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那就开始吧,以下参照费曼物理学讲义第二册第三章(吧),从定义直接来: 1. Laplacian = 对某纯量场先做梯度再做散度 我知道静磁学里就有个向量位的Laplacian的公式 不过课本也说了那个只有在直角座标下才能用,本质上还是对向量场的纯量分量作用 总之,根据这个定义,只要分别知道极座标的散度和梯度的形式 再叠合起来,就能轻易地得到Laplacian 2. 所以先由纯量场在空间中的变化量导出梯度: 极座标下,小量向量线段单元是表示成: dl = (dr, rdθ, rsinθdφ) 上式的三个方向当然是r,θ,φ方向 所以纯量场f在空间中的变化量,就是f沿着这三个小量的变化量: (以下以P表示偏微分partial之意) P f P f P f df = -----.dr + -----.dθ + -----.dφ P r Pθ Pφ P f P f P f = -----.dr + --------.rdθ + -----------.rsinθdφ P r r Pθ rsinθPφ = (Pf/Pr, (1/r)(Pf/Pθ), (1/rsinθ)(Pf/Pφ) ).(dr, rdθ, rsinθdφ) = grad(f).dl 所以grad(f) = (Pf/Pr, (1/r)(Pf/Pθ), (1/rsinθ)(Pf/Pφ) ) 事实上这个公式很简单,所以应该很多人早就背起来了 3. 接着来导散度: 散度的定义,就是一个向量场,於空间中一点的向外发散量 直观起见,先求一小量空间的发散量,则此发散量必定等於梯度乘以该小量空间 极座标下,小量空间为: dr.rdθ.rsinθdφ = (r^2)sinθdrdθdφ 此小量空间有六个面,分三组,分别为: (1)法向量±r方向 : rdθ.rsinθdφ = (r^2)sinθdθdφ (2)法向量±θ方向: dr.rsinθdφ = rsinθdrdφ (3)法向量±φ方向: dr.rdθ = rdrdθ 所以,某向量(A_r , A_θ , A_φ),沿着这三个方向的发散量分别为: ±F_r = ±(A_r)(r^2)sinθdθdφ , ±r 方向 ±F_θ = ±(A_θ)rsinθdrdφ , ±θ方向 ±F_φ = ±(A_φ)rdrdθ , ±φ方向 但是,以±r方向方向为例,两个平面之间又有dr的差别,因此发散量又有变化 所以,整个小量空间的总发散量为: (-F_r) + (F_r + d(F_r )) + (-F_θ)+ (F_θ+ d(F_θ)) + (-F_φ)+ (F_φ+ d(F_φ)) = d(F_r ) + d(F_θ) + d(F_φ) P((A_r)(r^2)) P((A_θ)sinθ) P(A_φ) = sinθdθdφ---------------dr + rdrdφ---------------- + rdrdθ--------- Pr Pθ Pφ 1 P((A_r)(r^2)) 1 P((A_θ)sinθ) 1 P(A_φ) = {----.--------------- + ------.---------------- + ------.---------}.dτ r^2 Pr rsinθ Pθ rsinθ Pφ = div(A).dτ 碍於空间,dτ = (r^2)sinθdrdθdφ即为小量空间 所以div(A) 1 P((A_r)(r^2)) 1 P((A_θ)sinθ) 1 P(A_φ) = ----.--------------- + ------.---------------- + ------.--------- r^2 Pr rsinθ Pθ rsinθ Pφ 一般人要记起来有困难的应该是这个公式 不过依照上述步骤就可以非常简单地要用时再推导就行了 4.既然极座标下的梯度和散度公式都有了,那麽Laplacian就很简单啦 只要把梯度的三个分量丢入散度公式中的向量三分量,就能合并两者得到Laplacian了 --



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◆ From: 59.113.73.84
1F:→ Vulpix:c大的推导应该就是这个,而且这不也就是微分几何写到 12/19 20:53
2F:→ Vulpix:Laplace op. 时最常用的公式吗? 12/19 20:54
3F:→ caseypie:所以我说绕一圈从直角座标开始根本多此一举阿 12/19 20:54
4F:→ condensed:正解,若常用应该可以很快地直接写下。 12/19 20:55
5F:→ condensed:这个方法可以直接推广到任何正交坐标系。 12/19 20:56
6F:推 xgcj:这方法其实是大家比较喜欢用的 因为简单又符合 直观 12/19 20:57
7F:→ condensed:印象中Griffiths电磁学後面的附录有讲? 12/19 21:00
8F:→ caseypie:G老大有提要,没有整组导出来的样子 12/19 21:13
9F:→ condensed:刚翻了一下其实他有教,他推导的是正交坐标的一般型式。 12/19 21:18
10F:推 uniserv1002:起点就是不同的座标系里长度(Norm)必须维持不变? 12/19 21:21
11F:→ uniserv1002:所以ds^2 = h1^2 * (dr)^2 + h2^2 * (dθ)^2 + 12/19 21:23
12F:→ uniserv1002:h3^2 (dψ)^2 = dR . dR 12/19 21:24
※ 编辑: caseypie 来自: 59.113.73.84 (12/19 21:27)
13F:推 condensed:顺便一提,有兴趣可以试着推导任意坐标下的N维体积公式 12/19 21:32
14F:推 joe70136:instructive ! 12/19 21:36
15F:推 eldar:很实用! 12/19 21:39
16F:推 deepwoody:m起来吧 12/19 21:48
17F:→ hank780420:推 很清楚 12/19 22:09
18F:推 uniserv1002:Griffiths後面提到的calculus on manifolds我找到了 12/19 22:10
19F:推 JohnMash:量力里 还有L_z,L_+,L_-,L^2 in Spherical Coordinates 12/19 22:20
20F:推 JohnMash:所以熟悉from Rectangular to Spherical 是必要的 12/19 22:58
21F:→ JohnMash:请见17989的pdf档 12/19 22:59
22F:推 uniserv1002:我想问的是,在JohnMash的完整推导里的连结,如果 12/19 23:07
23F:→ uniserv1002:是用在Laplacian是行得通的,但是gradient却不行 12/19 23:08
24F:→ uniserv1002:是不是因为laplacian可以算是纯量(能量守恒) 12/19 23:08
25F:→ uniserv1002:但是梯度是向量场 12/19 23:09
26F:推 uniserv1002:这样那个完整推导根本只是巧合。 12/19 23:17
27F:→ caseypie:L_z,L_+,L_-只是单次微分,用一般转换就够了 12/20 00:00
28F:→ caseypie:至於L^2,那个用laviCivita等工具可以瞬杀 12/20 00:00
29F:→ caseypie:to uniserv1002,重点在单位向量是否微分後不变 12/20 00:01
30F:推 uniserv1002:所以就是正交性? 12/20 00:06
31F:→ caseypie:应该不是这个词,我数学不好,不知道是哪个词来描述 12/20 00:10
32F:→ caseypie:总之,你的单位向量要在整个空间中都指向同方向 12/20 00:10
33F:→ caseypie:极座标的三分量在不同点指向不同方向,所以会变 12/20 00:10
34F:推 JohnMash:我的做法就是将你的一般转换变成两次极座标转换 12/20 08:06
35F:→ JohnMash:并不是新的结果 而是更有效的方法 12/20 08:08
36F:→ JohnMash:仔细比较 很容易看出来 12/20 08:09
37F:推 JohnMash:对自己的推导方式很熟练的话 可以不必理会我的方法 12/20 08:43
38F:→ xgcj:其实在R3里面都可以用啊! 12/20 08:49
39F:→ caseypie:你的方法只有在双重lambda的时候才有优势 12/20 10:28
40F:→ caseypie:单次变换则和一般的变数变换根本没有差别 12/20 10:29
41F:推 nevinyrrals:广义正交座标也满好用的 12/20 14:43
42F:推 amozartea:辛苦你了 打这个很累XD 12/28 03:30
43F:推 laertes:推楼上...= =好精美啊...我的数学不够用了... 12/30 16:10
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47F:→ sneak: 应该不是这个词,我数学 http://yofuk.com 01/02 14:38
48F:→ muxiv: 仔细比较 很容易看出来 https://moxox.com 07/06 22:46







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