数学在物理中的应用

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数学在物理学中的应用

数学在物理学中的应用

数学在物理学中的应用引言数学作为一门精确的科学,广泛应用于各个领域。

而在物理学中,数学更是起着举足轻重的作用。

本文将探讨数学在物理学中的应用,并从几个具体的领域进行深入的分析。

一、微积分在力学中的应用微积分是数学中的一门重要分支,广泛应用于力学领域。

以牛顿力学为例,运用微积分的概念,可以推导出牛顿第一、第二、第三定律,并解决力学中的运动问题。

通过对位移、速度和加速度的关系进行微积分运算,我们可以准确地描述和预测物体的运动轨迹和行为。

二、线性代数在量子力学中的应用线性代数是数学中的另一个重要分支,其应用也十分广泛。

在量子力学中,线性代数起着至关重要的作用。

通过线性代数的工具,我们可以描述和分析微观粒子的量子态、哈密顿算符以及相应的本征值和本征函数等。

线性代数的概念也帮助我们理解量子纠缠以及薛定谔方程等复杂的物理现象。

三、概率论在统计物理中的应用概率论是数学中的一门应用广泛的分支,也在统计物理中发挥着重要作用。

统计物理是研究大量微观粒子的行为和性质的学科,而概率论则提供了一种描述这些微观粒子集体行为的数学工具。

通过概率论的概念和方法,我们可以理解气体分子的运动和分布规律,以及固体和液体的热力学性质等。

四、偏微分方程在场论中的应用偏微分方程是数学中一个重要的分支,其应用范围广泛。

在场论中,偏微分方程的方法被广泛用于描述和研究各种物理场的行为。

例如,通过用偏微分方程描述电场、磁场和引力场等场的分布和演化,我们可以研究和解决电磁学和引力学中的复杂问题。

五、数学方法在宇宙学中的应用宇宙学是研究宇宙的起源、结构和演化等问题的学科。

数学在宇宙学中扮演着重要的角色。

通过数学方法,我们可以理解宇宙的膨胀和演化模型,并预测宇宙的终极命运。

数学的工具还可以帮助我们研究黑洞的形成和性质,以及宇宙微波背景辐射等一系列的宇宙现象。

结束语综上所述,数学在物理学中的应用不可忽视。

微积分、线性代数、概率论和偏微分方程等数学分支为物理学家解决和理解各种物理问题提供了强大的工具。

数学在物理学中的应用

数学在物理学中的应用
数学在物理学中的应用
1、相对论 20 世纪最大的科学成就莫过于 Einstein(爱因斯坦)的狭义和广义相对论了, 但是 如果没有 Riemann( 黎曼 ) 于 1854 年发明的 Riemann 几何 , 以及 Cayley( 凯莱 ), Sylvester(西勒维斯特)和 Noether(诺特)等后继数学家发展的不变量理论, Einstein 的 广义相对论和引力理论就不可能有有其如此完善的数学表述. Einstein 自己也不止一 次地说过. 为了导出狭义相对论,爱因斯坦作出了两个假设:运动的相对性(所有匀速运动 都 是 相 对 的 ) 和 光 速 为 常 数 ( 光 的 运 动 例 外 , 它 是 绝 对 的 ). 他 的 好 友 物 理 学 家 P.Ehrenfest 指出实际上蕴涵着第三个假设, 即这两个假设是不矛盾的. 物体运动的相 对性和光速的绝对性, 两者之间的相互制约和作用乃是相对论里一切我们不熟悉的时 空特征的根源. (李新洲, 《寻找自然之律 --- 20 世纪物理学革命》) 1907 年德国数学家 H. Minkowski (1864 ~ 1909) 提出了 “Minkowski 空间”, 即把时间和空间融合在一起的四维空间
H (r, t )
广义安培电路定律
D(r , t ) J (r, t ) t
2
E(r, t )
法拉第磁感应定律
B(r, t ) t
D(r, t ) (r , t )
库仑定律或称电场的高斯定律
B (r , t ) 0
3、流体力学 Navier - Stokes 方程 第一个关于“理想”流体运动的数学描述是由 Leonhard Euler(欧拉, 1707~ 1783 瑞士数学家、力学家、天文学家和物理学家) 在 1755 年阐明的. Claude Navier (纳维艾 1785~ 836, 法国数学家和工程师,多科工艺学校和交通工程 学校教授) 推导出把相邻分子间吸引力和排斥力考虑在内的粘性流体的运动方程. Navier 使经验造桥的理论“数学化”, 第一次用上了数学家的解析和抽象的方法. 他 做的就是构建数学模型的方法. 他指出建模需要“一种特别的本领, 即把有待解决的 真正的问题用尽可能与之差别不大的问题来代替 , 而后者的问题是可以用数学 (来解 决)的.” Cauchy (柯西, 1789~ 1857 法国数学家、物理学家和力学家) 于 1828 年, Poisson(泊 松~ 1840, 4, 25, 法国数学家、力学家和物理学家) 于 1829 年重新导出该方程. Saint-Venant 于 1843 年在更一般的物理基础上导出了不仅用于 Navier 所谓的层流而 且可用于湍流的方程. Stokes (斯托克斯, 1819 - 1903 英国物理学家和数学家) 于 1845 年现如今教科书中遵 循的粘性方程的样子, 特别是明确了方程中参数的物理意义. 1849 年任剑桥大学卢卡斯数学教授,1851 年入选皇家学会,1854 年任皇家学会秘 书,是继牛顿之后连任卢卡斯数学教授、皇家学会秘书、皇家学会主席三种职务的第 一人。 Euler 和 Navier - Stokes 方程描述了 T ), 2

数学在数学物理中的应用

数学在数学物理中的应用

数学在数学物理中的应用数学和物理是两门密切相关的学科,它们相互渗透、相互促进,数学在物理学中有着广泛而重要的应用。

本文将探讨数学在数学物理中的应用,并介绍其中一些典型的例子。

一、微积分在物理学中的应用微积分是数学的一个分支,也是物理学的基础。

微积分的应用之一是求解物理学中的各种变化率问题。

例如,对于运动物体的速度、加速度等参数的求解,就需要用到微积分中的导数和积分。

以匀速运动为例,假设一个物体在t时刻的位置为x(t),那么物体的速度可以表示为v(t) = dx(t)/dt。

通过对这个表达式求导可以得到加速度a(t) = dv(t)/dt。

因此,通过微积分的方法,我们可以计算出物体在任意时刻的速度和加速度。

二、线性代数在物理学中的应用线性代数是数学的一个分支,主要研究向量空间和线性变换等概念。

在物理学中,线性代数被广泛应用于描述物理现象和求解问题。

以矩阵运算为例,矩阵是线性代数中的重要概念,在物理学中经常用于描述多维空间的变换和方程组的求解。

例如,我们可以通过线性代数的方法求解多元线性方程组,进而解决物理学中的各种问题。

三、微分方程在物理学中的应用微分方程是数学的一个分支,主要用于描述变化率和变化关系。

在物理学中,微分方程被广泛运用于描述物理现象和建立物理模型。

以牛顿第二定律为例,它描述了物体受力的变化与物体加速度之间的关系:F = ma,其中F是物体所受的力,m是物体的质量,a是物体的加速度。

如果我们将物体所受的外力和其他参数都确定下来,那么根据这个微分方程,我们就可以求解出物体的加速度,从而进一步得到物体的运动轨迹和速度等信息。

四、概率论与统计学在物理学中的应用概率论与统计学是数学的一个分支,主要研究随机事件和统计规律。

在物理学中,概率论与统计学被广泛应用于描述随机现象和分析实验数据。

以量子力学为例,量子力学是研究微观粒子行为的物理学分支,其中的波函数描述了微观粒子的状态。

波函数是一个复数函数,其模的平方表示粒子在某个状态下的概率分布。

数学方法在物理学中的应用

数学方法在物理学中的应用

数学方法在物理学中的应用数学是物理学的基础和重要工具,其在物理学中的应用范围非常广泛。

数学以其精密的逻辑性和严密的推理能力,为物理学提供了数值计算、模型构建、物理定律的表达和推导等方面的技术支持。

下面将介绍数学方法在物理学中的几个典型应用。

一、微积分微积分作为数学的分支之一,是最早与物理学结合起来的数学方法之一、微积分提供了求解速度、加速度、路径长度等运动问题的工具,进一步推广为求解变化率、面积、体积等问题的数学方法。

在经典力学中,微积分的几何解释为运动问题提供了数学工具。

例如,对于一个物体在一条直线上做匀加速运动的问题,我们可以通过微积分的概念来描述和求解。

利用速度和加速度的定义,我们可以推导出速度和位置之间的关系,进而得到物体在时间t内所走过的路径长度。

同样,对于不同形状的曲线,我们可以通过定积分的概念求解路径长度、曲面面积等问题。

二、线性代数线性代数在物理学中的应用主要体现在量子力学领域。

量子力学是描述原子和分子系统的理论,其数学基础是线性代数。

量子态可以用矢量表示,并且可以通过向量的线性组合和内积进行运算,而这些都是线性代数的概念。

量子力学中的哈密顿算符、测量算符等都是线性代数运算的具体体现。

通过求解线性方程组,我们可以得到量子态的特征值和特征向量,进而得到量子系统的性质和定律。

线性代数为量子力学的数学表达提供了强有力的工具和语言。

三、偏微分方程偏微分方程是物理学中常用的数学方法,它描述物理现象中涉及多个变数的关系。

很多物理问题都可以用偏微分方程建模,例如扩散方程、波动方程、热传导方程等。

偏微分方程的解可以提供物理问题的解析解或近似解,进而对问题的特性和性质进行分析。

以波动方程为例,它描述的是波的传播和振动。

通过求解波动方程,我们可以得到波的传播速度、相速度、群速度等特征,用于解释和预测地震波、声波、光波等的传播行为。

四、概率论与统计学概率论和统计学是描述不确定性和随机性现象的数学工具,也是物理学研究中常用的数学方法。

物理学中的数学应用

物理学中的数学应用

物理学中的数学应用物理学是自然科学的一门重要分支,通过运用数学方法和原理来研究物质和能量的运动、相互作用以及它们的属性和转换。

数学在物理学中起着至关重要的作用,它为我们提供了解释和预测物理现象的工具。

在本文中,将探讨物理学中一些常见的数学应用。

一、微积分与物理学微积分是物理学中最为基础和重要的数学工具之一。

它为我们分析运动、变化以及连续体的性质提供了有效的方法。

微积分的两个核心概念是导数和积分。

1. 导数导数的概念在物理学中被广泛应用。

导数描述了一个函数在某一点上的变化率。

在物理学中,通过求导数可以推导出速度、加速度等重要的物理量。

例如,通过对位置-时间函数的导数,我们可以得到物体的速度;再对速度-时间函数求导数,我们可以得到物体的加速度。

这些物理量的推导和计算离不开对导数的运用。

2. 积分积分是微积分的另一个重要概念,在物理学中也具有广泛的应用。

积分可以用来求解速度、加速度等物理量与时间的关系,以及对运动下的位移、功、能量等进行计算。

例如,通过将速度与时间的关系函数进行积分,我们可以得到物体的位移;将力与位移的关系函数进行积分,我们可以计算物体所做的功。

二、线性代数与物理学线性代数是研究线性空间和线性变换的数学分支,其在物理学中的应用也非常广泛。

1. 矢量与矩阵运算在物理学中,我们经常使用矢量来描述空间中的物理量和方向。

例如,速度、力、位移等都是矢量。

线性代数提供了矢量的运算方法,如加法、减法、数量积、矢量积等。

通过这些运算,我们可以方便地处理和分析物理问题。

此外,矩阵也是线性代数中的重要概念。

矩阵的乘法和逆运算在物理学中有着广泛的应用。

例如,在光学中,通过使用矩阵的乘法可以描述光线的传输和折射;在量子力学中,矩阵运算被用来描述粒子的态和演化。

2. 特征值与特征向量线性代数中的特征值与特征向量在物理学中也扮演着重要的角色。

在量子力学中,通过求解特征值问题,可以得到物体的能量以及对应的能级;在振动学中,通过求解特征方程,可以得到系统的固有频率。

物理学中的数学应用

物理学中的数学应用

物理学中的数学应用物理学是一门自然科学,研究物体的运动、力学、能量以及与宇宙间相互作用等现象。

数学是物理学的重要工具,通过数学的应用,我们可以更深入地理解和研究物理学的各个领域。

本文将探讨物理学中数学的应用。

一、微积分在物理中的应用微积分是数学的一个分支,研究函数的变化率与面积、体积的关系。

在物理学中,微积分的应用非常广泛。

1. 导数与速度、加速度在运动学中,我们研究物体的运动状态,其中速度和加速度是非常重要的概念。

通过对位置函数求导,我们可以得到速度函数,再对速度函数求导,我们可以得到加速度函数。

通过微积分的概念,我们可以计算物体在不同时间点的速度和加速度。

2. 积分与位移、力的计算在运动学中,我们也关注物体的位移,通过速度函数与时间的积分,我们可以计算物体在一段时间内的位移。

此外,在力学中,力的大小可以看作是物体所受的加速度与质量的乘积,通过对加速度函数与时间的积分,我们可以计算物体所受的力的大小。

二、线性代数在物理中的应用线性代数是数学的一个分支,研究向量空间和线性变换。

在物理学中,线性代数的应用主要体现在以下几个方面。

1. 向量与力的分解力是物体所受的外界作用,可以用向量来表示。

通过线性代数中向量的加法和乘法运算,我们可以将力分解为平行和垂直于某个轴线的分力,从而更方便地进行计算和分析。

2. 矩阵与力的平衡力的平衡是物体保持静止或匀速直线运动的重要条件。

通过将力表示为矩阵形式,我们可以通过矩阵方程解来求解物体的平衡条件,从而得到物体所处的平衡位置。

三、微分方程在物理中的应用微分方程是数学中研究函数与其导数之间关系的方程。

在物理学中,微分方程的应用非常广泛。

1. 动力学中的牛顿第二定律牛顿第二定律描述了物体受力所引起的加速度的关系。

通过建立物体的受力方程,并应用微分方程的求解方法,我们可以确定物体在不同时间点的速度和位置。

2. 指数衰减和增长在许多物理现象中,指数衰减和增长的过程很常见。

通过建立相应的微分方程,我们可以描述这些过程的变化规律,进而进行预测和分析。

数学在物理中的应用

数学在物理中的应用
热力学概率
热力学中的概率论应用主要涉及热力学概率的计算,如玻尔兹曼分布、费米狄拉克分布和玻色-爱因斯坦分布等。这些分布描述了不同粒子在热平衡状态 下的统计行为。
热涨落与相变
概率论和数理统计可用于研究热涨落现象,即热力学系统在其平衡态附近的微 小波动。此外,这些方法还可用于分析相变现象,如固体、液体和气体之间的 转变。
微分方程在电磁学中的应用
麦克斯韦方程组
麦克斯韦方程组是描述电磁场的基本微分方程,包括电场的高斯定 理、磁场的高斯定理、法拉第电磁感应定律和安培环路定律。
电磁波方程
通过麦克斯韦方程组推导出的电磁波方程,描述电磁波在真空或介 质中的传播行为,如波速、波长和频率等。
电路分析
利用基尔霍夫定律和欧姆定律等建立电路的微分方程,研究电路中电 压、电流和电阻等物理量的关系。
数学在物理中的应用
汇报人:XX
2024-01-22
目录
• 数学与物理的基本关系 • 微分方程在物理中的应用 • 线性代数在物理中的应用 • 概率论与数理统计在物理中的应用 • 拓扑学在物理中的应用 • 数学物理方程及其应用
01
数学与物理的基本关系
数学对物理的重要性
01 描述物理现象
数学提供了一种精确和简洁的语言,用于描述和 解释物理现象和规律。
子计算等领域具有潜在的应用价值。
03
分数统计与任意子
分数统计是拓扑物理中的一个重要概念,它描述的是粒子交换时波函数
的相位变化。任意子则是一种具有分数统计的准粒子,它在二维空间中
表现出奇特的性质,如分数电荷和分数自旋等。
拓扑学在宇宙学中的应用
宇宙拓扑结构
宇宙学中的拓扑结构研究的是宇宙的整体形状和连接方式。通过观测宇宙中的大尺度结构,可以推断出宇宙可能具有 的拓扑性质,如多连通性、有限无界等。

数学在物理学中的重要作用

数学在物理学中的重要作用

数学在物理学中的重要作用数学和物理学是紧密相关的学科,数学被广泛应用于物理学的各个领域。

无论是描述物理现象、推导物理规律还是解决物理问题,数学都扮演着重要的角色。

本文将探讨数学在物理学中的重要作用,并重点介绍数学在几个具体的物理学领域中的应用。

一、数学的描述和分析能力物理学研究的对象是自然界的各种现象和规律,在描述和分析这些现象和规律时,数学提供了非常有力的工具。

物理学家通过建立数学模型来描述和解释物理现象,通过方程和公式来表达物理规律。

例如,牛顿力学中的运动方程、电磁学中的麦克斯韦方程组,都是通过数学语言来描述和分析相应的物理现象和规律。

数学的精确性和逻辑性,使得物理学家能够更深入地理解自然界的运行机制。

二、微积分在物理学中的应用微积分是数学的一个重要分支,也是物理学中最常用的数学工具之一。

微积分可以描述和分析连续变化的物理量,如速度、加速度、力等。

物理学家在研究运动、能量、力学等问题时,经常需要借助微积分中的导数和积分概念来进行分析。

通过微积分的方法,可以得到一些重要的物理定律和公式,如牛顿第二定律、功和能量的定理等。

微积分的应用使得物理学的研究更加深入和准确。

三、线性代数在物理学中的应用线性代数是研究线性空间和线性映射的数学分支,它也广泛应用于物理学中。

物理学中的许多问题可以通过线性代数的方法来求解。

矩阵和向量的运算可以描述和计算物理量的变化和转化过程,线性方程组的求解可以用于求解物理问题中的未知量。

在量子力学中,线性代数是必不可少的工具,用于描述粒子的状态和性质,解释量子纠缠和叠加态等现象。

线性代数的应用使得物理学能够更好地描述和预测各种现象和现象。

四、概率论与统计在物理学中的应用概率论和统计学是研究随机现象和数据分析的数学分支,也是物理学中不可或缺的工具。

物理学实验中的测量误差和随机误差可以通过概率论和统计学的方法来估计和处理。

在统计力学和热力学中,概率论和统计学的方法被应用于描述和分析物理系统中的粒子分布、热力学量的计算等问题。

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数学在物理中的应用
现代数学在物理中的应用越来越广泛,使得物理需要依附数学发展——人们需要更先进的数学手段来解决关于M 理论的很多问题;而更早以前,物理中的对称性就需要群论做基础。

为了打好基础将来为数学物理界做贡献,从现在起,我就开始努力运用数学眼光,看待并解决周围的物理问题。

本文将由浅入深,逐步描述一些我今年独立或通过学习更高难度的数学,解决的小物理问题。

例1.(密度计问题)简易密度计刻度疏密问题。

问题概述:柱体密度计在液体中配重对密度疏密的影响。

思路:F 浮=ρ液gV 排,不断使用浮力公式,通过比较法得出结论。

解题:设有两种密度不同液体ρ1,ρ2 ,不妨设ρ1<ρ2底面积相同S 、足够长的两个密度计分别配重G 和G ’(G ’>G),分别放入液体ρ1 ρ2 中,浸在液体下的高度分别为H,h,H ’,h ’,由F 浮=ρ液gV 排得:
G=SHg ρ1…………………………① G=Shg ρ2…………………………② G ’=SH ’g ρ1…………………………③ G ’=Sh ’g ρ2…………………………④
①- ②:SH ρ1g=Sh ρ2g ,故H=
2
1
h ρρ>h ③- ④:SH ’ρ1g=Sh ’ ρ2g ,故H ’=
2
1
'h ρρ>h ’ ①- ③:(H-H ’)S ρ1g=G ’-G …………………………⑤ ②- ④:(h-h ’)S ρ2g=G ’-G …………………………⑥
做到这里⑤⑥一相减就完了,什么结论也得不出,因为G 和G ’两个关键的未知量不见了,此处要变形:⑤’:H-H ’=(G ’-G)÷(S ρ1g)(∵S,ρ1,g 均不为零)
⑥’:h-h ’=(G ’-G)÷(S ρ2 g) ⑤’-⑥’: (H-h)-(H ’-h ’)=12
G'G 11
()Sg -⨯-ρρ ∵ρ1<ρ 2

1
1
12ρρ>
,
111
02
ρρ->, 又G ’-G>0,Sg>0 ∴(H-h)-(H ’-h ’)=
12
G'G 11
()Sg -⨯-ρρ>0, 因此得出结论,简易密度计配重的增加会使得密度计刻度变疏。

推论:用类似的方法,可以得出:简易密度计底面积的减小会使得密度计刻度变疏。

这样一来,抽象的物理问题,用数学方法的严格推导,得出正确的结论,这是很完美的。

例3.(悬链线的性质分析)
问题概述:对于均匀、柔软绳索,两端固定,绳索仅受重力的作用下垂。

试分析绳索静止时所成曲线。

思路:以y 轴铅直经过绳索最低点I ,原点与I 的长|OI|为一定值建立xOy 坐标系,作受力分析即可。

解题:如思路建立直角坐标系,设绳索形成的曲线为y=y(x),取除了I 之外,任意一在曲线上的点A(x,y),对绳索一段弧IA 分析。

设弧IA 长为s ,s 是x 的函数:s=s(x)。

设绳索的单位长所受重为ρ,则弧IA 重G=ρs 。

由于绳是柔软的,故点在绳上各处受力沿着绳的切线方向,由于I 是最低点,故I 处的张力延水平的切线方向,方向为设其大小为F ;在点A 处所受张力延A 点处的切线方向,与水平成θ角,设A 点处张力大小为T 。

由条件静止,弧IA 所受合外力为0,所以有:
sin s T ρθ=,cos F T θ=,两式相除,得tan F
s θρ
=。

由tan 'y θ=知,0
'F
y s ρ
=
=⎰。

对两边关于x 求导,可得,''y =(这个方程,不怎么好解,但也并非不
能解),可以用分离变量法解决:
设'y t =,则有''dt y dx =
,带入方程,得
dt dx =
F
dx ρ
=

又由初值条件00'||0x x y t ====,方程两边作变上限积分,
t
x
F
dx ρ
=⎰

,即ln(F
t x ρ
=
,(现欲解决掉2
t 这一项)
分别以方程两边为指数,e 为底数,做乘方运算,得,
F
x
t e ρ
=,
F
x
t e
-
=,上下相减,即是我们的终极目标,
1'()2
F
F
x x
y t e e ρρ-==-,等等,好像在哪里见过这玩意儿!
——————图1摘百度百科
如此一来1()2
F F
x x
e e ρρ--很巧的就是一在实数域上的双曲正弦函数,这把人们给乐坏
了,如此一来,1'()sinh 2F F
x x F
y t e e x ρρρ
-==-= (1)
这是要求y 的表达式,仅是一步之遥,而为了最后结论的美观性,充分利用双曲正余弦函数之间的关系,并且得出更优美的物理结论,我们认为强行的“令”|IO|=
F
ρ
,这样一
来,又多了一个初值条件,0|x y a ==(F
a ρ
=
),对方程(1)两边作上限积分,得
0sinh y
x a x
dy dx a =⎰⎰,
cosh x
y a a a a -=-
cosh x
y a a =,
人们称之为 “悬链线”,这实在是非常有趣的结论。

这个例子令我们看到物理和数学
间密不可分的关系——很多曲线都满足一些物理上的性质,值得一提的是,各圆锥曲线都具有某一甚至某些光学性质,在此不赘述,有兴趣的可以去搜阅一些资料。

推论:悬链线每一点处受张力为该点的纵坐标y 与ρ的积y ρ。

在这里给出简要证明:∵sin s T ρθ=,cos F T θ=,而由F
a ρ
=
可得F a ρ=,
∴悬链线cosh
x
y a a
=上每一点M 处张力T 的大小为
T ===
∵20
sinh x
s a a
=
==⎰

∴2cosh T a x y ρρρ==== 故悬链线每一点处受张力为y ρ
例 3.(阿基米德原理)很久以前对于阿基米德原理证明的理解仅仅停留在“左边有压力,右边有压力,两个压力抵消了;上面向下的压力比下面向上的压力小,故存在浮力。

”学习了第二曲面积分后,我们有了充分的数学手段去解决这个看似困难的物理题。

问题概述:证明对任意一个浸没在水中的立体,它所受浮力为F gV ρ=浮液排。

思路:利用高斯公式计算出立体所受各个方向的水的压力。

图2 (图2为高斯公式)
解题:设有一固体Ω在浸没在液体中,以液体表面为xOy 平面,z 轴铅直向上。

设物体体积为V ,浸没在密度为ρ的液体中。

由于物体每一处都受到水对它的压强并产生了压力,我们把它分解成三个坐标轴方向,利用定向边界曲面积分来积出所有的压力,其实不难解决。

考虑深度z 对应的一块面元dA 上的受压情况:压力元素的大小为
||d F gzdA ρ=-,
设面元外法向量为n ,则
dF gzndA ρ=,(注:原式中因z 的正负而来的负号,由于n 与压力方向的相反被消去
了。


这个力对三个方向的分量分别为
x y z dF gzn idA dF gzn jdA dF gzn kdA
ρρρ⎧=⋅⎪
=⋅⎨⎪
=⋅⎩ 这样若积分就显得比较难做,因为α的方向未知,此时就可设α的方向余弦为
cos α,cos ,cos
βγ,于是各分量变为 cos cos cos x y z dF gz idA
dF gz jdA dF gz kdA
ραρβργ⎧=⋅⎪
=⋅⎨⎪
=⋅⎩ 我们先积x 轴方向,
(注意运用高斯公式的地方)
cos 000x F gz idA
gzdydz dxdz dxdy gzidV x
ραρρ∂Ω
∂ΩΩ
==
++∂
==∂⎰⎰⎰⎰⎰⎰⎰
同理,0y F =
cos 001z F gz kdA
dydz dxdz gzkdxdy
gzkdV z
gk dV gVk
ργρρρρ∂Ω
∂ΩΩ
Ω
==
++∂
=∂==⎰⎰⎰⎰⎰⎰⎰
⎰⎰⎰
所以
F gVk ρ=∑,用文字表述即:一浸在液体中的固体所排液体所受重力的大小,
方向竖直向上。

阿基米德原理得证。

三个例题,是我半年来数学及物理学习生活中的一些收获。

我希望在今后的学习中我能够通过物理和数学的共同发展创造出更好更新的收获。

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