矢量场和梯度算子
矢量场和梯度算子ppt课件
2023/10/21
什么是场?
11
场在空间某个方向上的变化率
φ在 方向上的变化率 方向导数
在每一点处的数值都满足矢量分量的变换规律
2023/10/21
梯度算子
12
场在空间某个方向上的变化率(续)
是一个矢量场的三个分量
梯度算子
φ在 方向上的方向导数
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梯度算子
13
梯度算子
梯度算子▽是一个矢量算子 梯度算子是一个矢量微分算符:
(3) 代回原式并舍去矢量算符的下标得
证毕
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梯度算子
20
场随空间的二阶变化
矢量场散度
是标量场:
①
矢量场旋度
是矢量场:
②
③
标量场梯度
是矢量场:
④
⑤
④
Laplace(标量)算符
是一个矢量场,其分量为
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梯度算子
21
场随空间的二阶变化
矢量场散度
是标量场:
①
矢量场旋度
是矢量场:
➢ 作为矢量,满足通常矢量点乘和叉乘运算法则 ➢ 作为算符,需作用于表达式中的所有对象
标量场梯度是一个矢量场:
矢量场散度是一个标量场:
矢量场旋度是一个矢量场:
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梯度算子
14
与位置有关的矢量微分公式
证明:
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梯度算子
15
与梯度算子有关的一些矢量恒等式
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(2) 视 ∇A 矢和 ∇B 为“矢量”,遵循矢量运算规则,将其置于作用对象前方:
(3) 代回原式并舍去矢量算符的下标得
哈密顿算子与梯度、散度、旋度
哈密顿算子的定义与性质
• 定义向量微分算子
∂ ∂ ∇ = ∂x i + ∂∂y j + ∂z k
• 称为▽( Nabla ,奈 称为▽ 布拉)算子, 布拉)算子, 或哈密 顿( Hamilton ) 算子
• • •
矢量性 微分算子 只对于算子▽ 只对于算子▽ 右边的量发生 右边的量发生 微分作用
∂Dx ∂Dy ∂Dz + + =ρ ∂x ∂y ∂z ∂Bx ∂By ∂BZ + + =0 ∂x ∂y ∂z
哈密顿算子与梯度、散度、 哈密顿算子与梯度、散度、旋度
• 英汉对对碰 • • • • Operator▽ Operator▽ Gradient Divergence Curl • • • • 哈密顿算子 梯度(grad) 梯度(grad) 散度(div) 散度(div) 旋度(rot) 旋度(rot)
∂u ∂u ∇u = ∂x i + ∂ y ∂u j + ∂z k
= gradu
(2) A = P(x, y, z)i + Q(x, y, z) j + R(x, y, z) k, 则
∇⋅ A
∂P ∂Q ∂R = ∂x + ∂ y + ∂z = div A
i
∂ = ∂x ∇× A P
j
∂ ∂y
k
∂ ∂z
对速度矢量场, 对速度矢量场 , 流体微团运动分析证明 速度散度的物理意义是标定流体微团运 动过程中相对体积的时间变化率。 动过程中相对体积的时间变化率。
矢量场的旋度(curl) 矢量场的旋度(curl)
对矢量场, 对矢量场 , 在笛卡尔坐标系下其旋度定 义为: 义为: ir rj kr
矢量场和梯度算子
单位基矢的变换:
and xˆ yˆ zˆ,
xˆ xˆ cos yˆ sin y
y
yˆ
xˆ sin
yˆ
cos
yˆ yˆ
x
zˆ zˆ
xˆ
“完整”的矢量
A Ax xˆ Ay yˆ Az zˆ
O
xˆ x
指定了坐标系并且给出了矢量分量的含义 Ax A xˆ,
A B A A BB A B
(2) 视 A 矢和 B 为“矢量”,遵循矢量运算规则,将其置于作用对象前方:
A A B A A B
B A B A B B A B B A B B
Ax Bx Ay By Az Bz A B 推论:动能 T 1 mv2 、功 F dr 是标量
2
如果对于任意矢量 A, Ax Bx Ay By Az Bz 是一个标量,则
Bx , By , Bz 必是某个矢量 B 的分量。
8/26/2019
矢量运算
5
标量与矢量运算(续)
场在空间某个方向上的变化率(续)
x
,
,
y
z
是一个矢量场的三个分量
x
cos sin
x
y
x
cos sin
x
y
y
sin
x
cos
y
y
A A A A
(2) 视 φ 矢和 A 为“矢量”,遵循矢量运算规则,将其置于作用对象前方:
第1章 - 1 矢量坐标系梯度
12
第一章 矢 量 分 析
1 .2 .1 正交坐标系
任意矢量A:
A A
Au21 Au22 Au23
任意矢量B:
(1-22) (1-23) (1-24)
(1-25) (1-26)
13
第一章 矢 量 分 析
e e e u1
u2
u3
A B Au1 Au2 Au3
B B B u1
u2
u3
(1-27)
d , d, dz
拉梅系数:
r
h1 1, h2 , h3 1 (1-58)
位置矢量为: r = e + ez z
线元微分元为: dr = d (e + ez z)
e d de ezdz zdez e d e de ezdz
(1-59) (1-60)
26
第一章 矢 量 分 析
第一章 矢 量 分 析
1 .2 .3 圆柱坐标系
ez
e
e
(u1,u2,u3 ) (,, z)
(1-48)
ez P(ρ0 ,φ0 , z0 )
e e
0 0 2
z
e e ez
e ez e
(1-49)
图 1 -6 柱坐标系
ez e e
21
第一章 矢 量 分 析
ez ez
ex e cos e sin , ey e sin e cos , ez ez
(1-51-2)
22
第一章 矢 量 分 析
园柱坐标系中矢量:
A e A e A ez Az
直角坐标系中:
A ex Ax ey Ay ez Az
坐标变换矩阵为:
Ax cos
梯度、发散和旋度——定义及公式
梯度、发散和旋度——定义及公式梯度、发散和旋度是矢量场分析中常用的概念,它们用于描述矢量场的特性和变化。
以下是它们的定义及相关公式:1. 梯度(Gradient)梯度表示矢量场在给定点上最大变化的方向和速率。
我们可以将一个标量场(Scalar field)与一个矢量场(Vector field)的梯度进行计算。
梯度的定义:$$\nabla f = \frac{\partial f}{\partial x}\mathbf{i} + \frac{\partialf}{\partial y}\mathbf{j} + \frac{\partial f}{\partial z}\mathbf{k}$$其中,$\nabla$ 表示梯度算子,$f$ 表示标量场,$\mathbf{i}$,$\mathbf{j}$,$\mathbf{k}$ 表示坐标轴的单位向量。
2. 发散(Divergence)发散用于描述矢量场的流出和流入情况,它表示在给定点的矢量场流量的变化率。
发散的定义:$$\nabla \cdot \mathbf{F} = \frac{\partial F_x}{\partial x} +\frac{\partial F_y}{\partial y} + \frac{\partial F_z}{\partial z}$$其中,$\nabla$ 表示梯度算子,$\cdot$ 表示点乘,$\mathbf{F}$ 表示矢量场。
3. 旋度(Curl)旋度用于描述矢量场的旋转和循环性质,它表示在给定点的矢量场环量的变化率。
旋度的定义:$$\nabla \times \mathbf{F} = \left(\frac{\partial F_z}{\partial y} - \frac{\partial F_y}{\partial z}\right)\mathbf{i} + \left(\frac{\partialF_x}{\partial z} - \frac{\partial F_z}{\partial x}\right)\mathbf{j} +\left(\frac{\partial F_y}{\partial x} - \frac{\partial F_x}{\partialy}\right)\mathbf{k}$$其中,$\nabla$ 表示梯度算子,$\times$ 表示叉乘,$\mathbf{F}$ 表示矢量场。
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。
矢量场和梯度算子
Bv
v C
v A
Cv
v B
v B
Cv
v A
v C
v A
Bv
Cv
Bv
v A
Cv
Av
v B
2020/5/14
矢量运算
9
标量场及其几何表示
标量场:标量在空间的分布,对于空间任一点都指定或者赋
予某个唯一的标量(数)
代数表示:函数 rv
+q
几何表示:等值面、等值线+q
rv
const
.
-q--q-qq
+3+-qqq -q
Cx Cy
Ay Bz Az Bx
Az By Ax Bz
0 0
0
0
O
v A
x
A, 0,
0
Cz Ax By Ay Bx Ax By ABy
v vv
C A B, 大小为 ABsin ,即两个矢量张成的平行四
边形的面积,方向满足右手法则。
θ为两个矢量之间的夹角:0
E
A
C
x
x x cos y sin x cos
y cos 2
y
x
sin
y cos
x cos
2 y cos
z z
坐标变换
2020/5/14
什么是矢量?
2
标量与矢量的定义
定义:如果某个量在任一坐标系中仅需一个数(分量)描述, 并且在坐标变换下其分量是不变的,则称其为标量
例子:质量m、电荷q、温度、 Newton时间t, etc.
矢量的长度:A A A A Ax2 Ay2 Az2
证v明:v / A B AxBx Ay By AzBz
矢量运算(梯度、散度、旋度)与拉普拉斯算符公式整理
向量算子 (nabla )表示向量微分算子。
】拉普拉斯算符梯度(标量化为矢量)散度(矢量化为标量)旋度(矢量化为矢量)数学解释在向量微积分中,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。
同时也可以求出变化不是最快的那个方向上的倒数,梯度点积该方向上的向量即可。
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。
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。
拉普拉斯算子有许多用途,此外也是椭圆型算子中的 一个重要例子。
在物理中,常用于波方程的数学模型、热传导方程以 及亥姆霍兹方程。
在静电学中,拉普拉斯方程和泊松方程的应用随处可见。
在量子力学中,其代表薛定谔方程式中的动能项。
在数学中,经拉普拉斯算子运算为零的函数称为调和函 数;拉普拉斯算子是霍奇理论的核心,并且是德拉姆 上同调的结果。
物理解释考虑一座高度 点 的ft 。
这一 点的梯度是在该点坡度(或者说斜度)最陡的方向。
梯度的大小告诉我们坡度到底有多陡。
散度是通量的体密度物理上,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。
散度等于零的区域称为无源场或管形场。
就 的环量面密度(或称为环量强度)。
旋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向量场沿一个闭合曲线的环量。
如果一个向量场中处处的旋度都是零,则称这个场为无旋场或保守场相关概念通环量记法=或三维直角坐标系柱坐标球坐标线性法则乘积法则商法则高斯散度定理:对某一个体积内的散度进行积分, 就应该得到这个体积内的总通量。
在直角坐标系中梯度散度旋度的计算公式
在直角坐标系中梯度散度旋度的计算公式在数学和物理学中,直角坐标系是一种常用的坐标系,用于描述空间中的点的位置。
在直角坐标系中,对于矢量场的梯度、散度和旋度的计算公式是非常重要的,可以帮助我们理解矢量场的性质和行为。
梯度梯度是矢量场中变化率最快的方向。
在直角坐标系中,对于标量场f(x, y, z),其梯度可以用如下的公式表示:•梯度表示为:∇f = (∂f/∂x)i + (∂f/∂y)j + (∂f/∂z)k其中,∇是梯度算子,i、j、k分别是x、y、z轴方向的单位矢量。
散度散度描述的是矢量场在某一点的流出量和流入量的差异。
在直角坐标系中,对于矢量场F(x, y, z) = P(x, y, z)i + Q(x, y, z)j + R(x, y, z)k,其散度可以用如下的公式表示:•散度表示为:∇·F = (∂P/∂x) + (∂Q/∂y) + (∂R/∂z)其中,∇·是散度算子,P、Q、R分别是F在x、y、z方向的分量。
旋度旋度描述的是矢量场围绕某一点旋转的强度和方向。
在直角坐标系中,对于矢量场F(x, y, z) = P(x, y, z)i + Q(x, y, z)j + R(x, y, z)k,其旋度可以用如下的公式表示:•旋度表示为:∇×F = [(∂R/∂y) - (∂Q/∂z)]i - [(∂R/∂x) - (∂P/∂z)]j + [(∂Q/∂x) - (∂P/∂y)]k其中,∇×是旋度算子,P、Q、R分别是F在x、y、z方向的分量。
梯度、散度和旋度是矢量分析中的重要概念,它们可以帮助我们理解矢量场的性质和变化规律。
通过上述公式的计算,我们可以准确地求解直角坐标系中矢量场的梯度、散度和旋度,进一步推动数学和物理学的发展。
场论标量场的梯度矢量场的散度和旋度
高斯定理
散度定理 The divergence theorem
散度定理:
既然矢量的散度代表的通过一个点流出或流入量的大小, 因此矢量场散度的体积分等于该矢量穿过包围该体积的封 闭面的总通量, 即
V 上式称为散度定理, 也称为高斯定理。
Adv A ds
场物质的守恒定律
高斯定理的物理意义: 从数学角度可以认为高斯定理建立了面积分和体积分的关系。 从物理角度可以理解为高斯定理建立了区域 V 中的场和包围区域 V 的闭合面 S 上 的场之间的关系。 如果已知区域 V 中的场,根据高斯定理即可求出边界 S 上的场,反之亦然。
L
A dl
ΔS0
ΔS
这个极限的意义就是在一个点上的环流的面密度, 或称环量强度。Curl(A)叫做旋度。任 意方向的曲面的环流强度是旋度在这个方向上面的投影。 旋度的物理意义
1) 矢量A的旋度是一个矢量, 其大小是矢量A在给定点处的最大环量面密度, 其方向就是当面元的取向使环量
面密度最大时, 该面元矢量的方向 2) 3) 它描述A在该点处的旋涡源强度。 若某区域中各点curl A=0, 称A为无旋场或保守场。 。
Ax dx Ay dy Az dz
L
A dl
L
0 0 0
越大/越小, 说明什么?
旋度的定义和运算
1、定义: 为反映给定点附近的环量情况, 我们把封闭曲线收小, 使它包围的面积ΔS 趋近于零, 取极限
ˆ lim curl(A) n
固定 R 时, 沿着梯度方向移动 T 变化最大.
多元函数的梯度:
T ( x) T e1 x
T ( x, y ) T T e1 e2 x y
nabla算子和拉普拉斯运算法则
nabla算子和拉普拉斯运算法则
在数学和物理学中,nabla算子和拉普拉斯运算法则是非常重要的概念,它们在矢量分析、微分方程和场论等领域中有着广泛的应用。
本文将介绍这两个概念的基本原理和应用。
首先,让我们来了解一下nabla算子。
nabla算子通常用符号∇表示,它是一个矢量算子,用来描述标量场或矢量场的梯度、散度和旋度。
在直角坐标系中,nabla算子的表达式为:
∇ = i ∂/∂x + j ∂/∂y + k ∂/∂z.
其中,i、j、k分别是x、y、z方向的单位矢量,∂/∂x、
∂/∂y、∂/∂z分别表示对x、y、z的偏导数。
利用nabla算子,我们可以方便地表示标量场的梯度、矢量场的散度和旋度,这在物理学中有着重要的应用,例如在流体力学和电磁学中。
接下来,让我们来介绍拉普拉斯运算法则。
拉普拉斯运算法则是指拉普拉斯算子作用在一个标量场上得到的结果,通常用符号Δ表示。
在直角坐标系中,拉普拉斯算子的表达式为:
Δ = ∇·∇ = ∂²/∂x² + ∂²/∂y² + ∂²/∂z²。
拉普拉斯运算法则在物理学和工程学中有着广泛的应用,特别是在描述热传导、电场、重力场等现象时,常常会用到拉普拉斯方程。
拉普拉斯算子的作用是描述标量场的曲率和变化率,它在微分方程和偏微分方程中有着重要的地位。
总之,nabla算子和拉普拉斯运算法则是矢量分析和微分方程中的重要概念,它们在物理学、工程学和数学中有着广泛的应用。
通过对这两个概念的深入理解,我们可以更好地理解自然界中的各种现象,并且为解决实际问题提供了有力的数学工具。
积分和路径无关的条件
积分和路径无关的条件
从数学角度来看,对于一个矢量场F(x, y, z),如果存在一个
标量场f(x, y, z),使得这个矢量场可以表示为f的梯度,即F = ∇f,其中∇表示梯度算子,那么这个矢量场就是保守场。
根据克莱罗定理,如果定义域是连通的,那么保守场的环路积分与路径无关。
这可以通过对f进行偏导数计算来验证,如果F的各个分量的混合
偏导数相等,那么这个矢量场是保守场。
从物理角度来看,保守场在物理学中有着重要的应用,例如在
势能场和力场的关系中,保守场对应着势能场,而势能场的梯度就
是力场。
因此,保守场的性质在描述力学系统的运动和能量转换时
起着关键作用。
总之,积分和路径无关的条件是一个重要的数学概念,它不仅
在数学分析中有着重要的地位,而且在物理学和工程学等应用领域
也有着广泛的应用。
通过判断一个矢量场是否是保守场,我们可以
更好地理解和描述自然界中的各种现象和规律。
▽哈密顿算子的各种公式
▽哈密顿算子的各种公式
(原创版)
目录
1.哈密顿算子的定义与含义
2.哈密顿算子的矢量公式推导
3.哈密顿算子的运算规则
4.哈密顿算子在物理学中的应用
5.总结
正文
哈密顿算子是物理学中的一个重要概念,它广泛应用于磁场、电场理论和量子力学中。
哈密顿算子在数学上的表示为,读作 del 塔或 nabla。
在量子力学中,哈密顿算子代表系统的总能量,是一个可观测量。
要推导哈密顿算子的矢量公式,首先要了解矢量叉乘和梯度算子的概念。
矢量叉乘是一个用于计算两个矢量之间的叉乘的运算,而梯度算子则用于计算一个标量场在某点的梯度,即该点的切线方向。
在哈密顿算子中,这两个概念被结合在一起,形成了一个矢量算子。
哈密顿算子的运算规则包括以下几个方面:
1.标量场通过哈密顿算子运算形成一个矢量场,该矢量场反映了标量场的分布。
2.哈密顿算子可以作用于矢量场,产生一个新的矢量场,其结果是原矢量场的旋度。
3.哈密顿算子还可以作用于矢量场的散度,产生一个新的标量场,其结果是原矢量场的梯度。
在物理学中,哈密顿算子常用于描述电磁场、流体运动等物理现象。
例如,在电磁场理论中,哈密顿算子可以用于计算电场和磁场的能量密度分布,从而揭示电磁场的内在结构和性质。
在流体运动中,哈密顿算子可以用于描述流体的动能和势能分布,从而揭示流体的运动规律。
总之,哈密顿算子是一个在物理学中具有重要意义的概念,它不仅可以用于推导各种物理量的关系,还可以用于描述物理现象的内在规律。
亥姆霍兹定理亥姆霍兹定理
s V
(27) A dl ( A) d S , (斯托克斯公式)
2 2 2
为了使用方便,引入 A Ax Ay Az x y z
22
哈米顿(Hamilton)算子
(1)(cu ) cu, (c为常量,u为数性函数) (2) (c A) c A, ( A为矢性函数) (3) (c A) c A (4)(u v) u v (5) ( A B) A B (6) ( A B) A B
23
哈米顿(Hamilton)算子
(7) (uc) u c, (c为常矢量,u为数性函数) (8) (uc) u c, (c为常矢量,u为数性函数) (9)(uv) uv vu (10) (u A) u A u A, ( A为矢性函数) (11) (u A) u A u A (12)( A B) A ( B) ( A ) B B ( A) ( B ) A
28
球面坐标系
坐标:(r, ,) 1 1 er e e r r r sin
2 1 1 1 2 2 2 (r ) 2 (sin ) 2 2 r r r r sin r sin 2 1 2 1 1 f f 2 (r f r ) (sin f ) r r r sin r sin f 1 1 f r f [ (sin f ) ]er [ (rf )]e r sin sin r f r 1 [ (rf ) ]e r r 29
向量算子与拉普拉斯算符的公式与定义整理
向量算子与拉普拉斯算符的公式与定义整理向量算子(Vector Operators)是用来描述矢量场中各种物理量的变化率和分布特性的重要工具。
其中,梯度(Gradient)、散度(Divergence)和旋度(Curl)是最常见和广泛应用的向量算子,它们与拉普拉斯算符(Laplacian Operator)密切相关。
首先,我们来看梯度算子。
梯度算子描述了标量场(Scalar Field)中的变化率和方向。
对于一个标量函数f(x, y, z),梯度算子可以用下面的形式表示:∇f=(∂f/∂x)i+(∂f/∂y)j+(∂f/∂z)k其中,∇表示梯度算子,i、j和k分别表示xyz方向的单位矢量,∂f/∂x、∂f/∂y和∂f/∂z分别表示f对x、y和z的偏导数。
梯度算子的方向与标量场的最大变化率方向一致,梯度的模表示变化率的大小。
接下来,我们来看散度算子。
散度算子可以用来描述矢量场中的源或汇的分布情况。
对于一个矢量函数F(x, y, z) = Fxi + Fyj + Fzk,散度算子可以用下面的形式表示:∇·F=(∂Fx/∂x)+(∂Fy/∂y)+(∂Fz/∂z)其中,∇·表示散度算子,∂Fx/∂x、∂Fy/∂y和∂Fz/∂z分别表示F在x、y和z方向的偏导数。
散度算子表示了矢量场中的流出或流入的分布情况,当散度为正时表示流出,散度为负时表示流入。
最后,我们来看旋度算子。
旋度算子可以用来描述矢量场中的旋转情况。
对于一个矢量函数F(x, y, z) = Fxi + Fyj + Fzk,旋度算子可以用下面的形式表示:∇×F=(∂Fz/∂y-∂Fy/∂z)i+(∂Fx/∂z-∂Fz/∂x)j+(∂Fy/∂x-∂Fx/∂y)k其中,∇×表示旋度算子,∂Fz/∂y-∂Fy/∂z、∂Fx/∂z-∂Fz/∂x和∂Fy/∂x-∂Fx/∂y分别表示F在x、y和z方向上的旋转率。
旋度算子表示了矢量场中的环流情况,它垂直于在该位置上矢量场的流向。
梯度算子与散度算子与拉普拉斯算子
梯度算子与散度算子与拉普拉斯算子作为数学分析和计算机视觉基础中的关键概念,梯度算子,散度算子和拉普拉斯算子是计算机视觉领域中的基础算法。
它们构成了许多复杂的计算机视觉算法中的核心部分,它们是图像处理和计算机视觉中必不可少的基础。
下面我将会在以下几个方面对这三个概念进行深入的解释。
梯度算子是指一个向量操作符,在矢量函数中用于表示方向。
具体而言,梯度算子用于在矢量场上计算每个位置的方向。
在图像处理中,我们常常把梯度算子用于发现图像中的边缘。
比如,如果一个像素的梯度值很高,那么它就可能是一个边缘,因为边缘上的像素值通常会发生很大的变化。
梯度算子可以让我们快速地计算出任何一幅二维图像中各个位置的梯度向量。
散度算子是梯度算子的逆运算。
它用于计算某一点处的矢量场的发散程度。
如果一个矢量场在某个点处存在大量的发散,那么这个点就是一个汇聚的中心。
在图像处理中,散度算子通常用于计算一个像素区域内的几何结构特征,例如周边像素区域内的光度的变化程度。
如果在一个像素区域内光度的变化很强烈,那么这个区域的散度就可能很大。
最后,拉普拉斯算子是一种用于求解微分方程的算子,它可以用于计算某一函数的二阶导数。
在图像处理中,拉普拉斯算子可以用于发现图像中的纹理区域或者局部特征。
如果在一幅图像中存在某些区域的拉普拉斯算子的值很大,那么这些区域里的像素通常会构成一些强烈的纹理。
总之,梯度算子,散度算子和拉普拉斯算子是计算机视觉领域中的重要概念。
它们能够帮助我们准确地计算出图像中的各种特征,并且为开发更加先进的计算机视觉算法打下了基础。
同时,在实际应用中,我们还可以通过组合使用这三种算子来发现和描述更加复杂的图像特征。
矢量场和梯度算子共24页文档
35、不要以为自己成功一次就可以了 ,也不 要以为 过我们若已接受最坏的,就再没有什么损失。——卡耐基 47、书到用时方恨少、事非经过不知难。——陆游 48、书籍把我们引入最美好的社会,使我们认识各个时代的伟大智者。——史美尔斯 49、熟读唐诗三百首,不会作诗也会吟。——孙洙 50、谁和我一样用功,谁就会和我一样成功。——莫扎特
矢量场和梯度算子
31、别人笑我太疯癫,我笑他人看不 穿。(名 言网) 32、我不想听失意者的哭泣,抱怨者 的牢骚 ,这是 羊群中 的瘟疫 ,我不 能被它 传染。 我要尽 量避免 绝望, 辛勤耕 耘,忍 受苦楚 。我一 试再试 ,争取 每天的 成功, 避免以 失败收 常在别 人停滞 不前时 ,我继 续拼搏 。
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(ψ ) = ( )ψ ,
ψ (ψ ) = ( ψψ )
(3) 代回原式并舍去矢量算符的下标得
(ψ ) = ( )ψ + ( ψ )
证毕
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梯度算子
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梯度算子
v v v 补例: 补例:用符号法证明 × ( A ) = ( ) × A + ( × A ) v 算符” 加上下标以示区别),得两项: ),得两项 证 (1) 视为“算符”,分别作用 φ 和 A(加上下标以示区别),得两项: v v v × ( A ) = × ( A ) + A × ( A )
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六面体的体积,正负取决于这三 v A 个矢量是否满足右手法则确定。
矢量运算
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标量场及其几何表示
标量场:标量在空间的分布,对于空间任一点都指定或者赋 予某个唯一的标量(数)
v 代数表示:函数 ( r )
+q v +q ( r ) = const. 几何表示:等值面、等值线 -q -q -q -q +q +q +q +3q -q -q
单位基矢:x, y , z
x′
z′ = z
“完整”的矢量
x′
v A = Ax x + Ay y + Az z
O
指定了坐标系并且给出了矢量分量的含义 Ax = A x, L 突出了矢量是坐标变换下得不变量
v ′ ′ A = Ax x′ + A′ y ′ + Az z ′ = Ax x + Ay y + Az z y
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什么是矢量?
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标量与矢量的定义
定义:如果某个量在任一坐标系中仅需一个数(分量)描述, 并且在坐标变换下其分量是不变的,则称其为标量 标量 例子:质量m、电荷q、温度、 Newton时间t, etc. 推论:如果 a 和 b 是两个标量,则 a+b 和 ab 也都是标量。 定义:如果某个量在任一坐标系中需三个数(分量)描述, 并且在坐标变换下其分量与坐标的变换规律一样, 则称其为矢量 矢量。即 矢量
OD = OF DF = OB cosθ BP sin θ
y′ = OE
C
+ y cos (π 2 θ ) x′ = x cosθ + y sin θ = x cosθ y′ = x sin θ + y cosθ = x cos (π 2 + θ ) + y cosθ z′ = z 坐标变换
边形的面积,方向满足右手法则。
θ为两个矢量之间的夹角: ≤ θ ≤ π 0
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矢量运算
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单位基矢
satisfying x x = 1 , x y = 0, L and x × y = z , L y 单位基矢的变换: y′ x ′ = x cos θ + y sin θ y ′ = x sin θ + y cos θ y′ y
, , 在每一点处的数值都满足矢量分量的变换规律 x y z
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梯度算子
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场在空间某个方向上的变化率(续)
, , 是一个矢量场的三个分量 x y z = cos θ + ห้องสมุดไป่ตู้in θ = cos θ + sin θ
x ′ x y = sin θ + cos θ x y y ′ = z ′ z
如何由给定的标量和矢量得到新的标量和矢量。 v v 设 a、b为标量, 、B 为矢量。 A
v 1. 数乘: aA 其分量定义为 ( aAx , aAy , aAz ) v v 2. 矢量和: + B 其分量定义为 ( Ax + Bx , Ay + By , Az + Bz ) A v v 矢量的线性组合仍然是矢量 aA + bB
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什么是场?
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矢量及其几何表示
矢量场:矢量在空间的分布,对于空间任一点都指定或者赋 予某个唯一的矢量
v v 代数表示:函数 A ( r )
v v dr 几何表示:箭头、场线 A = dt
v v v xy v A ( x, y ) = A x, y = yx xy yx B ( x, y ) = xx + yy = r ( ) x = c sin ( t + δ ) dx dt = y d 2 x dy 2 = = x x2 + y 2 = c2 2010-9-21 11 什么是场? ( t + δ ) dt dt dy dt = x y = c cos
证明:
v v / ( A B ) = Ax′ Bx′ + Ay′ B′y + Az′ Bz′
+ ( Ax sin θ + Ay cosθ )( Bx sin θ + By cosθ ) + Az Bz v v = Ax Bx + Ay By + Az Bz = A B v v 1 2 推论:动能 T = mv 、功 F dr 是标量 2v
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梯度算子
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与梯度算子有关的一些矢量恒等式
d ( r ) = r dr (ψ ) = ( )ψ + ( ψ ) v v v ( A ) = ( ) A + ( A ) v v v × ( A ) = ( ) × A + ( × A )
v v v v v v ( A × B ) = ( × A) B ( × B ) A v v v v v v v v v v × ( A × B ) = ( B ) A ( A) B + ( B ) A ( A ) B
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梯度算子
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关于梯度算子恒等式的符号法证明
例:用符号法证明(ψ ) = ( )ψ + ( ψ ) 算符” 加上下标以示区别),得两项: ),得两项 证 (1) 视为“算符”,分别作用 φ 和 ψ(加上下标以示区别),得两项:
(ψ ) = (ψ ) +ψ (ψ )
(2) 视 φ矢和 ψ 为“矢量”,遵循矢量运算规则,将其置于作用对象前方: 矢量” 遵循矢量运算规则,将其置于作用对象前方:
梯度算子
梯度算子▽是一个矢量算子
grad = = x +y +z 标量场梯度是一个矢量场: x y z v Ax Ay Az + + 矢量场散度是一个标量场: div = A = x y z v 矢量场旋度是一个矢量场: curl = × A v ( × A) x = y Az z Ay , L 2010-9-21 14 梯度算子
矢量积的几何意义:
证明:
y
v B = ( Bx , By ,0 )
θ C x Ay Bz Az By 0 0 x v O A = ( A,0,0 ) C y ≡ Az Bx Ax Bz = 0 = 0 C A B A B Ax By ABy y x z x y v v v C = A × B, 大小为 AB sin θ ,即两个矢量张成的平行四
v r r r x y z r r = x + y + z = x + y + z = x y z r r r r r v x y z = x2 + y 2 + z 2 r = + + =3 x x x y z 2x x v = = , L ( × r ) x = z y = 0, L 2 2 2 r 2 x +y +z y z
矢量、矢量场和梯度算子
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坐标变换
坐标系 Oxyz 任一点 P 的坐标:
y′
B D
y
P
E
x = OA = BP,
x′ = OD,
y = OB = AP
x′
x
坐标系 Ox’y’z’ 任一点 P 的坐标:
θ O A OC = OE + EC = OA cosθ + AP sin θ θ
推论:位移、速度、加速度、动量等物理量是矢量
v v v v v v dr v v && v v & = , a ≡ v = r , p ≡ mv & v dr ≡ r2 r1 , v ≡ r dt
力为矢量是一个物理的假设,而不是数学的推论
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矢量运算
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标量与矢量运算(续)
v v v v 3. 标量积: B ≡ Ax Bx + Ay By + Az Bz = B A A v v v 2 2 矢量的长度:A = A ≡ A A = Ax + Ay + Az2
证明:
C x Ay Bz Az By v v v v C y ≡ Az Bx Ax Bz A × B = B × A C A B A B y x z x y
′ ′ ′ y C x = A′ Bz Az B′ y
= ( Ax sin θ + Ay cos θ ) Bz Az ( Bx sin θ + By cos θ ) = Ax Bz sin θ + Ay Bz cos θ + Az Bx sin θ Az By cos θ
, 梯度算子 = , or = x + y + z x y z x y z = n ( ) x = x φ在 n 方向上的方向导数 n 2010-9-21 13 梯度算子
x ′ x y = sin θ + cos θ x y y ′ = z ′ z
Ax ′ Ax = Ax cos θ + Ay sin θ v 矢量的表示: A = Ay A′ = Ax sin θ + Ay cosθ y A ′ z x Az = Az v r = y 推论:位矢是一个矢量 z 2010-9-21 3 什么是矢量?