【前置知识】散度、梯度、旋度及其衍生

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【前置知识】散度、梯度、旋度及其衍生

2024-07-08 14:21| 来源: 网络整理| 查看: 265

在CFD理论研究中,以下的算符是不得不品的基础。下文整理在笛卡尔坐标系下,散度、梯度、旋度等一系列物理量。

目录

倒三角算符

一阶

梯度

散度

旋度

二阶

梯度的散度

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拉普拉斯算符

散度的梯度

爱因斯坦求和约定

倒三角算符

倒三角算符,称为nabla,哈密顿算子,又可称为del。 表现形式见下式

在向量微积分中用作三个不同的微分算子的一部分:梯度 (∇)、散度 (∇⋅) 和旋度(∇×)。

一阶 梯度

梯度表示表示某标量在空间某一位置沿某一方向的变化率。

在表现形式上是倒三角算符乘一个标量,得到一个新的矢量。

散度

散度表征场的有源性。

在表现形式上是倒三角算符点乘一个矢量,得到的结果是一个标量

注意区别:散度是点乘,梯度是乘,在符号上表现的很明显 旋度

旋度在表现形式上为倒三角算符叉乘一个矢量,得到的结果是一个矢量

二阶

在上述三度的基础上,可以进一步进行处理。比如散度的梯度、梯度的散度等等

其实它们的二阶形式一共有5种,下文对两个易于混淆的进行解释:

梯度的散度

一个标量通过梯度计算,结果是一个矢量,可进行散度计算,最终仍得到一个标量。

这个是最重要也是最常见的。

拉普拉斯算符

上述计算过程可引入拉普拉斯算符进行简化:

拉普拉斯算符是求梯度的散度,按理来说是只能求标量的;但有时候我们会看到它用于矢量

在Mathematical Methods for Physicists(7th Ed)中对此做出了解释:拉普拉斯算子对于标量的结果是标量。然而,有时候会有人用拉普拉斯算子求向量,此时相对于对该矢量的三个分量分别使用拉普拉斯算子。

例如N-S方程中的就有对矢量应用的例子

散度的梯度

一个矢量经过散度计算,结果是一个标量,仍可进行梯度计算,最终得到一个矢量。在物理问题中很少出现。此处写出是为了防止和拉普拉斯算子混淆。

事实上,散度的梯度如下:

爱因斯坦求和约定

所谓Einstein约定求和就是略去求和式中的求和号。在此规则中两个相同指标就表示求和,而不管指标是什么字母,有时亦称求和的指标为“哑指标”。

在同一项中,如果同一指标(如上式中的i)成对出现,就表示遍历其取值范围和。这时求和符号可以省略,在N-S方程表示中常常用到。

例如下式,i的取值范围在1~3,此时表示的是不可压缩流体的连续性方程:



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