(完整版)梯度、散度、旋度的关系
哈密顿算子与梯度、散度、旋度
对速度矢量场，流体微团运动分析证明 速度旋度等于旋转角速度的两倍。
哈密顿算子小结
(1) 设 u u ( x, y, z ), 则
u
u x u i y u j z
k grad u
(2) A P( x, y, z ) i Q( x, y, z ) j R( x, y, z ) k , 则
A
P Q R x y z
div A
k
i
A x P
j
y
z
rot A
Q
R
E z E y Bx y z t By E x E z z x t E y E x Bz x y t
引进哈密顿算符：
i j k x y z
D B 0 D H t B E t
dp pn ds
矢量场的散度(divergence)
对矢量场，在笛卡尔坐标系下其散度定 义为：
V x V y V z V x y z
对速度矢量场，流体微团运动分析证明 速度散度的物理意义是标定流体微团运 动过程中相对体积的时间变化率。
矢量场的旋度(curl)
哈密顿算子与梯度、散度、旋度
• 英汉对对碰
• • • • Operator▽ Gradient Divergence Curl • • • • 哈密顿算子 梯度(grad) 散度(div) 旋度(rot)
哈密顿算子的定义与性质
• 定义向量微分算子
x i y
j z k
• 称为▽( Nabla ，奈 布拉)算子, 或哈密 顿( Hamilton ) 算子
梯度、散度、旋度表达式推导
r r a • dr ∫
所以
lim
s →0
L
S
i r ∂ = ∇× a = ∂x ax
i r ∂ = ∇×a = ∂x ax
j ∂ ∂y ay
j ∂ ∂y ay
k ∂ ∂z az
k ∂ ∂z az
即
rotn a = lim
s →0
r r a • dr ∫
L
S
4. 曲线坐标系
a. 曲线坐标的引进，柱坐标系球坐标系 曲线坐标的引进， 空间中任一点 M 在直角坐标系中是由 （x, y, z） 三个数唯一决定的。此时矢经 r 的表达式是：
H 1 , H 2 , H 3 称为拉梅系数
4. 曲线坐标系
b .拉梅系数以及弧元素在曲线坐标坐标系中的表达式 拉梅系数以及弧元素在曲线坐标坐标系中的表达式
∂r 考虑到 ∂qi 的大小和方向后，可得下式：
r r r dr = H 1dq1e1 + H 2 dq2 e2 + H 3 dq3e3
这就是弧元素矢量在曲线坐标系中的表达式，它们 在坐标轴上的投影分别是：
L
S
i r ∂ = ∇×a = ∂x ax
j ∂ ∂y ay
k ∂ ∂z az
证明如下： 因为： L
r r ∫ a • dr =
∫ (a dx + a dy + a dz)
x y z L
3．旋度 ．
b. 旋度 2) 表示形式 再由线积分转化为面积分可得： 上式=
∫ [(
L
∂a y ∂ax ∂a ∂a ∂az ∂a y − ) nx + ( x − z ) n y + ( − )n y ]dS ∂y ∂z ∂z ∂x ∂x ∂y
梯度散度旋度的关系
梯度散度旋度的关系 Pleasure Group Office【T985AB-B866SYT-B182C-BS682T-STT18】梯度gradient设体系中某处的物理参数(如、、等)为w，在与其垂直距离的dy处该为w+dw，则称为该物理参数的梯度，也即该物理参数的变化率。
如果参数为速度、浓度或温度，则分别称为、或。
在向量微积分中，的梯度是一个。
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。
更严格的说，从欧氏空间Rn到R的函数的梯度是在Rn某一点最佳的线性近似。
在这个意义上，梯度是雅戈比矩阵的一个特殊情况。
在单变量的的情况，梯度只是，或者，对于一个，也就是线的。
梯度一词有时用于，也就是一个沿着给定方向的倾斜程度。
可以通过取向量梯度和所研究的方向的来得到斜度。
梯度的数值有时也被成为梯度。
在二元函数的情形，设函数z=f(x,y)在平面区域D内具有一阶连续，则对于每一点P(x,y)∈D，都可以定出一个向量(δf/x)*i+(δf/y)*j这向量称为函数z=f(x,y)在点P(x,y)的梯度，记作gradf(x,y)类似的对三元函数也可以定义一个：(δf/x)*i+(δf/y)*j+(δf/z)*k 记为grad[f(x,y,z)]梯度的汉语词义，用法。
《现代汉语词典》附：新词新义梯度 1.坡度。
2.单位时间或单位距离内某种现象（如温度、气压、密度、速度等）变化的程度。
3.依照一定次序分层次地：我国经济发展由东向西～推进。
4.依照一定次序分出的层次：考试命题要讲究题型有变化，难易有～。
散度散度（divergence）的概念：在F中的任一点M处作一个包围该点的任意闭合S，当S所限定的体积ΔV以任何方式趋近于0时，则比值∮F·d S/ΔV的极限称为矢量场F在点M处的散度，并记作div F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。
梯度、散度和旋度
梯度、散度和旋度(2011-09-12 20:36:08)转载▼标签：分类：电子技术旋度散度梯度矢量场拉普拉斯算子波动方程梯度、散度和旋度是矢量分析里的重要概念。
之所以是“分析”，因为三者是三种偏导数计算形式。
这里假设读者已经了解了三者的定义。
它们的符号分别记作如下：从符号中可以获得这样的信息：①求梯度是针对一个标量函数，求梯度的结果是得到一个矢量函数。
这里φ称为势函数；②求散度则是针对一个矢量函数，得到的结果是一个标量函数，跟求梯度是反一下的；③求旋度是针对一个矢量函数，得到的还是一个矢量函数。
这三种关系可以从定义式很直观地看出，因此可以求“梯度的散度”、“散度的梯度”、“梯度的旋度”、“旋度的散度”和“旋度的旋度”，只有旋度可以连续作用两次，而一维波动方程具有如下的形式(1)其中a为一实数，于是可以设想，对于一个矢量函数来说，要求得它的波动方程，只有求它的“旋度的旋度”才能得到。
下面先给出梯度、散度和旋度的计算式：(2)(3)(4)旋度公式略显复杂。
这里结合麦克斯韦电磁场理论，来讨论前面几个“X度的X度”。
I.梯度的散度：根据麦克斯韦方程有：而(5)则电势的梯度的散度为这是一个三维空间上的标量函数，常记作(6)称为泊松方程，而算符▽2称为拉普拉斯算符。
事实上因为定义所以有当然，这只是一种记忆方式。
当空间内无电荷分布时，即ρ=0，则称为拉普拉斯方程当我们仅需要考虑一维情况时，比如电荷均匀分布的无限大平行板电容器之间（不包含极板）的电场，我们知道该电场只有一个指向，场强处处相等，于是该电场满足一维拉普拉斯方程，即这就是说如果那边平行板电容器的负极板接地，则板间一点处的电压与该点距负极板的距离呈线性关系。
II.散度的梯度：散度的梯度，从上面的公式中可以看到结果会比较复杂，但是它的物理意义却是很明确的，因为从麦克斯韦方程可以看出空间某点处电场的散度是该点处的电荷密度，那么再求梯度就是空间中电荷密度的梯度。
梯度、发散和旋度——定义及公式
梯度、发散和旋度——定义及公式梯度、发散和旋度是矢量场分析中常用的概念，它们用于描述矢量场的特性和变化。
以下是它们的定义及相关公式：1. 梯度（Gradient）梯度表示矢量场在给定点上最大变化的方向和速率。
我们可以将一个标量场（Scalar field）与一个矢量场（Vector field）的梯度进行计算。
梯度的定义：$$\nabla f = \frac{\partial f}{\partial x}\mathbf{i} + \frac{\partialf}{\partial y}\mathbf{j} + \frac{\partial f}{\partial z}\mathbf{k}$$其中，$\nabla$ 表示梯度算子，$f$ 表示标量场，$\mathbf{i}$，$\mathbf{j}$，$\mathbf{k}$ 表示坐标轴的单位向量。
2. 发散（Divergence）发散用于描述矢量场的流出和流入情况，它表示在给定点的矢量场流量的变化率。
发散的定义：$$\nabla \cdot \mathbf{F} = \frac{\partial F_x}{\partial x} +\frac{\partial F_y}{\partial y} + \frac{\partial F_z}{\partial z}$$其中，$\nabla$ 表示梯度算子，$\cdot$ 表示点乘，$\mathbf{F}$ 表示矢量场。
3. 旋度（Curl）旋度用于描述矢量场的旋转和循环性质，它表示在给定点的矢量场环量的变化率。
旋度的定义：$$\nabla \times \mathbf{F} = \left(\frac{\partial F_z}{\partial y} - \frac{\partial F_y}{\partial z}\right)\mathbf{i} + \left(\frac{\partialF_x}{\partial z} - \frac{\partial F_z}{\partial x}\right)\mathbf{j} +\left(\frac{\partial F_y}{\partial x} - \frac{\partial F_x}{\partialy}\right)\mathbf{k}$$其中，$\nabla$ 表示梯度算子，$\times$ 表示叉乘，$\mathbf{F}$ 表示矢量场。
梯度、散度和旋度——定义及公式
梯度、散度和旋度——定义及公式1 哈密顿算子（Hamiltion Operator ）哈密顿算子本身没有含义，只有作用于后面的量才有实际意义；它是一个微分算子，符号为∇。
三维坐标系下，有=i j k x y z∂∂∂∇++∂∂∂ 或者 (,,)x y z ∂∂∂∇=∂∂∂ 其中,,i j k 分别为xyz 方向上的单位矢量。
2 梯度（Gradient ） 2.1 梯度的定义梯度是哈密顿算子直接作用于函数f 的结果（f 可以是标量和向量）。
(,,)f f f f f f grad f f i j k x y z x y z ∂∂∂∂∂∂=∇=++=∂∂∂∂∂∂ 标量场的梯度是向量，标量场中某一点的梯度指向标量场增长最快的地方，梯度的长度是最大变化率。
2.2 梯度的性质∇c=0∇(RS)= ∇R+∇S21()(),0R S R R S S S S∇=∇-∇≠ [()]()f S f S S '∇=∇其中，C 为常数，R 、S 为两个标量场，f 为一连续可微函数。
3 散度（Divergence ）散度是哈密顿算子与矢量函数f 点积的结果，是一个标量。
设矢量函数=(,,)x y z x y z f f i f j f k f f f =++则散度表示为： (,,)(,,)y x z x y z f f f div f f f f f x y z x y z∂∂∂∂∂∂=∇==++∂∂∂∂∂∂ 散度是描述空气从周围汇合到某一处或从某一处散开来程度的量。
它可用于表征空间各点矢量场发散的强弱程度，物理上，散度的意义是场的有源性。
当0div f >，该点有散发通量的正源（发散源）；当0div f <，该点有吸收通量的负源（洞或汇）； 当=0div f ，该点无源。
4 旋度（Curl, Rotation ）旋度是哈密顿算子与矢量函数f 叉积的结果，是一个矢量，设矢量函数=(,,)x y z x y z f f i f j f k f f f =++则旋度：=rot ()()()y y x x z z x y zij k f f f f f f curl f f f i j k xy z y zz x x y f f f ∂∂∂∂∂∂∂∂∂=∇⨯==-+-+-∂∂∂∂∂∂∂∂∂ 旋度是矢量分析中的一个矢量算子，可以表示三维矢量场对某一点附近的微元造成的旋转程度。
直角坐标系梯度散度旋度公式大全
直角坐标系梯度散度旋度公式大全梯度、散度和旋度是数学中的向量运算符，它们在直角坐标系中具有重要的应用。
本文将介绍直角坐标系下梯度、散度和旋度的定义以及它们的具体计算公式。
梯度梯度是一个向量，它表示标量函数在空间中变化最快的方向和速率。
在直角坐标系中，梯度可以使用以下公式进行计算：grad(f) = (∂f/∂x)i + (∂f/∂y)j + (∂f/∂z)k其中，f是一个标量函数，i、j和k分别表示直角坐标系中的单位向量。
散度散度是一个标量，它表示向量场的源或汇在给定点的密度。
在直角坐标系中，散度可以使用以下公式进行计算：div(F) = ∂Fx/∂x + ∂Fy/∂y + ∂Fz/∂z其中，F是一个向量场，Fx、Fy和Fz分别表示该向量场在x、y和z方向的分量。
旋度旋度也是一个向量，它表示向量场在给定点的旋转程度。
在直角坐标系中，旋度可以使用以下公式进行计算：curl(F) = ( ∂Fz/∂y - ∂Fy/∂z )i + ( ∂Fx/∂z - ∂Fz/∂x )j + ( ∂Fy/∂x - ∂Fx/∂y )k其中，F是一个向量场，Fx、Fy和Fz分别表示该向量场在x、y和z方向的分量。
梯度、散度和旋度的物理意义梯度、散度和旋度在物理学和工程学中有广泛的应用。
梯度描述了标量场的变化速率和方向，它在物理学中常用于描述场的势能分布、温度分布或者电势分布。
散度描述了向量场的源和汇的密度，它在物理学中常用于描述电场分布中的电荷密度或者流体力学中的流体源。
旋度描述了向量场的旋转程度，它在物理学中常用于描述流体力学中的涡旋运动或者电磁场中的涡旋流。
结语本文介绍了直角坐标系下梯度、散度和旋度的定义和计算公式，以及它们在物理学和工程学中的应用。
这些向量运算符在求解偏微分方程、分析场的性质和描述物理现象中起着重要的作用。
对于深入理解这些概念，进一步探索它们在不同领域和问题中的应用非常有帮助。
梯度和散度的关系
梯度和散度的关系
梯度和散度是向量场中两个重要的概念，它们之间存在密切的关系。
梯度是向量场中表示变化率最大的方向和率值的向量，而散度则是向量场中某一点的流量变化率。
梯度和散度之间的关系可以从两个方面来理解。
首先，两者之间存在一种“对偶”的关系。
具体来说，梯度是向量场的旋度的“反对称”部分，而散度是向量场的旋度的“对称”部分。
这种关系可以用数学上的公式来表示，即梯度的旋度等于负的散度，而散度的旋度等于负的梯度。
其次，梯度和散度之间还存在一种“组合”的关系。
具体来说，向量场的梯度可以分解为两个部分，一个是向量场的散度，另一个是旋度。
这种分解称为“亥姆霍兹分解”。
这种分解不仅可以帮助我们更好地理解向量场的性质，还可以在实际问题中提供有用的信息。
总之，梯度和散度之间的关系是向量场中一个很重要的概念，它们之间存在着密切的联系。
理解这种关系可以帮助我们更好地理解向量场的性质，从而更好地处理实际问题。
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梯度
散度
散度（divergence）的概念：
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 所限定的体积ΔV以任何方式趋近于0时，则比值∮F·d S/ΔV的极限称为矢量场F在点M处的散度，并记作div F
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。
div F =▽·F
气象学：
散度指流体运动时单位体积的改
变率。
简单地说，流体在运动中集中的
区域为辐合，运动中发散的区域为辐散。
用以表示的量称为散度，值为负时为辐
合，此时有利于天气系统的的发展和增
强，为正时表示辐散，有利于天气系统
的消散。
表示辐合、辐散的物理量为散
度。
微积分学→多元微积分→多元函数积分： 设某量场由 A (x,y,z) = P(x,y,z)i + Q(x.y,z)j + R(x,y,z)k 给出，其中 P 、Q 、R 具有一阶连续偏导数，Σ 是场内一有向曲面，n 是 Σ 在点 (x,y,z) 处的单位法向量，则 ∫∫A ·n dS 叫做向量场 A 通过曲面 Σ 向着指定侧的通量，而 δP/δx + δQ/δy + δR/δz 叫做向量场 A 的散度，记作 div A ，即 div A = δP/δx + δQ/δy + δR/δz 。
上述式子中的 δ 为偏微分（partial derivative ）符号。
散度（divergence ）的运算法则：
div (α A + β B ) = α div A+ β div B (α,β为常数)
div (u A ) =u div A+ A grad u (u 为数性函数)
旋度
设有向量场
A(x,y,z)=P(x,y,z)i+Q(x,y,z)j+R(x,y,z)k
在坐标轴上的投影分别为
δR/δy - δQ/δz ， δP/δz - δR/δx ，δQ/δx - δP/δy
的向量叫做向量场A 的旋度，记作 rot A 或curl A ，即
rot A=(δR/δy - δQ/δz )i+(δP/δz - δR/δx )j+(δQ/δx - δP/δy)k
式中的 δ 为偏微分（partial derivative ）符号。
行列式记号
旋度rot A 的表达式可以用行列式记号形式表示：
若 A=Ax·i+Ay·j ，
则rotA=(dAy/dx)i-(dAx/dy)j
若A=Ax·i+Ay·j+Az·k 则rotA=(dAz/dy-dAy/dz)i+(dAx/dz-dAz/dx)j+(dAy/dx-dAx/dy)k
为一向量。
向量场A，数量场u
▽称为汉密尔顿算子，算法不表示了，符号打不出来。
▽·▽=▽2=△，△称为拉普拉斯算子。
梯度▽u
散度▽·A
旋度▽×A
首先梯度和旋度是向量场，而散度是标量。
梯度针对一个数量场（势场），衡量一个数量场的变化方向。
梯度为0说明该势场是个等势场。
散度针对一个向量场，衡量一个向量场的单位体积内的场强。
散度为0说明这个场没有源头。
旋度针对一个向量场，衡量一个向量场的自旋。
旋度为0说明这个场是个保守场（无旋场），保守场一定是某个数量场的梯度场。
三者的关系：注意各自针对的对象不同。
1.梯度的旋度▽×▽u=0
梯度场的旋度为0，故梯度场是保守场。
例如重力场。
2.梯度的散度▽2u=△u
3.散度的梯度▽(▽·A)
4.旋度的散度▽·(▽×A)=0
旋度场的散度为0，故旋度场是无源场。
例如磁场，磁场本身是其他场的旋度场。
5.旋度的旋度▽×(▽×A)=▽(▽·A)-▽2A=▽(▽·A)-△A
旋度场的旋度
也要说明一下，匀强场是保守场，因此绝对的匀强磁场是不可能的，磁场本身也是有旋场。
1.已知原向量场可以直接推出其散度、旋度。
反之则不行，还需要其他条件。
2.已知某向量场，求原数量场（势场）。
某向量场具有势场的充要条件是旋度为0。
因此若该向量场的旋度为0，可由斯托克斯公式求出。
若旋度不为0，则没有势场。