梯度散度旋度的物理含义
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我们一个一个说:
首先是梯度:
定义:在标量场f中的一点处存在一个矢量G,该矢量方向为f在该点处变化率最大的方向,其模也等于这个最大变化率的数值,则矢量G称为标量场f的梯度。
如果设体系中某处的物理参数(如温度、速度、浓度等)为w,在与其垂直距离的dy处该参数为w+dw,则称为该物理参数的梯度,也即该物理参数的变化率。
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。
其次是散度:
定义:div F=▽·F
在矢量场F中的任一点M处作一个包围该点的任意闭合曲面S,当S所限定的区域直径趋近于0时,比值∮F·dS/ΔV的极限称为矢量场F在点M处的散度。
由散度的定义可知,div F表示在点M处的单位体积内散发出来的矢量F的通量,所以div F描述了通量源的密度。 散度可用表征空间各点矢量场发散的强弱程度,当div F>0 ,表示该点有散发通量的正源;当div F<0 表示该点有吸收通量的负源;当div =0,表示该点为无源场。
最后是旋度:
定义:面元与所指矢量场f之矢量积对一个闭合面S的积分除以该闭合面所包容的体积之商,当该体积所有尺寸趋于无穷小时极限的一个矢量。
设想将闭合曲线缩小到其内某一点附近,那么以闭合曲线L为界的面积也将逐渐减小.一般说来,这两者的比值有一极限值,记作即单位面积平均环流的极限。它与闭合曲线的形状无关,但显然依赖于以闭合曲线为界的面积法线方向且通常L的正方向与规定要构成右手螺旋法则。
旋度的重要性在于,可用通过研究表征矢量在某点附近各方向上环流强弱的程度,进而得到其单位面积平均环流的极限的大小程度。
最后总结一下,梯度表征的是某点标量的变化率;散度表征的是某点通量的密集程度,可以理解为场线的密集程度;旋度表征的是某点附近发现上的环流强弱程度。
首先是梯度:
定义:在标量场f中的一点处存在一个矢量G,该矢量方向为f在该点处变化率最大的方向,其模也等于这个最大变化率的数值,则矢量G称为标量场f的梯度。
如果设体系中某处的物理参数(如温度、速度、浓度等)为w,在与其垂直距离的dy处该参数为w+dw,则称为该物理参数的梯度,也即该物理参数的变化率。
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。
其次是散度:
定义:div F=▽·F
在矢量场F中的任一点M处作一个包围该点的任意闭合曲面S,当S所限定的区域直径趋近于0时,比值∮F·dS/ΔV的极限称为矢量场F在点M处的散度。
由散度的定义可知,div F表示在点M处的单位体积内散发出来的矢量F的通量,所以div F描述了通量源的密度。 散度可用表征空间各点矢量场发散的强弱程度,当div F>0 ,表示该点有散发通量的正源;当div F<0 表示该点有吸收通量的负源;当div =0,表示该点为无源场。
最后是旋度:
定义:面元与所指矢量场f之矢量积对一个闭合面S的积分除以该闭合面所包容的体积之商,当该体积所有尺寸趋于无穷小时极限的一个矢量。
设想将闭合曲线缩小到其内某一点附近,那么以闭合曲线L为界的面积也将逐渐减小.一般说来,这两者的比值有一极限值,记作即单位面积平均环流的极限。它与闭合曲线的形状无关,但显然依赖于以闭合曲线为界的面积法线方向且通常L的正方向与规定要构成右手螺旋法则。
旋度的重要性在于,可用通过研究表征矢量在某点附近各方向上环流强弱的程度,进而得到其单位面积平均环流的极限的大小程度。
最后总结一下,梯度表征的是某点标量的变化率;散度表征的是某点通量的密集程度,可以理解为场线的密集程度;旋度表征的是某点附近发现上的环流强弱程度。
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都是顾名思义。
梯度用来形容一个标量场,他表示这个标量场沿某一方向的变化率。学过2维的导数吧,变量y沿x坐标的梯度就是y沿x方向的导数。导数越大,表示这个量变化的越快。
散度形容一个向量场的在空间的敛散强度。散度的正负表示该向量场的收敛还是发散,大小表示该量场通量的空间体密度。举个例子:你发想在一个封闭曲面内,某一个向量场做散度计算为零,那么你选的这个曲面内部一般没有这个向量场的激发源,如果是正的,说明向量场从你选的空间内对外膨胀,发散,越大说明强度越猛。负的,表示该向量场在你选的空间内部发生了湮灭,越大,说明湮灭的强度越猛。
旋度表示向量场对其作用的元素的旋转强度。他的正负代表他会对其作用的元素朝着顺时针或逆时针方向旋转,他的大小表示这个旋转力的大小。举个例子:你站在漩涡中,水流的推力的旋度肯定是垂直水平的,垂直水平向上代表(按右手定则)你会被逆时针卷入漩涡,旋度朝下反之;显然你在漩涡中心和漩涡边缘受到的推力大小肯定不一样,说明漩涡中间的旋度比边缘的大。旋度反映了向量场超某个面的面密度。
梯度用来形容一个标量场,他表示这个标量场沿某一方向的变化率。学过2维的导数吧,变量y沿x坐标的梯度就是y沿x方向的导数。导数越大,表示这个量变化的越快。
散度形容一个向量场的在空间的敛散强度。散度的正负表示该向量场的收敛还是发散,大小表示该量场通量的空间体密度。举个例子:你发想在一个封闭曲面内,某一个向量场做散度计算为零,那么你选的这个曲面内部一般没有这个向量场的激发源,如果是正的,说明向量场从你选的空间内对外膨胀,发散,越大说明强度越猛。负的,表示该向量场在你选的空间内部发生了湮灭,越大,说明湮灭的强度越猛。
旋度表示向量场对其作用的元素的旋转强度。他的正负代表他会对其作用的元素朝着顺时针或逆时针方向旋转,他的大小表示这个旋转力的大小。举个例子:你站在漩涡中,水流的推力的旋度肯定是垂直水平的,垂直水平向上代表(按右手定则)你会被逆时针卷入漩涡,旋度朝下反之;显然你在漩涡中心和漩涡边缘受到的推力大小肯定不一样,说明漩涡中间的旋度比边缘的大。旋度反映了向量场超某个面的面密度。
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