(二十三)张量场函数的散度与旋度
本文主要內容如下:
- 1. 不變性微分算子
- 2. 散度
- 3. 旋度
- 4. Laplace 算子
1. 不變性微分算子
Hamilton 算子(Nabla 算子)又稱作不變性微分算子,這是因為它對張量場所作微分運算的形式不隨坐標系的改變而改變,如:在不同坐標系{Xi′?G?i′}\{\mathscr{X}^{i'}-\vec{\mathscr{G}}_{i'}\}{Xi′?Gi′?}與{xi?g?i}\{x^i-\vec{g}_i\}{xi?g?i?} 中計算張量的梯度
▽T=G?i′?T?Xi′=G?i′(?T?xj?xj?Xi′)=(?xj?Xi′G?i′)?T?xj=(βi′jG?i′)?T?xj=g?j?T?xj\bigtriangledown\bold T =\vec{\mathscr{G}}^{i'}\dfrac{\partial\bold T}{\partial\mathscr{X}^{i'}} =\vec{\mathscr{G}}^{i'}\left(\dfrac{\partial\bold T}{\partial x^j}\frac{{\partial x^j}}{\partial\mathscr{X}^{i'}}\right) =\left(\frac{{\partial x^j}}{\partial\mathscr{X}^{i'}}\vec{\mathscr{G}}^{i'}\right)\dfrac{\partial\bold T}{\partial x^j} =(\beta^{j}_{i'}\vec{\mathscr{G}}^{i'})\dfrac{\partial\bold T}{\partial x^j} =\vec{g}^j\dfrac{\partial\bold T}{\partial x^j}▽T=Gi′?Xi′?T?=Gi′(?xj?T??Xi′?xj?)=(?Xi′?xj?Gi′)?xj?T?=(βi′j?Gi′)?xj?T?=g?j?xj?T?
2. 散度
對于 r(r≥1)r(r\ge 1)r(r≥1) 階張量場 T\bold TT,定義:
左散度:▽?T?g?i??T?xi?divT右散度:T?▽??T?xi?g?i左散度:\bigtriangledown\cdot\bold{T}\triangleq\vec{g}^i\cdot\frac{\partial \bold T}{\partial x^i}\triangleq div\bold T\\\ \\ 右散度:\bold{T}\cdot\bigtriangledown\triangleq\frac{\partial \bold T}{\partial x^i}\cdot\vec{g}^i左散度:▽?T?g?i??xi?T??divT?右散度:T?▽??xi?T??g?i
顯然,一般
▽?T≠T?▽\bigtriangledown\cdot\bold{T}\ne\bold{T}\cdot\bigtriangledown▽?T=T?▽
舉例:
- 向量場的散度:
▽?v?=v??▽=v;ii=v,ii+vjΓiji=v,ii+1g?g?xjvj=1g?(gvj)?xj\bigtriangledown\cdot\vec{v}=\vec{v}\cdot\bigtriangledown=v^i_{;i} =v^i_{,i}+v^j\Gamma_{ij}^{i} =v^i_{,i}+\dfrac{1}{\sqrt{g}}\dfrac{\partial\sqrt{g}}{\partial x^j}v^j =\dfrac{1}{\sqrt{g}}\dfrac{\partial(\sqrt{g}v^j)}{\partial x^j}▽?v=v?▽=v;ii?=v,ii?+vjΓiji?=v,ii?+g?1??xj?g??vj=g?1??xj?(g?vj)? - 二階張量場的散度:
▽?A=A;iijg?j=A?ji∣;ig?jA?▽=A;jijg?i=Ai?j∣;jg?i\bigtriangledown\cdot\bold{A}=A^{ij}_{;i}\vec{g}_j=A_{\bullet j}^{i}|_{;i}\vec{g}^{j}\\\ \\ \bold{A}\cdot\bigtriangledown=A^{ij}_{;j}\vec{g}_i=A^{\bullet j}_{i}|_{;j}\vec{g}^{i}▽?A=A;iij?g?j?=A?ji?∣;i?g?j?A?▽=A;jij?g?i?=Ai?j?∣;j?g?i
通過上式可知:對稱二階張量的左右散度相等。 - 三階張量場的散度:
▽?T=A;iijkg?jg?kA?▽=A;jikjg?ig?k\bigtriangledown\cdot\bold{T}=A^{ijk}_{;i}\vec{g}_j\vec{g}_k\\\ \\ \bold{A}\cdot\bigtriangledown=A^{ikj}_{;j}\vec{g}_i\vec{g}_k▽?T=A;iijk?g?j?g?k??A?▽=A;jikj?g?i?g?k?
書寫規則:
- 由于梯度點乘時總是自帶逆變基,因此為方便點積,將張量分量靠近Nabla 算子的指標取為逆變指標,從而省去度量張量的分量;
- 張量分量靠近Nabla 算子的指標與協變導數的坐標指標相同,其余指標與基向量的指標形成啞指標。
3. 旋度
對于 r(r≥1)r(r\ge 1)r(r≥1) 階張量場 T\bold TT,定義:
左散度:▽×T?g?i×?T?xi?curlT=?:(▽T)右散度:T×▽??T?xi×g?i=(T▽):?左散度:\bigtriangledown\times\bold{T}\triangleq\vec{g}^i\times\frac{\partial \bold T}{\partial x^i}\triangleq curl\bold T=\epsilon:(\bigtriangledown\bold{T})\\\ \\ 右散度:\bold{T}\times\bigtriangledown\triangleq\frac{\partial \bold T}{\partial x^i}\times\vec{g}^i=(\bold{T}\bigtriangledown):\epsilon左散度:▽×T?g?i×?xi?T??curlT=?:(▽T)?右散度:T×▽??xi?T?×g?i=(T▽):?
顯然,一般
▽×T≠T×▽\bigtriangledown\times\bold{T}\ne\bold{T}\times\bigtriangledown▽×T=T×▽
舉例:矢量場的旋度
▽×v?=vj;i?ijkg?k=(vj,i?vmΓjim)?ijkg?k=vj,i?ijkg?k=1g∣g?1g?2g?3??x1??x2??x3v1v2v3∣v?×▽=vj;i?jikg?k=?▽×v?\bigtriangledown\times\vec{v}=v_{j;i}\epsilon^{ijk}\vec{g}_k =(v_{j,i}-v_m\Gamma^m_{ji})\epsilon^{ijk}\vec{g}_k =v_{j,i}\epsilon^{ijk}\vec{g}_k =\frac{1}{\sqrt{g}}\begin{vmatrix} \vec{g}_1 & \vec{g}_2 & \vec{g}_3 \\\\ \dfrac{\partial}{\partial x^1} & \dfrac{\partial}{\partial x^2} & \dfrac{\partial}{\partial x^3} \\\\ v_1 & v_2 & v_3 \end{vmatrix}\\\ \\ \vec{v}\times\bigtriangledown=v_{j;i}\epsilon^{jik}\vec{g}_k=-\bigtriangledown\times\vec{v}▽×v=vj;i??ijkg?k?=(vj,i??vm?Γjim?)?ijkg?k?=vj,i??ijkg?k?=g?1?∣∣?g?1??x1??v1??g?2??x2??v2??g?3??x3??v3??∣∣??v×▽=vj;i??jikg?k?=?▽×v
書寫規則:
- 由于梯度點乘時總是自帶逆變基,為方便叉積,將張量分量靠近Nabla 算子的指標取為協變指標,從而省去度量張量的分量;
- 旋度的分量由協變導數與置換張量的逆變分量組成。
命題 給定向量場 v?\vec{v}v,則反對稱張量場
12(v?▽?▽v?),12(?v?▽+▽v?)\dfrac{1}{2}(\vec{v}\bigtriangledown-\bigtriangledown\vec{v}),\dfrac{1}{2}(-\vec{v}\bigtriangledown+\bigtriangledown\vec{v})21?(v▽?▽v),21?(?v▽+▽v)
的對偶矢量分別為:
ω?1=12(▽×v?),ω?2=12(v?×▽)\vec{\omega}_1=\dfrac{1}{2}(\bigtriangledown\times\vec{v}),\vec{\omega}_2=\dfrac{1}{2}(\vec{v}\times\bigtriangledown)ω1?=21?(▽×v),ω2?=21?(v×▽)
證明如下:
ω?=?14?:(v?▽?▽v?)=?14(v?×▽?▽×v?)=12▽×v?\begin{aligned} &\vec{\omega}=-\dfrac{1}{4}\epsilon:(\vec{v}\bigtriangledown-\bigtriangledown\vec{v})\\\\ &\ \ =-\dfrac{1}{4}(\vec{v}\times\bigtriangledown-\bigtriangledown\times\vec{v})\\\\ &\ \ =\dfrac{1}{2}\bigtriangledown\times\vec{v} \end{aligned}?ω=?41??:(v▽?▽v)??=?41?(v×▽?▽×v)??=21?▽×v?
4. Laplace 算子
定義 r(r≥1)r(r\ge 1)r(r≥1) 階張量場 T\bold TT 的Laplace 算子:
▽2T=▽?(▽T)=div(gradT)\bigtriangledown^2\bold T=\bigtriangledown\cdot(\bigtriangledown \bold T)=div(grad\bold T)▽2T=▽?(▽T)=div(gradT)
若 ▽2T=0\bigtriangledown^2\bold T=0▽2T=0 則稱 T\bold TT 是調和的。
舉例:標量場的Laplace 算子
▽2?=▽?(▽?)=▽?(?,ig?i)=gij(?,i);j=gij(?,ij+?,mΓijm)=(gij?,i);j=(gij?,i),j+gim?,iΓmjj=(gim?,i),m+gim?,i1g?g?xm=1g?(ggim?,i)?xm\begin{aligned} &\bigtriangledown^2\phi=\bigtriangledown\cdot(\bigtriangledown\phi)=\bigtriangledown\cdot(\phi_{,i}\vec{g}^i)\\\\ &\quad\quad\ =g^{ij}(\phi_{,i})_{;j}=g^{ij}(\phi_{,ij}+\phi_{,m}\Gamma^m_{ij})\\\\ &\quad\quad\ =(g^{ij}\phi_{,i})_{;j}=(g^{ij}\phi_{,i})_{,j}+g^{im}\phi_{,i}\Gamma^j_{mj}\\\\ &\quad\quad\ =(g^{im}\phi_{,i})_{,m}+g^{im}\phi_{,i}\frac{1}{\sqrt{g}}\frac{\partial \sqrt{g}}{\partial x^m}=\frac{1}{\sqrt{g}}\frac{\partial (\sqrt{g}g^{im}\phi_{,i})}{\partial x^m} \end{aligned}?▽2?=▽?(▽?)=▽?(?,i?g?i)?=gij(?,i?);j?=gij(?,ij?+?,m?Γijm?)?=(gij?,i?);j?=(gij?,i?),j?+gim?,i?Γmjj??=(gim?,i?),m?+gim?,i?g?1??xm?g??=g?1??xm?(g?gim?,i?)??
總結
以上是生活随笔為你收集整理的(二十三)张量场函数的散度与旋度的全部內容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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