梯度、散度、旋度的关系

2023-05-16

转自 百度文库https://wenku.baidu.com/view/681228626137ee06eff918c4.html


知乎上一篇不错的文章  https://www.zhihu.com/question/24591127

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=εE
B=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。负号是方向。这是什么意思呢?它是说变化的磁场(含时磁场)能产生电场。这一个在日常生活中用的最多,发电厂就是用的这个发电的。

 

第四个公式,和上一个方程类似不过又有不同,这里除了变化的电场(含时电场)能产生磁外,还说恒定的电流也能产生磁场。<j是电流的意思>这一个也好理解,你想我们高中学的右手螺旋定则,其实就是用了这个。右手螺旋定则是由电流方向判断磁场方向,那么也就是说有电流就有磁场了。这个是帮助理解,其实是先有,麦克斯维再有右手螺旋定则的。

倒三角什么意思啊?我们一般把空间看成 X,Y,Z,的三维空间,这里的倒三角是对这,三个维度分别求导再相加的意思

 

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~。

图像处理中,梯度的matlab求法:

K>> A
A =
     2     5     1
     2     3     7
     4     8    13

K>> [ux,uy] = gradient(A)
ux =
    3.0000   -0.5000   -4.0000
    1.0000    2.5000    4.0000
    4.0000    4.5000    5.0000
uy =
         0   -2.0000    6.0000
    1.0000    1.5000    6.0000
    2.0000    5.0000    6.0000

注:中间值为两边值的均值。

。。。。。。。。。。

 

向量场A,数量场u

▽称为汉密尔顿算子,  ▽·▽=▽2=△,

△称为拉普拉斯算子。

梯度▽u

散度·A   (点乘结果为数)

旋度▽×A   (叉乘结果为向量)

首先梯度和旋度是向量,而散度是标量。

1.梯度针对一个数量场(势场),衡量一个数量场的变化方向。梯度为0说明该势场是个等势场。其结果为向量。

2.散度针对一个向量场,衡量一个向量场的单位体积内的场强。散度为0说明这个场没有源头。其结果为标量。

3.旋度针对一个向量场,衡量一个向量场的自旋。旋度为0说明这个场是个保守场(无旋场),保守场一定是某个数量场的梯度场。其结果为矢量。

三者的关系:注意各自针对的对象不同。

1.梯度的旋度▽×▽u=0

梯度场的旋度为0,故梯度场是保守场。例如重力场。

2.梯度的散度2u=△u

3.散度的梯度▽(▽·A)

4.旋度的散度·(▽×A)=0

旋度场的散度为0,故旋度场是无源场。例如磁场,磁场本身是其他场的旋度场。

5.旋度的旋度▽×(▽×A)=▽(▽·A)-▽2A=▽(▽·A)-△A

旋度场的旋度

也要说明一下,匀强场是保守场,因此绝对的匀强磁场是不可能的,磁场本身也是有旋场。

1.已知原向量场可以直接推出其散度、旋度。反之则不行,还需要其他条件。

2.已知某向量场,求原数量场(势场)。

某向量场具有势场的充要条件是旋度为0

因此若该向量场的旋度为0,可由斯托克斯公式求出。若旋度不为0,则没有势场。

拉普拉斯算子△

laplace算子就是偏偏x,偏偏y,偏偏z;拉普拉斯算子是n维欧几里德空间中的一个二阶微分算子,定义为散度。


托克斯公式斯托克斯公式是格林公式的推广。格林公式表达了平面闭区域上的二重积分与其边界曲线上的曲线积分之间的关系,而斯托克斯公式则把曲面上的曲面积分与沿着的边界曲线的曲线积分联系起来。

梯度是矢量,其大小为该点函数的最大变化率,即该点的最大方向导数。 

梯度的方向为该点最大方向导数的方向,即与等值线(面)相垂直的方向,它指向函数增加的方向。 
 
散度
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。 其计算也就是我们常说的“ 点乘”。 散度是 标量,物理意义为通量源密度。  散度为零,说明是无源场;散度不为零时,则说明是有源场(有正源或负源)。


本文内容由网友自发贡献,版权归原作者所有,本站不承担相应法律责任。如您发现有涉嫌抄袭侵权的内容,请联系:hwhale#tublm.com(使用前将#替换为@)

梯度、散度、旋度的关系 的相关文章

  • 浅谈去中心化应用

    1 中心化应用 现在我们所使用的应用基本上都是中心化的应用 xff0c 什么是中心化应用呢 xff0c 举个栗子 xff0c 我们在天猫买东西的时候 xff0c 需要先付款给支付宝 xff0c 然后卖家发货 xff0c 我们确认收货之后 x
  • Java二分搜索树及其添加删除遍历

    对于树这种结构 xff0c 相信大家一定耳熟能详 xff0c 二叉树 二分搜索树 AVL树 红黑树 线段树 Trie等等 xff0c 但是对于树的应用以及编写一棵解决特定问题的树 xff0c 不少同学都会觉得不是一件简单的事情 xff0c
  • 游戏平台SDK设计和开发之旅——XSDK功能点梳理

    做游戏开发或者相关工作的同学 xff0c 可能都知道 xff0c 在游戏上线之前 xff0c 需要将游戏分发到各大渠道平台 xff0c 比如九游 xff0c 百度 xff0c 360 xff0c 华为等等 其中和技术相关的事情 xff0c
  • 谈谈 GitHub 开放私有仓库一事的影响

    GitHub 此次宣布免费开放私有仓库 xff0c 在我看来有以下几点影响 xff1a 缓和与同类产品间的竞争压力小部分个人项目由开源转闭源微软在技术社区中的企业形象进一步强化为未来的企业服务预热 下面根据以上几点 xff0c 我来简单谈下
  • 每天坚持刷 LeetCode 的人,究竟会变得有多强... 学习技巧都藏在这几个公众号里面了......

    信息爆炸时代 xff0c 与其每天被各种看过就忘的内容占据时间 xff0c 不如看点真正对你有价值的信息 xff0c 下面小编为你推荐几个高价值的公众号 xff0c 它们提供的信息能真正提高你生活的质量 人工智能爱好者社区 专注人工智能 机
  • 超酷炫!智能无人机中文教程重磅上线!

    前 言 对于大多数无人机爱好者来说 xff0c 能自己从头开始组装一台无人机 xff0c 之后加入 AI 算法 xff0c 能够航拍 xff0c 可以目标跟踪 xff0c 是心中的梦想 并且 xff0c 亲自从零开始完成复杂系统 xff0c
  • B 站硬件大佬又在 GitHub 上开源了一款神器...

    公众号关注 GitHubDaily 设为 星标 xff0c 每天带你逛 GitHub xff01 转自量子位 这次 xff0c 野生钢铁侠稚晖君带着他的硬核项目又来了 上次自制纯手工打造 AI 小电视 xff0c 播放量就超过 300 万
  • 用 C 语言来刷 LeetCode,网友直呼:那是真的牛批...

    公众号关注 GitHubDaily 设为 星标 xff0c 每天带你逛 GitHub xff01 大家好 xff0c 我是小 G 如果你是计算机科班出身 xff0c 那么 C 语言 xff0c 估计是你在初入编程时 xff0c 最早接触的编
  • 【pytorch torchvision源码解读系列—3】Inception V3

    框架中有一个非常重要且好用的包 xff1a torchvision xff0c 顾名思义这个包主要是关于计算机视觉cv的 这个包主要由3个子包组成 xff0c 分别是 xff1a torchvision datasets torchvisi
  • 【pytorch torchvision源码解读系列—5】DenseNet

    pytorch框架中有一个非常重要且好用的包 xff1a torchvision xff0c 顾名思义这个包主要是关于计算机视觉cv的 这个包主要由3个子包组成 xff0c 分别是 xff1a torchvision datasets to
  • Eclipse使用JDBC方式连接SQLServer2016

    Eclipse使用JDBC方式连接SQLServer2016 今天下午在查找很多JDBC连接SQL时发现大多数都是2012甚至更久以前的版本 xff0c 所以就此把步骤记录下来 xff0c 以免自己下次使用又忘记了 在连接的时候 xff0c
  • 魔改《自动化学报》Latex模板

    想用latex写一个中文文档 xff0c 看上了 自动化学报 的模板 xff0c 感觉不错 xff0c 下载下来在本地的tex live上编译 xff0c 报了一大串错 xff1b 上传到overleaf xff0c 还是报错 xff1b
  • TX2安装jetpack

    目前官网支持的下载为JetPack L4T 3 2 1 linux x64 b23和JetPack L4T 3 3 linux x64 b39 首先使用具有Ubuntu16 04的host主机 xff08 我使用的是个人笔记本 xff0c
  • TF-IDF算法

    TF IDF算法 TF IDF term frequency inverse document frequency 是一种用于信息检索与数据挖掘的常用加权技术 xff0c 常用于挖掘文章中的关键词 xff0c 而且算法简单高效 xff0c
  • 大数据009——MapReduce

    分布式离线计算框架MapReduce MapReduce是一种编程模型 Hadoop MapReduce采用Master slave 结构 只要按照其编程规范 xff0c 只需要编写少量的业务逻辑代码即可实现一个强大的海量数据并发处理程序
  • MapReduce实例——wordcount(单词统计)

    1 MR实例开发整体流程 最简单的MapReduce应用程序至少包含 3 个部分 xff1a 一个 Map 函数 一个 Reduce 函数和一个 main 函数 在运行一个mapreduce计算任务时候 xff0c 任务过程被分为两个阶段
  • MapReduce实例——好友推荐

    1 实例介绍 好友推荐算法在实际的社交环境中应用较多 xff0c 比如qq软件中的 你可能认识的好友 或者是Facebook中的好友推介 好友推荐功能简单的说是这样一个需求 xff0c 预测某两个人是否认识 xff0c 并推荐为好友 xff
  • Hadoop源码分析——JobClient

    1 MapReduce作业处理过程概述 当用户使用Hadoop的Mapreduce计算模型来进行处理问题时 xff0c 用户只需要定义所需的Mapper和Reduce处理函数 xff0c 还有可能包括的Combiner Comparator
  • 大数据010——Hive

    1 Hive 概述 Hive 是建立在 Hadoop 上的数据仓库基础构架 它提供了一系列的工具 xff0c 可以用来进行数据提取转化加载 xff08 ETL xff09 xff0c 这是一种可以存储 查询和分析存储在 Hadoop 中的大

随机推荐

  • 大数据011——Sqoop

    1 Sqoop 概述 Sqoop是Hadoop和关系数据库服务器之间传送数据的一种工具 它是用来从关系数据库如 xff1a MySQL xff0c Oracle到Hadoop的HDFS xff0c 并从Hadoop的文件系统导出数据到关系数
  • 大数据012——HBase

    1 HBase 简介 HBase Hadoop Database xff0c 是一个高可靠性 高性能 面向列 可伸缩 实时读写的分布式数据库 xff1b 在Hadoop生态圈中 xff0c 它是其中一部分且利用Hadoop HDFS作为其文
  • Hadoop源码分析——MapReduce输入和输出

    Hadoop中的MapReduce库支持集中不同的格式的输入数据 例如 xff0c 文本模式的输入数据的每一行被视为一个key value键值对 key是文件的偏移量 xff0c value是那一行的内容 另一种常见的格式是以key进行排序
  • 大数据013——Flume

    1 Flume 简介 Flume是由Cloudera软件公司提供的一个高可用的 xff0c 高可靠的 xff0c 分布式的海量日志采集 聚合和传输的系统 xff0c 后与2009年被捐赠了apache软件基金会 xff0c 为hadoop相
  • Hadoop源码分析——计算模型MapReduce

    MapReduce 是一个计算模型 xff0c 也是一个处理和生成超大数据集的算法模型的相关实现 用户首先创建一个Map函数处理一个基于key value pair的数据集合 xff0c 输出中间的基于 key value pair 的数据
  • 从SDLC到DevSecOps的转变

    OSSTMM 根据开源安全测试方法手册OSSTMM Open Source Security Testing Methodology Manual 的表述 安全测试包括但不限于以下几种做法 漏洞扫描 安全扫描 渗透测试 风险评估 安全审核
  • 大数据014——Storm 简介及入门案例

    分布式实时数据处理框架 Storm 1 Storm简介与核心概念 1 1 Storm 简介 全称为 Apache Storm xff0c 是一个分布式实时大数据处理系统 它是一个流数据框架 xff0c 具有最高的获取率 它比较简单 xff0
  • Hive与HBase整合详解

    参考之前小节的大数据010 Hive与大数据012 HBase成功搭建Hive和HBase的环境 xff0c 并进行了相应的测试 xff0c 并且在大数据011 Sqoop中实现Hive HBase与MySQL之间的相互转换 xff1b 本
  • 大数据015——Elasticsearch基础

    1 Elasticsearch 简介 Elasticsearch是一个基于Lucene的实时的分布式搜索和分析 引擎 设计用于云计算中 xff0c 能够达到实时搜索 xff0c 稳定 xff0c 可靠 xff0c 快速 xff0c 安装使用
  • 大数据015——Elasticsearch深入

    1 Elasticsearch 核心概念 1 1 cluster 代表一个集群 xff0c 集群中有多个节点 xff0c 其中有一个为主节点 xff0c 这个主节点是可以通过选举产生的 xff0c 主从节点是对于集群内部来说的 es的一个重
  • 大数据014——Storm 集群及入门案例

    分布式实时数据处理框架 Storm 1 Storm 集群 1 1 Storm 版本变更 版本编写语言重要特性HA 高可用0 9 xjava 43 clojule改进与Kafka HDFS HBase的集成不支持 xff0c storm集群只
  • 大数据016——Kafka

    1 Kafka 简介 Kafka 是一个高吞吐量 低延迟分布式的消息队列系统 kafka 每秒可以处理几十万条消息 xff0c 它的延迟最低只有几毫秒 Kafka 也是一个高度可扩展的消息系统 xff0c 它在LinkedIn 的中央数据管
  • 大数据017——Scala基础

    Scala 是一门以 java 虚拟机 xff08 JVM xff09 为目标运行环境并将面向对象和函数式编程语言的最佳特性结合在一起的编程语言 你可以使用Scala 编写出更加精简的程序 xff0c 同时充分利用并发的威力 由于scala
  • 大数据017——Scala进阶

    Scala 基础语法 第二阶段 1 类和对象 1 1 类 1 xff09 简单类和无参方法 如下定义Scala类最简单形式 xff1a class Counter private var value 61 0 必须初始换字段 def inc
  • 大数据018——Spark(一)

    1 Spark 数据分析简介 1 1 Spark 是什么 Spark 是一个用来实现快速而通用的集群计算的平台 在速度方面 xff0c Spark 扩展了广泛使用的 MapReduce 计算模型 xff0c 而且高效地支持更多计算模式 xf
  • ROS 订阅RealsenseD435图像与opencv保存32位深度图像

    一 xff0c 通过ros订阅realsense图像 int main int argc char argv ros init argc argv 34 image listener 34 ros NodeHandle nh cv name
  • 测试左移和右移:不是左右逢源而是左右突击

    持续测试是在软件交付生命周期过程中 xff0c 以防控业务风险为目的 xff0c 将每一个业务交付阶段都辅以测试活动进行质量保障 xff0c 并尽最大可能自动化 xff0c 通过测试结果不断的反馈给制品过程的测试实践活动 随着持续测试实践的
  • 虚拟机ubuntu上安装make和cmake

    可先更新下apt xff1a sudo apt get update 首先安装make xff1a sudo apt get install ubuntu make sudo apt get install make sudo apt ge
  • ros学习笔记(十):树莓派 Ubuntu mate 16.04 开启vncserver 远程桌面+自启动+分辨率修改

    树莓派 Ubuntu mate 16 04 开启vncserver 远程桌面 43 自启动 43 分辨率修改 一 环境 1 树莓派3b 43 Ubuntu 16 04 mate 2 我是在win10 安装的 vncview 软件进行远程桌面
  • 梯度、散度、旋度的关系

    转自 百度文库https wenku baidu com view 681228626137ee06eff918c4 html 知乎上一篇不错的文章 https www zhihu com question 24591127 麦克斯韦方程组