及流动状态等,还可以用来预测湍流的发展过程,以及流速和旋度的变化。
因此,散度梯度旋度理论在流体动力学领域具有重要的意义,对于深入研究流体的物理特性,特别是湍流的特性,散度梯度旋度理论是一种重要的工具。
散度梯度旋度理论比较复杂,它涉及许多有关动力学、物理、数学和计算机学等方面的知识。
它是流体动力学领域的一个重要分支,它的研究可以帮助我们深入理解流体的物理特性和湍流的发展,从而有助于改善进行流体设计的可靠性和效率。
梯度、散度、旋度表达式推导
r r a • dr ∫
所以
lim
s →0
L
S
i r ∂ = ∇× a = ∂x ax
i r ∂ = ∇×a = ∂x ax
j ∂ ∂y ay
j ∂ ∂y ay
k ∂ ∂z az
k ∂ ∂z az
即
rotn a = lim
s →0
r r a • dr ∫
L
S
4. 曲线坐标系
a. 曲线坐标的引进,柱坐标系球坐标系 曲线坐标的引进, 空间中任一点 M 在直角坐标系中是由 (x, y, z) 三个数唯一决定的。此时矢经 r 的表达式是:
H 1 , H 2 , H 3 称为拉梅系数
4. 曲线坐标系
b .拉梅系数以及弧元素在曲线坐标坐标系中的表达式 拉梅系数以及弧元素在曲线坐标坐标系中的表达式
∂r 考虑到 ∂qi 的大小和方向后,可得下式:
r r r dr = H 1dq1e1 + H 2 dq2 e2 + H 3 dq3e3
这就是弧元素矢量在曲线坐标系中的表达式,它们 在坐标轴上的投影分别是:
L
S
i r ∂ = ∇×a = ∂x ax
j ∂ ∂y ay
k ∂ ∂z az
证明如下: 因为: L
r r ∫ a • dr =
∫ (a dx + a dy + a dz)
x y z L
3.旋度 .
b. 旋度 2) 表示形式 再由线积分转化为面积分可得: 上式=
∫ [(
L
∂a y ∂ax ∂a ∂a ∂az ∂a y − ) nx + ( x − z ) n y + ( − )n y ]dS ∂y ∂z ∂z ∂x ∂x ∂y
旋度梯度散度
旋度梯度散度旋度、梯度和散度是向量分析中的三个重要概念,它们在物理学、工程学和应用数学中具有广泛的应用。
本文将就旋度、梯度和散度这三个概念展开讨论,介绍它们的定义、性质以及在实际问题中的应用。
一、旋度的定义和性质旋度是一个向量场的一个重要特征,它描述了向量场的旋转性质。
在三维空间中,给定一个向量场F(x, y, z),其旋度定义为:rot F = (∂Fz/∂y - ∂Fy/∂z, ∂Fx/∂z - ∂Fz/∂x, ∂Fy/∂x - ∂Fx/∂y)其中,Fx、Fy、Fz分别表示向量场F在x、y、z方向上的分量。
旋度的几何意义是:旋度的大小表示向量场的旋转速率,而旋度的方向表示旋转轴的方向。
换言之,旋度可以告诉我们向量场在某一点上是否存在旋转,并且可以确定旋转轴的方向。
旋度具有一些重要的性质。
首先,旋度是一个向量,它的方向垂直于曲面元素的法向量,并且符合右手法则。
其次,旋度与向量场的平面性质相关,当旋度为零时,向量场是无旋的,即向量场在任意闭合路径上的线积分为零;当旋度不为零时,向量场是有旋的,即向量场在某些路径上的线积分不为零。
二、梯度的定义和性质梯度是一个标量场的一个重要特征,它描述了标量场的变化率和变化方向。
在三维空间中,给定一个标量场φ(x, y, z),其梯度定义为:grad φ = (∂φ/∂x, ∂φ/∂y, ∂φ/∂z)梯度的几何意义是:梯度的大小表示标量场变化最快的方向,而梯度的方向与变化率最大的方向一致。
梯度具有一些重要的性质。
首先,梯度是一个向量,它的方向指向标量场变化最快的方向,并且变化率最大;其次,梯度的大小表示标量场变化的速率,大小越大表示变化越快;最后,梯度是无旋的向量场,即梯度场的旋度为零。
三、散度的定义和性质散度是一个向量场的一个重要特征,它描述了向量场的发散性质。
在三维空间中,给定一个向量场F(x, y, z),其散度定义为:div F = ∂Fx/∂x + ∂Fy/∂y + ∂Fz/∂z散度的几何意义是:散度的大小表示向量场在某一点上的发散程度,正值表示向外发散,负值表示向内汇聚。
散度,旋度,梯度
《散度,旋度,梯度》1、散度:可用于表征空间各点矢量场发散的强弱程度,物理上,散度的意义是场的有源性。
当div F>0 ,表示该点有散发通量的正源(发散源);当div F<0 表示该点有吸收通量的负源(洞或汇);当div F=0,表示该点无源。
2、旋度是向量分析中的一个向量算子,可以表示三维向量场对某一点附近的微元造成的旋转程度。
这个向量提供了向量场在这一点的旋转性质。
旋度向量的方向表示向量场在这一点附近旋转度最大的环量的旋转轴,它和向量旋转的方向满足右手定则。
旋度向量的大小则是绕着这个旋转轴旋转的环量与旋转路径围成的面元的面积之比。
3、梯度:是一个向量(矢量),表示某一函数在该点处的方向导数沿着该方向取得最大值。
对散度的理解梯度: 运算的对像是纯量,运算出来的结果会是向量在一个纯量场中,梯度的计算结果会是"在每个位置都算出一个向量,而这个向量的方向会是在任何一点上从其周围(极接近的周围,学过微积分该知道甚么叫极限吧?)纯量值最小处指向周围纯量值最大处.而这个向量的大小会是上面所说的那个最小与最大的差距程度"举例子来讲会比较简单,如果现在的纯量场用一座山来表示,纯量值越大的地方越高,反之则越低.经过梯度这个运操作数的运算以后,会在这座山的每一个点上都算出一个向量,这个向量会指向每个点最陡的那个方向,而向量的大小则代表了这个最陡的方向到底有多陡.散度: 运算的对像是向量,运算出来的结果会是纯量散度的作用对像是向量场,如果现在我们考虑任何一个点(或者说这个点的周围极小的一块区域),在这个点上,向量场的发散程度,如果是正的,代表这些向量场是往外散出的.如果是负的,代表这些向量场是往内集中的.一样,举例子:因为散度的作用对像是向量场,所以就不能用上面所讲的山来想象,这次要想象一个大广场里挤了很多人,如果每个人都在到处走动,是不是可以把每个人的行动都看成是一个向量,假如现在某人放了一个屁,周围的人(可能包含他自己)都想要赶快闪远一点,就会发现,在这块区域的人都往这小块区域以外的方向移动.对啦…这就是散度(你也可以想说是闪远一点的闪度…冷…),大家如果散得越快,散得人越多,这个散度算出来就就越大.旋度: 运算的对像是向量,运算出来的结果会是向量旋度的作用对象也是向量场,这次直接用上面的例子来讲:如果现在散开的众人都是直直的往那个屁的反方向散开,这时候你看到这些人的动线是不是就是一个标准的幅射状?不过事实上,每个人在闻到屁的时候是不会确切的知道屁到底是来自哪个方向的.而可能会走错方向,试过之后才发现不对劲,越找越臭.这时候你看到众人的走向不见得就是一个幅射状(大家都径向移动),而可能有一些切向移动的成份在(以屁发点为中心来看)旋度对应的就是这些切向移动的情况,相对来讲,散度对应的其实就是径向移动的情况.而一个屁,虽然可能会像上述的造成一些切向的移动,但理论上来讲,并不会使散开的众人较趋向于顺时钟转,或逆时钟转.在这种情况,顺时钟转的情况可以看作与逆时钟转的情况抵消,因此,在这情况下,旋度仍然是零.也就是说,一个屁能造成散度,而不会造成旋度…而甚么时候是有旋度的呢?如果这时候音乐一放,大家开始围着中间的营火手拉手跳起土风舞(当然是要绕着营火转的那种啦)这时候就会有旋度没有散度啦.(刚刚一直放屁的那位跑出去找厕所的除外)以上这三个,有一点一定要记得的.不论是梯度,散度,旋度,都是一种local的量(纯量,向量),所考虑的都是任何一点(其周围极接近,极小的小范围)的情况.以上举的例子因为要容易了解,所以都是针对二度空间向量为例,而且都是很大的东西,但广场是一个点,营火晚会也是一个点,纳须弥于芥子,这就请自行想象吧。
散度、旋度、梯度释义
散度、旋度、梯度释义散度、旋度、梯度是矢量分析中的重要概念,通常用于描述矢量场的特性。
1. 散度(Divergence)散度是指矢量场在某一点上的流出量与流入量之差,也就是说,它描述了矢量场的源和汇在该点的情况。
如果某一点的散度为正,表示该点是矢量场的源,矢量场从该点向外扩散;如果散度为负,表示该点是矢量场的汇,矢量场汇聚于该点;如果散度为零,则表示该点是矢量场的旋转中心。
数学上,散度用向量微积分的形式来表示,它是矢量场的散度算子作用于该点处的矢量的结果。
散度算子用符号“∇·”表示,因此,该点的散度可以用以下公式来计算:div F = ∇·F其中,F表示矢量场,div F表示该点的散度。
2. 旋度(Curl)旋度是指矢量场在某一点上的旋转程度,也就是说,它描述了矢量场在该点处的旋转方向和强度。
如果某一点的旋度为正,表示该点周围的矢量场是顺时针旋转的;如果旋度为负,表示该点周围的矢量场是逆时针旋转的;如果旋度为零,则表示该点周围的矢量场没有旋转。
数学上,旋度用向量微积分的形式来表示,它是矢量场的旋度算子作用于该点处的矢量的结果。
旋度算子用符号“∇×”表示,因此,该点的旋度可以用以下公式来计算:curl F = ∇×F其中,F表示矢量场,curl F表示该点的旋度。
3. 梯度(Gradient)梯度是指矢量场在某一点上的变化率,也就是说,它描述了矢量场在该点处的变化方向和强度。
如果某一点的梯度为正,表示该点处的矢量场在该方向上增强;如果梯度为负,表示该点处的矢量场在该方向上减弱;如果梯度为零,则表示该点处的矢量场没有变化。
数学上,梯度用向量微积分的形式来表示,它是矢量场的梯度算子作用于该点处的标量函数的结果。
梯度算子用符号“∇”表示,因此,该点的梯度可以用以下公式来计算:grad f = ∇f其中,f表示标量函数,grad f表示该点的梯度。
旋度梯度散度方向导数
旋度、梯度、散度和方向导数是数学中与向量场相关的概念。
1. 旋度(curl):旋度是一个向量场的旋转程度。
在三维空间中,一个向量场的旋度可以通过计算其各个分量的偏导数来得到。
旋度的符号表示向量场的旋转方向和速率。
2. 梯度(gradient):梯度是一个标量场的变化率。
在三维空间中,一个标量场的梯度可以通过计算其各个分量的偏导数来得到。
梯度的方向表示标量场变化最快的方向,梯度的大小表示变化的速率。
3. 散度(divergence):散度是一个向量场的发散程度。
在三维空间中,一个向量场的散度可以通过计算其各个分量的偏导数来得到。
散度的符号表示向量场的发散方向和速率。
4. 方向导数(directional derivative):方向导数是一个标量场沿着给定方向的变化率。
方向导数可以通过计算标量场的梯度和给定方向的点积来得到。
方向导数的大小表示标量场沿着给定方向的变化速率。
这些概念在物理学、工程学和数学中都有广泛的应用,用于描述和分析向量场和标量场的性质和行为。
1。
梯度、散度和旋度——定义及公式
梯度、散度和旋度——定义及公式1 哈密顿算子(Hamiltion Operator )哈密顿算子本身没有含义,只有作用于后面的量才有实际意义;它是一个微分算子,符号为∇。
三维坐标系下,有=i j k x y z∂∂∂∇++∂∂∂ 或者 (,,)x y z ∂∂∂∇=∂∂∂ 其中,,i j k 分别为xyz 方向上的单位矢量。
2 梯度(Gradient ) 2.1 梯度的定义梯度是哈密顿算子直接作用于函数f 的结果(f 可以是标量和向量)。
(,,)f f f f f f grad f f i j k x y z x y z ∂∂∂∂∂∂=∇=++=∂∂∂∂∂∂ 标量场的梯度是向量,标量场中某一点的梯度指向标量场增长最快的地方,梯度的长度是最大变化率。
2.2 梯度的性质∇c=0∇(RS)= ∇R+∇S21()(),0R S R R S S S S∇=∇-∇≠ [()]()f S f S S '∇=∇其中,C 为常数,R 、S 为两个标量场,f 为一连续可微函数。
3 散度(Divergence )散度是哈密顿算子与矢量函数f 点积的结果,是一个标量。
设矢量函数=(,,)x y z x y z f f i f j f k f f f =++则散度表示为: (,,)(,,)y x z x y z f f f div f f f f f x y z x y z∂∂∂∂∂∂=∇==++∂∂∂∂∂∂ 散度是描述空气从周围汇合到某一处或从某一处散开来程度的量。
它可用于表征空间各点矢量场发散的强弱程度,物理上,散度的意义是场的有源性。
当0div f >,该点有散发通量的正源(发散源);当0div f <,该点有吸收通量的负源(洞或汇); 当=0div f ,该点无源。
4 旋度(Curl, Rotation )旋度是哈密顿算子与矢量函数f 叉积的结果,是一个矢量,设矢量函数=(,,)x y z x y z f f i f j f k f f f =++则旋度:=rot ()()()y y x x z z x y zij k f f f f f f curl f f f i j k xy z y zz x x y f f f ∂∂∂∂∂∂∂∂∂=∇⨯==-+-+-∂∂∂∂∂∂∂∂∂ 旋度是矢量分析中的一个矢量算子,可以表示三维矢量场对某一点附近的微元造成的旋转程度。
直角坐标系梯度散度旋度公式大全
直角坐标系梯度散度旋度公式大全梯度、散度和旋度是数学中的向量运算符,它们在直角坐标系中具有重要的应用。
本文将介绍直角坐标系下梯度、散度和旋度的定义以及它们的具体计算公式。
梯度梯度是一个向量,它表示标量函数在空间中变化最快的方向和速率。
在直角坐标系中,梯度可以使用以下公式进行计算:grad(f) = (∂f/∂x)i + (∂f/∂y)j + (∂f/∂z)k其中,f是一个标量函数,i、j和k分别表示直角坐标系中的单位向量。
散度散度是一个标量,它表示向量场的源或汇在给定点的密度。
在直角坐标系中,散度可以使用以下公式进行计算:div(F) = ∂Fx/∂x + ∂Fy/∂y + ∂Fz/∂z其中,F是一个向量场,Fx、Fy和Fz分别表示该向量场在x、y和z方向的分量。
旋度旋度也是一个向量,它表示向量场在给定点的旋转程度。
在直角坐标系中,旋度可以使用以下公式进行计算:curl(F) = ( ∂Fz/∂y - ∂Fy/∂z )i + ( ∂Fx/∂z - ∂Fz/∂x )j + ( ∂Fy/∂x - ∂Fx/∂y )k其中,F是一个向量场,Fx、Fy和Fz分别表示该向量场在x、y和z方向的分量。
梯度、散度和旋度的物理意义梯度、散度和旋度在物理学和工程学中有广泛的应用。
梯度描述了标量场的变化速率和方向,它在物理学中常用于描述场的势能分布、温度分布或者电势分布。
散度描述了向量场的源和汇的密度,它在物理学中常用于描述电场分布中的电荷密度或者流体力学中的流体源。
旋度描述了向量场的旋转程度,它在物理学中常用于描述流体力学中的涡旋运动或者电磁场中的涡旋流。
结语本文介绍了直角坐标系下梯度、散度和旋度的定义和计算公式,以及它们在物理学和工程学中的应用。
这些向量运算符在求解偏微分方程、分析场的性质和描述物理现象中起着重要的作用。
对于深入理解这些概念,进一步探索它们在不同领域和问题中的应用非常有帮助。
梯度,散度,旋度
梯度,散度,旋度
梯度是指函数在某一点处的切线斜率,它可以用来表示函数在某一点处的变化率,可以用来描述函数的变化趋势。
散度是指函数在某一点处的二阶导数,它可以用来表示函数在某一点处的变化率的变化率,可以用来描述函数的变化趋势的变化趋势。
旋度是指函数在某一点处的三阶导数,它可以用来表示函数在某一点处的变化率的变化率的变化率,可以用来描述函数的变化趋势的变化趋势的变化趋势。
梯度可以用一阶导数的形式表示,即函数f(x)在点x处的梯度
可以表示为f'(x),其中f'(x)表示函数f(x)在点x处的一阶导数。
散度可以用二阶导数的形式表示,即函数f(x)在点x处的散度
可以表示为f''(x),其中f''(x)表示函数f(x)在点x处的二阶导数。
旋度可以用三阶导数的形式表示,即函数f(x)在点x处的旋度
可以表示为f'''(x),其中f'''(x)表示函数f(x)在点x处的三阶导数。
梯度、散度和旋度都可以用来描述函数的变化趋势,但它们之间有着明显的区别。
梯度可以用来表示函数在某一点处的变化率,散度可以用来表示函数在某一点处的变化率的变化率,而旋度可以用来表示函数在某一点处的变化率的变化率的变化率。
因此,梯度、散度和旋度都可以用来描述函数的变化趋势,但它们之间有着明显的区别。
梯度、散度、旋度的关系
梯度gradient设体系中某处的物理参数(如、、等)为w,在与其垂直距离的dy处该为w+dw,则称为该物理参数的梯度,也即该物理参数的变化率。
如果参数为速度、浓度或温度,则分别称为、或。
在向量微积分中,的梯度是一个。
标量场中某一点上的梯度指向标量场增长最快的方向,梯度的长度是这个最大的变化率。
更严格的说,从欧氏空间Rn到R的函数的梯度是在Rn某一点最佳的线性近似。
在这个意义上,梯度是雅戈比矩阵的一个特殊情况。
在单变量的的情况,梯度只是,或者,对于一个,也就是线的。
梯度一词有时用于,也就是一个沿着给定方向的倾斜程度。
可以通过取向量梯度和所研究的方向的来得到斜度。
梯度的数值有时也被成为梯度。
在二元函数的情形,设函数z=f(x,y)在平面区域D内具有一阶连续,则对于每一点P(x,y)∈D,都可以定出一个向量(δf/x)*i+(δf/y)*j这向量称为函数z=f(x,y)在点P(x,y)的梯度,记作gradf(x,y)类似的对三元函数也可以定义一个:(δf/x)*i+(δf/y)*j+(δf/z)*k 记为grad[f(x,y,z)]梯度的汉语词义,用法。
《现代汉语词典》附:新词新义梯度 1.坡度。
2.单位时间或单位距离内某种现象(如温度、气压、密度、速度等)变化的程度。
3.依照一定次序分层次地:我国经济发展由东向西~推进。
4.依照一定次序分出的层次:考试命题要讲究题型有变化,难易有~。
散度散度(divergence)的概念:在F中的任一点M处作一个包围该点的任意闭合S,当S所限定的体积ΔV以任何方式趋近于0时,则比值∮F·d S/ΔV的极限称为矢量场F在点M处的散度,并记作div F由散度的定义可知,div F表示在点M处的单位体积内散发出来的矢量F的通量,所以div F描述了通量源的密度。
div F=▽·F气象学:散度指流体运动时单位体积的改变率。
简单地说,流体在运动中集中的区域为辐合,运动中发散的区域为辐散。
梯度、散度、旋度的关系
梯度gradie nt设体系中某处的物理参数(如温度、速度、浓度等)为w,在与其垂直距离的dy处该参数为w+dw则称为该物理参数的梯度,也即该物理参数的变化率。
如果参数为速度、浓度或温度,则分别称为速度梯度、浓度梯度或温度梯度。
在向量微积分中,标量场的梯度是一个向量场。
标量场中某一点上的梯度指向标量场增长最快的方向,梯度的长度是这个最大的变化率。
更严格的说,从欧氏空间Rn到R的函数的梯度是在Rn某一点最佳的线性近似。
在这个意义上,梯度是雅戈比矩阵的一个特殊情况。
在单变量的实值函数的情况,梯度只是导数,或者,对于一个线性函数,也就是线的斜率。
梯度一词有时用于斜度,也就是一个曲面沿着给定方向的倾斜程度。
可以通过取向量梯度和所研究的方向的点积来得到斜度。
梯度的数值有时也被成为梯度。
在二元函数的情形,设函数z=f(x,y)在平面区域D内具有一阶连续偏导数,则对于每一点P(x,y) € D,都可以定出一个向量(S f/x)*i+( S f/y)*j这向量称为函数z=f(x,y)在点P(x,y)的梯度,记作gradf(x,y)类似的对三元函数也可以定义一个:(S f/x)*i+( S f/y)*j+( S f/z)*k 记为grad[f(x,y,z)]梯度的汉语词义,用法。
《现代汉语词典》附:新词新义梯度1.坡度。
2. 单位时间或单位距离内某种现象(如温度、气压、密度、速度等) 变化的程度。
3. 依照一定次序分层次地:我国经济发展由东向西〜推进。
4. 依照一定次序分出的层次:考试命题要讲究题型有变化,难易有〜。
散度散度(diverge nee )的概念:在矢量场F中的任一点M处作一个包围该点的任意闭合曲面S,当S 所限定的体积4V以任何方式趋近于0时,则比值为F・dS AV的极限称为矢量场F在点M 处的散度,并记作div F由散度的定义可知,div F表示在点M处的单位体积内散发出来的矢量F的通量,所以div F描述了通量源的密度。
梯度、散度、旋度的关系
麦克斯韦方程组向量场数量场有源场无源场保守场(无旋场)有旋场(非保守场)保守场=有势场=无旋场------环流等于零!有源场-------闭合曲面的通量不等于零!------这些是指场的宏观特性!3.含时磁场可以感生出电场4.含时电场可以感生处磁场上面四个方程可逐一说明如下:在电磁场中任一点处(1)电位移的散度 == 该点处自由电荷的体密度;(2)磁感应强度的散度 --- 处处等于零。
(3)电场强度的旋度 == 该点处磁感强度变化率的负值;(4)磁场强度的旋度 == 该点处传导电流密度与位移电流密度的矢量和\把不明白的字母列举一下:E 是电场强度矢量D 是电位移矢量(也叫电感应强度)应该还有一个电传导向量 E=D+?B 是磁感应强度矢量H 是磁场强度矢量 H=B+?其中内在的联系是:D=εEB=μH注意上面这些大写字母都是矢量物理都是循序渐进的,你看看懂麦克斯韦方程组,必须学过微积分和数学物理方程。
∮是环路积分,求是对闭合的回路求积分▽是哈密顿算符,就是对XYZ三个方向求全导数(偏导数就是如果有几个变量,其他的不变,只求一个的导数,全导数就是把不同变量的偏导数全求出来,再加起来)·是点乘,×是叉乘,不一样的,这是微积分里的第一个说的是,电场的源是电荷。
<你看它的微分形式,是不是:电场三个方向都求散度后的结果是电荷的密度,(散度通俗理解就是对三个空间方向求微分)这样就说明了电场不能凭空产生,它是有一个源头的,源头就是电荷。
这与我们通常的理解也是一样的,到目前为止我们也没有发现,单独的正电荷或负电荷,电场线都是从正电荷出发负电荷截止。
第二个方程,知道第一个方程的含义第二个就很好理解了,他就是说磁场是无源的,也就是说磁场是没有源头的,即磁场线是一条连续的曲线。
它不像电场线一样,必须从一个东西发出到一个东西结束。
第三个公式,也是看微分形式。
这里对电场取了旋度,<旋度就相当于在电场线的垂直方向上求导>我们看到最后它等于磁场对时间的求导。
散度旋度梯度
散度散度是向量分析中的一个向量算子,将向量空间上的一个向量场(矢量场)对应到一个标量场上。
散度描述的是向量场里一个点是汇聚点还是发源点,形象地说,就是这包含这一点的一个微小体元中的向量是“向外”居多还是“向内”居多。
举例来说,考虑空间中的静电场,其空间里的电场强度是一个矢量场。
正电荷附近,电场线“向外”发射,所以正电荷处的散度为正值,电荷越大,散度越大。
负电荷附近,电场线“向内”,所以负电荷处的散度为负值,电荷越大,散度越小。
定义定义向量场的散度,首先要引入通量的概念。
给定一个三维空间中的向量场以及一个简单有向曲面,则向量场通过曲面的通量就是曲面每一点上的场向量在曲面法向方向上的分量的积分:其中是积分的面积元,n是Σ在点(x,y,z)处的单位法向量。
如果曲面是封闭的,例如球面,那么通常约定法向量是从里朝外的,所以这时候的通量是描述曲面上的场向量朝外的程度。
通量描述了一定区域(也就是)中向量场的方向趋势,散度则是这个性质的一种局部描述[1]:7-8,也就是说,从散度在一点的值,我们可以看出向量场在这点附近到底倾向发散或收敛。
要算某一点的散度,先求包含这一点的某一个封闭曲面的通量除以封闭曲面围起来的微小体元的体积(这体积用表示)得到的比值,向量场在点的散度即是这比值在体元趋向于点时的极限。
用数学公式表示即:[2]:4如果用Nabla算子表示的话,向量场的散度记作:[2]:5从定义中可以看出,散度是向量场的一种强度性质,就如同密度、浓度、温度一样,它对应的广延性质是一个封闭区域表面的通量,所以说散度是通量的体密度[1]:7-8。
物理上,散度的意义是场的有源性。
某一点或某个区域的散度大于零,表示向量场在这一点或这一区域有新的通量产生,小于零则表示向量场在这一点或区域有通量湮灭。
这样的点或区域分别称为向量场的正源(发散源)和负源(洞)[1]:8。
举例来说,假设将太空中各个点的热辐射强度向量看做一个向量场,那么某个热辐射源(比如太阳)周边的热辐射强度向量都指向外,说明太阳是不断产生新的热辐射的源头,其散度大于零。
梯度散度旋度的表达式和物理意义
梯度散度旋度的表达式和物理意义梯度、散度和旋度是矢量分析中的重要概念,用于描述矢量场的性质和变化规律。
它们在物理学、工程学等领域中具有广泛的应用。
本文将分别介绍梯度、散度和旋度的表达式及其物理意义。
一、梯度的表达式和物理意义梯度是矢量场中变化最快的方向和变化率的量化表示。
对于一个标量场,其梯度表示了该场在每个点上的变化率和变化方向。
梯度的表达式可以用微分算符∇(读作nabla)来表示,梯度算符作用于标量场可以得到一个矢量场,其表达式如下:∇φ = (∂φ/∂x)i + (∂φ/∂y)j + (∂φ/∂z)k其中,φ表示标量场,(∂φ/∂x)、(∂φ/∂y)、(∂φ/∂z)分别表示φ对x、y、z的偏导数,i、j、k分别表示坐标轴x、y、z方向的单位矢量。
梯度的物理意义是表示标量场在空间中的变化率和变化方向。
梯度的大小表示了标量场在某一点上的变化率,而梯度的方向表示了变化最快的方向。
例如,在温度场中,梯度的大小表示了温度的变化速率,而梯度的方向表示了温度变化最快的方向。
二、散度的表达式和物理意义散度是矢量场中的源和汇的量化表示,用来描述矢量场的流入和流出情况。
对于一个矢量场,其散度表示了该场在每个点上的流出或流入速率。
散度的表达式可以用梯度算符∇和点乘运算来表示,散度算符作用于矢量场可以得到一个标量场,其表达式如下:div A = ∇·A = (∂A_x/∂x) + (∂A_y/∂y) + (∂A_z/∂z)其中,A表示矢量场,A_x、A_y、A_z分别表示A在x、y、z方向上的分量。
散度的物理意义是表示矢量场在某一点上的流出或流入速率。
散度的正值表示矢量场在该点上的流出,负值表示矢量场在该点上的流入,而散度为零表示该点上不存在源和汇。
例如,在电场中,散度的正值表示电场从该点流出,负值表示电场流入该点。
三、旋度的表达式和物理意义旋度是矢量场中的旋转性质的量化表示,用来描述矢量场的旋转情况。
关于梯度、旋度和散度的直观理解
关于梯度、旋度和散度的直观理解梯度、旋度和散度是向量场中常用的概念,它们在物理学、数学、计算机图形学等多个领域中有广泛的应用。
本文将从直观的角度出发,简单介绍这三个概念。
梯度:在向量场中,梯度描述的是向量场在某一点处变化最快的方向和大小。
在数学上,梯度是一种向量算子,表示一个标量函数的变化速率最快的方向。
例如,在地形高度图中,我们可以用梯度描述地面的坡度,地形越陡峭,梯度值越大。
梯度的方向指向函数取最大值的方向,大小表示变化率的大小。
因此,梯度经常用来计算曲面的切向和法向。
在梯度场中,梯度表示每个位置的变化的方向和大小,也可以用来计算位势场中的力场。
旋度:在向量场中,旋度描述向量场的局部旋转性质,即向量场在一个点处的“自旋”程度。
在数学上,旋度是一种向量算子,对于一种三维向量场,旋度可以描述在某一点处该向量场的局部旋转程度和方向。
旋度的大小与该点附近的环形的“自旋率”成正比,方向垂直于该环面,总是环面法线的方向。
在物理学中,旋度经常用于描述涡旋和旋转性质,例如涡旋流场、电场和磁场等。
散度:在向量场中,散度描述的是向量场在一个点上的大小,即向量场在某一点处的“源”或“汇”程度。
在数学上,散度是一种向量算子,用来描述一个三维向量场在某一点上的流入流出程度,它表示物质或能量在该点上出现的“净量”(散度为正表示物质或能量从该点流出,散度为负表示物质或能量从该点流入)。
在物理学中,散度经常用来描述电偶极子、电荷密度、质量流量等现象。
梯度、旋度和散度在数学上是三个不同的概念,但它们在物理学中具有紧密的联系。
例如,旋度和散度可以用于磁场、电场、流体动力学等领域的描述。
在现实中,物质和能量在空间中流动和转移,这些现象都可以用梯度、旋度和散度来描述。
因此,对于物理学、数学和计算机图形学等领域的研究人员来说,掌握这三个概念的基本含义和运算方法非常重要。
1.2 散度-旋度-梯度
u u( x, y, z) u(r ) C
如同温层,等位面,等高线
a
b
等值面
d c
2
方向导数
如何了解标量场 中某一点的标量 函数U沿某一方 向的变化情况?
b a
等值面
d c
方向导数:标量函数在给定点沿 某一方向对距离的变化率
U l
3
方向导数
z
ez
z
U l
M ( x 0 x , y0 y, z 0 z )
1 1 ( ) 的梯度 R R
z
r
Q ( x , y , z ) R
o
r
P ( x, y, z )
y
x
16
源点与场点
• 源点: • 场点:
( x, y, z) ( x, y, z )
源点 r'
R
场点
r
O
17
例题
1 1 距离矢量 R r r ,求标量场 R 的梯度 ( ) R z Q ( x , y , z )
数学描述:矢量 A 沿某一有向曲面 S 的面积分
A dS A en dS A cos θdS
s s s
通量(Flux)
dS en dS
S
C
有向曲面:开表面, 右螺旋
闭合曲面,外法线
通量:穿过曲面s的矢量线的总数
22
通量的应用
• 判断闭合曲面内源的性质
ey ez 直角坐标系中: ex x y z 1 柱面坐标系中: e e ez z 1 1 球面坐标系中: eR e e R R R sin
梯度、散度、旋度的关系
梯度散度散度(divergence)的概念:在矢量场F中的任一点M处作一个包围该点的任意闭合曲面S,当S 所限定的体积ΔV以任何方式趋近于0时,则比值∮F·d S/ΔV的极限称为矢量场F在点M处的散度,并记作div F由散度的定义可知,div F表示在点M处的单位体积内散发出来的矢量F的通量,所以div F描述了通量源的密度。
div F =▽·F气象学:散度指流体运动时单位体积的改变率。
简单地说,流体在运动中集中的区域为辐合,运动中发散的区域为辐散。
用以表示的量称为散度,值为负时为辐合,此时有利于天气系统的的发展和增强,为正时表示辐散,有利于天气系统的消散。
表示辐合、辐散的物理量为散度。
微积分学→多元微积分→多元函数积分: 设某量场由 A (x,y,z) = P(x,y,z)i + Q(x.y,z)j + R(x,y,z)k 给出,其中 P 、Q 、R 具有一阶连续偏导数,Σ 是场内一有向曲面,n 是 Σ 在点 (x,y,z) 处的单位法向量,则 ∫∫A ·n dS 叫做向量场 A 通过曲面 Σ 向着指定侧的通量,而 δP/δx + δQ/δy + δR/δz 叫做向量场 A 的散度,记作 div A ,即 div A = δP/δx + δQ/δy + δR/δz 。
上述式子中的 δ 为偏微分(partial derivative )符号。
散度(divergence )的运算法则:div (α A + β B ) = α div A+ β div B (α,β为常数)div (u A ) =u div A+ A grad u (u 为数性函数)旋度设有向量场A(x,y,z)=P(x,y,z)i+Q(x,y,z)j+R(x,y,z)k在坐标轴上的投影分别为δR/δy - δQ/δz , δP/δz - δR/δx ,δQ/δx - δP/δy的向量叫做向量场A 的旋度,记作 rot A 或curl A ,即rot A=(δR/δy - δQ/δz )i+(δP/δz - δR/δx )j+(δQ/δx - δP/δy)k式中的 δ 为偏微分(partial derivative )符号。
散度,旋度,梯度
散度散度(divergence)的概念:在矢量场F中的任一点M处作一个包围该点的任意闭合曲面S,当S所限定的体积ΔV以任何方式趋近于0时,则比值∮F·d S/ΔV的极限称为矢量场F在点M处的散度,并记作div F由散度的定义可知,div F表示在点M处的单位体积内散发出来的矢量F的通量,所以div F描述了通量源的密度。
div F=▽·F气象学:散度指流体运动时单位体积的改变率。
简单地说,流体在运动中集中的区域为辐合,运动中发散的区域为辐散。
用以表示的量称为散度,值为负时为辐合,此时有利于天气系统的的发展和增强,为正时表示辐散,有利于天气系统的消散。
表示辐合、辐散的物理量为散度。
微积分学→多元微积分→多元函数积分:设某量场由A(x,y,z) = P(x,y,z)i+ Q(x.y,z)j+ R(x,y,z)k给出,其中P、Q、R 具有一阶连续偏导数,Σ 是场内一有向曲面,n是Σ 在点(x,y,z) 处的单位法向量,则∫∫A·n dS 叫做向量场A通过曲面Σ 向着指定侧的通量,而δP/δx + δQ/δy + δR/δz 叫做向量场A的散度,记作div A,即div A= δP/δx + δQ/δy + δR/δz。
上述式子中的δ 为偏微分(partial derivative)符号。
梯度gradient设体系中某处的物理参数(如温度、速度、浓度等)为w,在与其垂直距离的dy处该参数为w+dw,则称为该物理参数的梯度,也即该物理参数的变化率。
如果参数为速度、浓度或温度,则分别称为速度梯度、浓度梯度或温度梯度。
在向量微积分中,标量场的梯度是一个向量场。
标量场中某一点上的梯度指向标量场增长最快的方向,梯度的长度是这个最大的变化率。
更严格的说,从欧氏空间R n到R的函数的梯度是在Rn某一点最佳的线性近似。
在这个意义上,梯度是雅戈比矩阵的一个特殊情况。
在单变量的实值函数的情况,梯度只是导数,或者,对于一个线性函数,也就是线的斜率。
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r dl = ?
r ∂ r 1 ∂ r ∂ ∇ = ar + aϕ + az ∂r r ∂ϕ ∂z
8
d ⇒∇ dl
球坐标系: r r r r dl = aR dR + aθ ( R ⋅ dθ ) + aϕ ( R ⋅ sin θ ⋅ dϕ )
r dl = ?
r ∂ r 1 ∂ r 1 ∂ ∇ = aR + aθ + aϕ ∂R R ∂θ R ⋅ sin θ ∂ϕ
三度、三定理
1. 标量场、梯度 2. 矢量的通量、散度 散度、高斯定理 旋度、斯托克斯定理 3. 矢量的环流、旋度 4. 亥姆霍兹定理
——“三度”、“三定理”
1
1. 标量场、梯度
标量场在空间的分布和变化规律 ——等值面,方向导数,梯度
等值面
标量场可以用一个标量函数表示: v u = u ( x, y , z ) = u ( r ) 等值面?
20
不同坐标系下散度的表示
直角坐标系中:
r ∂Ax ∂Ay ∂Az ∇• A = + + ∂x ∂y ∂z
r 1 ∂ 1 ∂Aϕ ∂Az 柱面坐标系中: ∇ • A = ⋅ ( r ⋅ Ar ) + ⋅ + r ∂r r ∂ϕ ∂z
球坐标系中: r 1 ∂ ∂Aϕ 1 ∂ 1 2 ∇• A = 2 ⋅ ( R ⋅ AR ) + ⋅ ( Aθ ⋅ sin θ ) + ⋅ R ∂R R ⋅ sin θ ∂θ R ⋅ sin θ ∂ϕ
r E = −∇V = ?
∇=?
11
例题
v v v 距离矢量 R = r − r ′ ,求标量场
1 1 的梯度 ∇ ( ) R R
12
源点与场点
• 源点: • 场点:
( x′, y′, z ′) ( x, y , z )
源点 r'
R
r
场点
O
13
例题
v v v 1 1 距离矢量 R = r − r ′ ,求标量场 R 的梯度 ∇( )
33
小结: 谈谈梯度、散度和旋度
• 梯度:描述标量场,自身是矢量 • 散度:描述矢量场,自身是标量标量
– 描述矢量场的分量沿其自身方向的变化 – 表征场的发散特性
• 旋度:描述矢量场,自身是矢量 - 描述矢量场的分量沿与其垂直方向的变化 - 表征场的旋转特性
34
4.亥姆霍兹定理(公理)
两个恒等式(可逆)
35
亥姆霍兹定理
定理的本质:
在空间有效区域τ内的任一矢量场F,由它的散度,旋度 和边界条件唯一的确定,矢量场F可以表示成一个无源场 和一个无旋场之和
r r r F = 两个特殊的场分量之和=F无旋+F无散
r = − ∇U +∇ × A
36
r r r F = 两个特殊的场分量之和=F无散+F无旋
矢场的基本微分方程
21
散度的物理意义
1.矢量的散度是一个标量,是空间坐标点的 函数 2.散度代表矢量场的通量源的分布特性
r ∇• A = ρ = 0
无源(无散)
r ∇• A = ρ > 0
有源
r ∇• A = ρ < 0
有洞
22
高斯定理
散度定义
r r ⎛ A • ds ⎞ ⎟ r lim ⎜ ∫ divA = ⎜S ⎟ ∆V → 0 ⎜ ∆V ⎟ ⎜ ⎟ ⎝ ⎠
v v 数学描述:矢量 A 沿某一有向曲面 S 的面积分
通量(Flux) v v v v Φ = ∫ A ⋅ dS = A ⋅ en dS = ∫ A cos θdS
s s
有向曲面:开表面, 右螺旋 闭合曲面,外法线
17
通量的应用
• 判断闭合曲面内源的性质
Φ>0
Φ<0
Φ=0
正源
负源
无源
18
散度
通量 描述整个体积“流量”的情况,
25
例题(答案1200 π )
V
r 2π 4 5 2 ∫ (∇ • A)dv = ∫ (3r + 2)rdrdϕdz ∫ dϕ ∫ dz ∫ (3r + 2r )dr
V
0 0 0
= 8π ⋅ ( r 3 + r 2 ) |5 = 1200π 0
∫
S
r r A • ds =
∫
侧面
r r A • ds +
例题
已知: V = V ( R,θ ) = V0 ⋅ R ⋅ cosθ r 令: E = −∇V 求:
r E =?
直接法——球坐标系梯度公式! ——球坐标系梯度公式!
r ∂ r 1 ∂ r 1 ∂ ∇ = aR + aθ + aϕ ∂R R ∂θ R ⋅ sin θ ∂ϕ v r r E = −∇V = −eRV0 cos θ + eθ V0 sin θ
ex v ∂ ∇× A = ∂x Ax ey ∂ ∂y Ay ez ∂ ∂z Az30来自柱、球坐标系旋度 柱坐标系
v er v 1 ∂ ∇× A = r ∂r Ar v reϕ ∂ ∂ϕ rAϕ v ez ∂ ∂z Az
球坐标系
v eR v 1 ∂ ∇× A = 2 R sin θ ∂R AR
v Reθ ∂ ∂θ RAθ
R
∇u = ? v ∂u v ∂u v ∂u ∇ u = ex + ey + ez ∂x ∂y ∂z
v v v R = r −r′ = ex (x − x′) +ey (y − y′) +ez (z − z′)
v v R0 1 R ∇( ) = − 3 = − 2 R R R
v v v v R0 是 R = r − r ′ 单位矢量
场中某一点附近的“流量”?
定义:单位体积的净流出的通量,称为散度
r r ⎛ A • ds ⎞ ⎟ r lim ⎜ ∫ ⎜S ⎟ divA = ∆V → 0 ⎜ ∆V ⎟ ⎜ ⎟ ⎝ ⎠ r r divA = ∇ • A
19
直角坐标系中散度表达式
r ∂Ax ∂Ay ∂A divA = + + z ∂x ∂y ∂z v ∂ v ∂ v ∂ v v v = ( ex + ey + ez ) ⋅ (ex Ax + e y Ay + ez Az ) ∂x ∂y ∂z v = ∇⋅ A
∂x v v = G ⋅ l0 ∂l
v ∂u |max = G ∂l
v v ∂u v ∂u v ∂u gradu = G = ex + ey + ez ∂x ∂y ∂z
4
标量的“梯度”
方向导数中沿那个方向 标量函数对距离的 变化率最大?
Gradient——grad Gradient—— ——grad
v R sin θ eϕ ∂ ∂ϕ R sin θ Aϕ
31
斯托克斯定理 ——Stokes’s Law
r r r r ∫ (∇ × A) • dS = ∫ A • dl
S C
矢量场旋度在以曲线C为周界的曲面的面积分 =该矢量沿包围该曲面的封闭曲线的线积分
32
微分算子及恒等式
∇ × ∇u ≡ 0 uv ∇ • (∇ × F ) ≡ 0 2 2 2 ∂u ∂u ∂u 2 ∇ • ∇u = 2 + 2 + 2 = ∇ u ∂x ∂y ∂z uv uv uv 2 ∇ F = ∇(∇ • F ) − ∇ × ∇ × F
14
特例
1 ∇( ) , R
1 ∇( ) R =
1 ∇′( ) ? R
1 − ∇′( ) R
15
2.矢量的通量和散度
矢量线-----线上每一点的切线方向与该点矢量场的方 向相同 单位空间内矢量线的个数代表该点场的大小
v v F × dl = 0
16
2.矢量的通量和散度
矢量在某一有向曲面的面积分称为通过该面的通量。
r r rotA = ∇ × A
∫ lim ⎜ C ⎜ ∆S → 0 ⎜ ∆S ⎜ ⎝
⎟ ⎟ ⎟ ⎟ ⎠
n0 A
M
29
不同坐标系中旋度表示式 直角坐标系
v ∂ v ∂ v v ∂ ∂ ∂ ∂ rotA = ex ( Az − Ay ) + ey ( Ax − Az ) + ez ( Ay − Ax ) ∂y ∂z ∂z ∂x ∂x ∂y v =∇× A v v v
含义:单位体积的净流出通量 那么:
r r divA = ∇ • A
23
V
r r r ∫ (∇ • A)dv = ∫ A • ds
S
高斯定理 ——Gauss’s Law
V
r r r ∫ (∇ • A)dv = ∫ A • ds
S
矢量场散度的体积分 =该矢量穿过包围该体积的封闭曲面的总通量
24
例题(答案1200 π )
r ez
∆z
∆l
v v l : l 0 (cos α , cos β , cos γ )
M 0 ( x0 , y0 , z0 )
o x
r ex
∆x
r ey
∆y
∂u ∂l
M0
u( M ) − u( M 0 ) = lim ∆l → 0 ∆l
∂y ∂z
y ∂u ∂u ∂u ∂u = cos α + cos β + cos γ
∫
上表面
r A
r • ds +
∫
下表面
r A
r • ds
= r 2 ∗ 2 π r * 4 | r = 5 + 2 z ∗ π * 25 | z = 4 + 0 = 1200 π