Векторный анализ

Эта статья находится на начальном уровне проработки, в одной из её версий выборочно используется текст из источника, распространяемого под свободной лицензией
Материал из энциклопедии Руниверсалис

Ве́кторный ана́лиз — раздел математики, распространяющий методы математического анализа на векторы, как правило в двух- или трёхмерном пространстве.

Сфера применения

Объектами приложения векторного анализа являются:

Наибольшее применение векторный анализ находит в физике и инженерии. Основные преимущества векторных методов перед традиционными координатными:

  1. Компактность. Одно векторное уравнение объединяет несколько координатных, и его исследование чаще всего можно проводить непосредственно, не заменяя векторы на их координатную запись.
  2. Инвариантность. Векторное уравнение не зависит от системы координат и без труда переводится в координатную запись в любой удобной системе координат.
  3. Наглядность. Дифференциальные операторы векторного анализа и связывающие их соотношения обычно имеют простое и наглядное физическое истолкование.

Векторные операторы

Наиболее часто применяемые векторные операторы:

Оператор Обозначение Описание Тип
Градиент [math]\displaystyle{ \operatorname{grad}(f) = \nabla f }[/math] Определяет направление и скорость скорейшего возрастания скалярного поля. Скаляр [math]\displaystyle{ \Rightarrow }[/math] вектор
Дивергенция [math]\displaystyle{ \operatorname{div}(\mathbf{F}) = \nabla \cdot \mathbf{F} }[/math] Характеризует расходимость, источники и стоки векторного поля. Вектор [math]\displaystyle{ \Rightarrow }[/math] скаляр
Ротор [math]\displaystyle{ \operatorname{rot}(\mathbf{F}) = \nabla \times \mathbf{F} }[/math] Характеризует вихревую составляющую векторного поля. Вектор [math]\displaystyle{ \Rightarrow }[/math] вектор
Лапласиан [math]\displaystyle{ \Delta f = \nabla^2 f = \nabla \cdot \nabla f }[/math] Сочетание дивергенции с градиентом. Скаляр [math]\displaystyle{ \Rightarrow }[/math] скаляр
Лапласиан векторный [math]\displaystyle{ {\displaystyle \Delta \mathbf {A} = {\Delta }A_{x}\mathbf {i} + {\Delta }A_{y}\mathbf {j} + {\Delta }A_{z}\mathbf {k} } }[/math][1] Вектор [math]\displaystyle{ \Rightarrow }[/math] вектор

[math]\displaystyle{ \operatorname{grad}(f)= \nabla f = \frac{\partial f }{\partial x}\mathbf i+ \frac{\partial f }{\partial y}\mathbf j+ \frac{\partial f }{\partial z}\mathbf k }[/math]

[math]\displaystyle{ \operatorname{div}(\mathbf{F}) = \nabla \cdot \mathbf{F} = \frac{\partial F_x}{\partial x} +\frac{\partial F_y}{\partial y} +\frac{\partial F_z}{\partial z} }[/math]

[math]\displaystyle{ \operatorname{rot}(\mathbf{F}) = \nabla \times \mathbf{F}= \begin{vmatrix} \mathbf i & \mathbf j & \mathbf k \\ \frac{\partial}{\partial x} & \frac{\partial}{\partial y} & \frac{\partial}{\partial z} \\ F_x & F_y & F_z \end{vmatrix}= \left(\frac{\partial F_z}{\partial y} - \frac{\partial F_y}{\partial z}\right) \mathbf i+ \left(\frac{\partial F_x}{\partial z} - \frac{\partial F_z}{\partial x}\right) \mathbf j+ \left(\frac{\partial F_y}{\partial x} - \frac{\partial F_x}{\partial y}\right) \mathbf k }[/math]

[math]\displaystyle{ \Delta f = \nabla^2 f = \nabla \cdot \nabla f = \frac{\partial^2 f}{\partial x^2} +\frac{\partial^2 f}{\partial y^2} +\frac{\partial^2 f}{\partial z^2} }[/math]

[math]\displaystyle{ \Delta \mathbf{A} = {\Delta }A_{x}\mathbf {i} + {\Delta }A_{y}\mathbf {j} + {\Delta }A_{z}\mathbf {k} = \biggl(\frac{\partial^2 A_x}{\partial x^2} +\frac{\partial^2 A_x}{\partial y^2} +\frac{\partial^2 A_x}{\partial z^2}\Biggr)\mathbf i+ \biggl(\frac{\partial^2 A_y}{\partial x^2} +\frac{\partial^2 A_y}{\partial y^2} +\frac{\partial^2 A_y}{\partial z^2}\Biggr)\mathbf j+ \biggl(\frac{\partial^2 A_z}{\partial x^2} +\frac{\partial^2 A_z}{\partial y^2} +\frac{\partial^2 A_z}{\partial z^2}\Biggr)\mathbf k }[/math]

Дифференциальные операции второго порядка

Скалярное поле [math]\displaystyle{ f=f(x,y,z) }[/math] Векторное поле [math]\displaystyle{ \mathbf{A} = A_{x}\mathbf {i} + A_{y}\mathbf {j} + A_{z}\mathbf {k} }[/math]
[math]\displaystyle{ \operatorname{grad} }[/math] [math]\displaystyle{ \operatorname{div} }[/math] [math]\displaystyle{ \operatorname{rot} }[/math]
[math]\displaystyle{ \operatorname{grad} }[/math] [math]\displaystyle{ \operatorname{grad} \operatorname{div} (\mathbf{A})=\nabla \cdot (\nabla \cdot \mathbf{A}) }[/math]
[math]\displaystyle{ \operatorname{div} }[/math] [math]\displaystyle{ \operatorname{div}\operatorname{grad}(f)=\nabla \cdot \nabla f=\nabla^2 f=\Delta f }[/math] [math]\displaystyle{ \operatorname{div}\operatorname{rot}(\mathbf{A})=\nabla \cdot (\nabla \times \mathbf{A})=0 }[/math]
[math]\displaystyle{ \operatorname{rot} }[/math] [math]\displaystyle{ \operatorname{rot}\operatorname{grad}(f)=\nabla \times (\nabla f)=0 }[/math] [math]\displaystyle{ \operatorname{rot}\operatorname{rot}(\mathbf{A})=\nabla \times (\nabla \times \mathbf{A})= \nabla \cdot (\nabla \cdot \mathbf{A}) - (\nabla \cdot \nabla) \cdot \mathbf{A}= \operatorname{grad} \operatorname{div} \mathbf{A} - \Delta \mathbf{A} }[/math]

Указанные операции называются дифференциальными операциями второго порядка по той причине, что они сводятся к двукратному дифференцированию скалярных или векторных функций (формально: в их символической записи оператор Гамильтона [math]\displaystyle{ \Delta }[/math] встречается два раза).[2]

Основные соотношения

Приведём сводку практически важных теорем многомерного анализа в векторной записи.

Теорема Запись Пояснения
Теорема о градиенте [math]\displaystyle{ \varphi\left(\mathbf{q}\right)-\varphi\left(\mathbf{p}\right) = \int_L \nabla\varphi\cdot d\mathbf{r}. }[/math] Криволинейный интеграл от градиента скалярного поля равен разности значений поля в граничных точках кривой.
Теорема Грина [math]\displaystyle{ \oint\limits_{C} L\, dx + M\, dy = \iint\limits_{D} \left(\frac{\partial M}{\partial x} - \frac{\partial L}{\partial y}\right)\, dA }[/math] Криволинейный интеграл по замкнутому плоскому контуру может быть преобразован в двойной интеграл по области, ограниченной контуром.
Теорема Стокса [math]\displaystyle{ \int\limits_{\Sigma} \nabla \times \mathbf{F} \cdot d\mathbf{\Sigma} = \oint\limits_{\partial\Sigma} \mathbf{F} \cdot d \mathbf{r}, }[/math] Поверхностный интеграл от ротора векторного поля равен циркуляции по границе этой поверхности.
Теорема Остроградского — Гаусса [math]\displaystyle{ \iiint\limits_V\left(\nabla\cdot\mathbf{F}\right)dV=\iint\limits_{\partial V}\mathbf{F}\cdot d\mathbf{S}, }[/math] Объёмный интеграл от дивергенции векторного поля равен потоку этого поля через граничную поверхность.

Исторический очерк

Первым векторы ввёл У. Гамильтон в связи с открытием в 1843 г. кватернионов (как их трёхмерную мнимую часть). В двух монографиях (1853, 1866 посмертно) Гамильтон ввёл понятие вектора и вектор-функции, описал дифференциальный оператор [math]\displaystyle{ \nabla }[/math]набла», 1846) и многие другие понятия векторного анализа. Он определил в качестве операций над новыми объектами скалярное и векторное произведения, которые для кватернионов получались чисто алгебраически (при обычном их умножении). Гамильтон ввёл также понятия коллинеарности и компланарности векторов, ориентации векторной тройки и др.

Компактность и инвариантность векторной символики, использованной в первых трудах Максвелла (1873), заинтересовали физиков; вскоре вышли «Элементы векторного анализа» Гиббса (1880-е годы), а затем Хевисайд (1903) придал векторному исчислению современный вид. Примечательно, что уже в работах Максвелла кватернионная терминология почти отсутствует, фактически заменённая на чисто векторную. Термин «векторный анализ» предложил Гиббс (1879) в своём курсе лекций.

См. также

Литература

Примечания

  1. В.Г.Воднев, А.Ф.Наумович, Н.Ф.Наумович "Математический словарь высшей школы". Издательство МПИ 1984. Статья "Оператор Лапласа" и "Ротор векторного поля".
  2. В.Г.Воднев, А.Ф.Наумович, Н.Ф.Наумович "Математический словарь высшей школы". Издательство МПИ 1984. Статья "Дифференциальные операции второго порядка".

Ссылки