第十五周前半。

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\chapter{场的数学}
如果空间区域中每一点都对应某种物理量,则称空间形成一个该物理量的场。
设点集$D \subset \realnum^3$,如果有函数$f: D \to \realnum$,则称$f$$D$上的一个数量场;如果有$\bvec{F}: D \to \realnum^3$,那么就称\bvec{F}$D$上的一个向量场。这就是说,$D$上的数量场,就是定义在$D$上的数量函数;
$D$上的向量场,是指定义在$D$上的向量值函数。
\section{数量场的梯度}
\[\nabla = \left(\frac{\partial}{\partial x}, \frac{\partial}{\partial y}, \frac{\partial}{\partial z}\right)\]
设数量场$u = u(x, y, z)$连续可微,那么$u(x, y, z)$的梯度
\[\nabla u = \frac{\partial u}{\partial x} + \frac{\partial u}{\partial y} + \frac{\partial u}{\partial z} = \gra u\]
\begin{proposition}
$f, g$可微$\alpha, \beta$为常数Nabla运算满足下列规则
\begin{enumerate}
\item $\nabla (\alpha f \pm \beta g) = \alpha \nabla f + \beta \nabla g$
\item $\nabla (fg) = f \nabla g + g \nabla f$
\item $\nabla \left(\dfrac{f}{g}\right) = \dfrac{g \nabla f - f \nabla g}{g^2}$$g \neq 0$
\item$\varphi$是单变量函数,则$\nabla \varphi \circ f = \deriv{\varphi} \circ f \nabla f$
\end{enumerate}
\end{proposition}
\section{向量场的散度}
设向量场$\bvec{F} = (P, Q, R)$连续可微,定义向量场的散度
\[\diverg \bvec{F} = \frac{\partial P}{\partial x} + \frac{\partial Q}{\partial y} + \frac{\partial R}{\partial z}\]
这可以形象地理解为
\[\diverg \bvec{F} = \left(\frac{\partial}{\partial x} + \frac{\partial}{\partial y} + \frac{\partial}{\partial z}\right) \cdot (P, Q, R)\]
因此我们利用Nabla算子可以将散度写成
\[\diverg \bvec{F} = \nabla \cdot \bvec{F}\eqper\]
\begin{proposition}
散度的运算满足一下规则:
\begin{enumerate}
\item$\alpha, \beta$为常数,那么$\nabla \cdot (\alpha \bvec{u} + \beta \bvec{v}) = \alpha \nabla \cdot \bvec{u} + \beta \nabla \cdot \bvec{v}$
\item$f$是数量场,那么$\nabla \cdot (f \bvec{v}) = f \nabla \cdot \bvec{v} + \nabla f \cdot \bvec{v}$
\end{enumerate}
\end{proposition}
引入记号$\Delta = \nabla^2 = \nabla \cdot \nabla$,即
\[\Delta = \frac{\partial^2}{\partial x^2} + \frac{\partial^2}{\partial y^2} + \frac{\partial^2}{\partial z^2}\]
称之为Laplace算子。设$\Omega$为一区域,如果$\Omega$上的数量场$u$满足Laplace方程
\[\Delta u = \frac{\partial^2 u}{\partial x^2} + \frac{\partial^2 u}{\partial y^2} + \frac{\partial^2 u}{\partial z^2} = 0\]
那么称$u$$\Omega$上的调和函数。
\section{向量场的旋度}
设连续可微的向量场$\bvec{F} = (P, Q, R)$定义向量场的旋度
\[\rot \bvec{F} = \left(\frac{\partial R}{\partial y} - \frac{\partial Q}{\partial z}, \frac{\partial P}{\partial z} - \frac{\partial R}{\partial x}, \frac{\partial Q}{\partial x} - \frac{\partial P}{\partial y}\right)\]
也可以利用三阶行列式表示为
\[\rot \bvec{F} =
\begin{vmatrix}
\bvec{i} & \bvec{j} & \bvec{k}\\[1ex]
\dfrac{\partial }{\partial x} & \dfrac{\partial}{\partial y} & \dfrac{\partial}{\partial z}\\[1em]
P & Q & R
\end{vmatrix}\]
因此利用Nabla算子上式可以写成
\[\rot \bvec{F} = \left(\frac{\partial}{\partial x}, \frac{\partial}{\partial y}, \frac{\partial}{\partial z}\right) \times \left(P, Q, R\right) = \nabla \times \bvec{F}\eqper\]
\begin{proposition}
旋度满足下列运算法则:
\begin{enumerate}
\item$\alpha, \beta$都是常数,那么$\nabla \times (\alpha \bvec{u} + \beta \bvec{v}) = \alpha \nabla \times \bvec{u} + \beta \nabla \times \bvec{v}$
\item$f$是数量函数,则有$\nabla \times (f \bvec{v}) = f \nabla \times \bvec{v} + \nabla f \times \bvec{v}$
\end{enumerate}
\end{proposition}
考虑格林公式
\[\int \limits_{\partial D} P \dif x + Q \dif y = \iint \limits_{D} \left(\frac{\partial Q}{\partial x} - \frac{\partial P}{\partial y}\right) \dif x \dif y\]
对平面向量场$\bvec{v} = P \bvec{i} + Q \bvec{j}$$\bvec{v} \cdot \dif \bvec{l} = P \dif x + Q \dif y$$\rot \bvec{v} = \left(\dfrac{\partial Q}{\partial x} - \dfrac{\partial P}{\partial y}\right) \bvec{k}$,因此格林公式可以写成
\[\int \limits_{\partial D} \bvec{v} \cdot \dif \bvec{l} = \iint \limits_D \rot \bvec{v} \cdot \bvec{k} \dif x \dif y\]
这称作格林公式的旋度形式。
对向量场$\bvec{u} = -Q\bvec{i} + P \bvec{j}$,在区域$D$运用格林公式,有
\[\int \limits_{\partial D} \bvec{u} \cdot \dif \bvec{l} = \iint \limits_D \rot \bvec{u} \cdot \bvec{k} \dif x \dif y\]
$\partial D$上任意一点$(x_0, y_0)$,设曲线在点的切向量为\bvec{\tau},法向量为\bvec{n}。注意$\bvec{u} \perp \bvec{v}$,且$\bvec{\tau} \perp \bvec{n}$,简单画图我们可以得到
\[\bvec{u} \cdot \bvec{\tau} = \bvec{v} \cdot \bvec{n}\]
于是
\begin{align*}
\int \limits_{\partial D} \bvec{v} \cdot \bvec{n} \dif l & = \int \limits_{\partial D} \bvec{u} \cdot \bvec{\tau} \dif l\\
& = \iint \limits_D \rot \bvec{u} \cdot \bvec{k} \dif x \dif y\\
& = \iint \limits_D \left(\frac{\partial P}{\partial x} + \frac{\partial Q}{\partial y}\right) \dif x \dif y\\
& = \iint \limits_D \diverg \bvec{v} \dif x \dif y
\end{align*}
格林公式就又可以写成
\[\int \limits_{\partial D} \bvec{v} \cdot \bvec{n} \dif l = \iint \limits_D \diverg \bvec{v} \dif x \dif y\]
这称为格林公式的散度形式。
\section{有势场和势函数}
首先,我们要引入一些概念。
曲线积分
\[\int \limits_L \bvec{v} \cdot \dif \bvec{l} = \int \limits_L P \dif x + Q \dif y\]
的值只与曲线的起点$A$和终点$B$有关,而与曲线本身的路线无关,则称积分与路径无关。
\begin{definition}
向量场$\bvec{F} = (P, Q, R)$定义在区域$D \subset \realnum^3$上。如果存在$D$上的一个数量场$\varphi$,满足
\[\gra \varphi(\bvec{p}) = \bvec{F}(\bvec{p})\]
对一切$\bvec{p} \in D$成立,则称向量场\bvec{F}是有势场,数量场$\varphi$叫做向量场\bvec{F}的一个势函数。
\end{definition}
\begin{definition}
\bvec{F}是定义在区域$D \subset \realnum^3$上的向量场。如果对含于$D$中的任何一条封闭曲线$\Gamma$,都有
\[\int \limits_\Gamma \bvec{F} \cdot \dif \bvec{l} = 0\]
则称\bvec{F}$D$上的一个保守场。
\end{definition}
\begin{definition}
\bvec{F}是定义在区域$D \subset \realnum^3$上的向量场。如果
\[\rot \bvec{F} = \nabla \times \bvec{F} = \bvec{0}\]
$D$上处处成立,则称\bvec{F}$D$上的一个无旋场。
\end{definition}
\begin{definition}
$P(x, y)$$Q(x, y)$在区域$D$连续,如果存在可微函数$f(x, y)$,使得$P(x, y) \dif x + Q(x, y) \dif y$$f(x, y)$的全微分,则称$f(x, y)$$P\dif x + Q \dif y$的一个原函数。
\end{definition}
\begin{theorem}
\bvec{F}是定义在区域$D \subset \realnum^3$上的一个向量场,那么下面三条叙述等价:
\begin{enumerate}
\item \bvec{F}是有势场;
\item \bvec{F}是无旋场;
\item \bvec{F}是保守场。
\end{enumerate}
\end{theorem}
\begin{theorem}
\bvec{F}是区域$\Omega$上的有势场,如果不计较常数加项,那么势函数是唯一的。
\end{theorem}
与向量场的势函数密切相关的是所谓恰当微分形式的概念。设
\[P(x, y, z) \dif x + Q(x, y, z) \dif y + R(x, y, z) \dif z\]
是定义在开集$D \subset \realnum^3$上的微分形式,如果存在$D$上的一个$0-$形式$\varphi$使得
\[\dif \varphi = P \dif x + Q \dif y + R \dif z\]
$D$上处处成立,那么这个$1-$形式$P \dif x + Q \dif y + R \dif z$成为$D$上的一个恰当微分形式或简称恰当微分。
求势函数主要有三种方法:
\begin{enumerate}
\item 利用积分与路径无关,直接平行于坐标轴积分;
\item 凑微分,直接得出对应的原函数;
\item 求不定积分,任意选择一点为起点积分。
\end{enumerate}