数学分析:势场

news/2024/6/16 22:54:56 标签: 机器学习, 人工智能

首先从散度的物理解释开始。首先,在球内的向量场的散度的积分,等于它在球边界上的流量的积分。所以根据积分中值定理,我们可以这么理解散度,它就是这个体积内的速度场的平均密度。而速度场只和源有关,所以它表示的某个点的源的密度。 

这里引出了狄拉克函数。因为存在一个点,它的密度是无穷大的。我们不好定义这样的函数,但我们可以定义它的积分。

 这里用了和散度一样的方法,不过分母不是体积,而是面积,这和普通的密度概念不太一样。但我们可以知道,它应该和旋转有关。在某个点的邻域的瞬时旋转轴,绕轴的瞬时角速度和旋转方向,就是旋度。

梯度比较简单,就不详细说了。

 这些老师都有单独证明,我们就不仔细说了。

这是在梯度散度旋度下的斯托克斯公司的写法。

 最后是格林公式。

 

 

 

后面因为不考虑具体的物理的例子的话,是很难有印象的。等后面需要用的时候再回来看吧。 


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