第一章方向导数及梯度

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9.7 方向导数与梯度(新)

9.7 方向导数与梯度(新)

, 不 存 在.
同理,
( 0 ,0 )
不 存 在 , 故 两 个 偏 导 数 均 不 存 在.
沿 任 意 方 向 l { x , y}的 方 向 导 数 z l
( 0 ,0 )
lim
f ( x , y ) f (0 , 0 )
(1) 0, 即 , 向 量 e l 与 梯 度 g r a d f ( x 0 , y 0 ) 方 向 相 同 时 , z f ( x, y ) 在 此 方 向 的 方 向 导 数 达 到 最 大 值 , 且 最 大 值 为 | grad f ( x0 , y0 ) | .
12
( 2 ) , 即 , 向 量 el 与 梯 度 g r a d f ( x 0 , y 0 ) 方 向 相 反 时 , z f ( x, y) 在 此 方 向 的 方 向 导 数 达 到 最 小 值 , 且 最 小 值 为 | g ra d f ( x0 , y0 ) | .

2 2 2
,
( x) ( y ) ( z ) ,
设 方 向 l 的 方 向 角 为 , , , x co s , y co s , z co s .
同 理 : 当 f ( x, y, z ) 在 此 点 可 微 时 , 则 在 该 点 沿 任 意 方 向 l的 方 向 导 数 都 存 在 , 且 f l f x co s f y co s f z co s .

3 4

7 4
.
15
梯度的概念可以推广到三元函数
三 元 函 数 u f ( x, y, z ) 在 空 间 区 域 G 内 具 有 一 阶 连 续 偏 导 数 , 则 对 于 每 一 点 P ( x , y , z ) G, 都 可 定 义 一 个 向 量 (梯 度 )

方向导数与梯度共34页

方向导数与梯度共34页

解:将已知曲线用参数方程表示为
yx
x x2
1
它在点 P 的切向量为(1,2x)x2(1,4)
cos 1 , cos 4
17
17
y P
o1 2x
zl P6xy
1(3x22y) 17
4 17(2,3)
60 17
例5. 设 n是曲面
在点 P(1, 1, 1 )处
指向外侧的法向量,求函数
在点P 处沿
一、方向导数的定义
函 数 zf(x,y)的 偏 导 数 f, f按 其 定 义 是 函 数 在 xy
水 平 和 铅 直 两 个 特 殊 方 向 ( 即 沿 x轴 和 y轴 ) 的 变 化 率 .
下 面 将 考 虑 二 元 函 数 z f( x ,y ) 沿 任 一 方 向 的 变 化 率
问 题 . 设函数z f (x, y)在点
考虑 z ,
当 P沿着 l 趋于P时,
f(x x,y y)f(x,y)
lim
0
或 li m 0f(xco s,y co s)f(x ,y) 是否存在?
定义函数的增f量 (xx, yy) f(x, y)与
PP 两点间的距 离(x)2 (y)2 之比值,
当P 沿着l 趋于P时,如果此比的在 极, 限存
方向 n的方向导数.
解: n(4x,6y,2z)P2(2,3,1)
方向余弦为cos 2 , cos 3 ,cos 1
14
14
14

u 6x
6
x P z 6x2 8y2 P 14
同理得
u 8 , y P 14
u 14
z P
u n
162831 41
P 14

梯度与方向导数

梯度与方向导数

梯度与方向导数一方向导数:(一)、方向导数的定义:定义设三元函数f 在点P 0(x 0, y 0, z 0) 的某邻域 (P 0) ⊂R 内有定义 . l为从点3P 0出发的射线 . P (x , y , z ) 为l 上且含于 (P 0) 内的任一点 , 以ρ表示P 与P 0两点间的距离 . 若极限 lim +ρ→0f (P ) -f (P 0)ρ=lim +ρ→0∆l fρ存在 , 则称此极限为函数f 在点P 0沿方向l 的方向导数 , 记为∂f∂lP 0或f l (P 0) 、f l (x 0, y 0, z 0) .对二元函数z =f (x , y ) 在点P 0(x 0, y 0) , 可仿此定义方向导数 . 易见∂f ∂f ∂f 、和是三元函数f 在点P 0分别沿X 轴正向、Y 轴正向和∂x ∂y ∂zZ 轴正向的方向导数 .23例1f (x , y , z ) =x +y +z . 求f 在点P 0( 1 , 1 , 1 ) 处沿l 方向的方向导数, 其中(1) l 为方向( 2 , -2 , 1 ) ; (2) l 为从点( 1 , 1 , 1 ) 到点( 2 , -2 , 1 ) 的方向.x -1y -1z -1令=====t ( >0) . 即解(1) l 为方向的射线为2-21x =2t +1 , y =-2t +1 , z =t +1 , ( t ≥0 ).f (P 0) =f ( 1 , 1 , 1 ) =3,f (P ) =f ( 2t +1 , -2t +1 , t +1 ) = ( 2t +1 ) +( -2t +1 ) 2+( t +1 ) 3=t 3+7t 2+t +3ρ=(x -1) 2+(y -1) 2+(z -1) 2=(2t ) 2+(-2t ) 2+t 2=3t .∂f因此 ,∂lP 0=lim +ρ→0f (P ) -f (P 0)ρt 3+7t 2+t 1=lim =. t →0+3t 3(2)从点( 1 , 1 , 1 ) 到点( 2 , -2 , 1 ) 的方向l 的方向数为( 1 , -3 ,0 ), l 方向的射线为 x =t +1 , y =-3t +1 , z =1 , ( t ≥0 ) .f (P ) =f (t +1 , -3t +1 , 1 ) =9t 2-5t +3, f (P 0) =f ( 1 , 1 , 1 ) =3;ρ=(x -1) 2+(y -1) 2+(z -1) 2=t 2+(-3t ) 2=t .∂f因此 ,∂lP 0=lim +ρ→0f (P ) -f (P 0)ρ=lim +t →09t 2-5t t=-5.(二)、方向导数的计算:定理: 若函数f 在点P 0(x 0, y 0, z 0) 可微 , 则f 在点P 0处沿任一方向l 的方向导数都存在 , 且f l (P 0) =f x (P 0) cos α +f y (P 0) cos β +f z (P 0) cos γ, 其中cos α、cos β和cos γ为l 的方向余弦.对二元函数f (x , y ) , f l (P 0) =f x (P 0) cos α +f y (P 0) cos β, 其中α和β是l 的方向角.注: 由f l (P 0) =f x (P 0) cos α +f y (P 0) cos β +f z (P 0) cos γ =(f x (P 0) , f y (P 0) ,f z (P 0) (cos α ,cos β, cos γ), 可见 , f l (P 0) 为向量(f x (P 0) , f y (P 0) , f z (P 0))在方向l 上的投影.122, cos β=-, cos γ=.333例2 ( 上述例1 )解(1) l 的方向余弦为cos α=222+(-2) 2+12z =1=f x (P 0) =1 , f y (P 0) =2y因此 ,y =1=2 , f z (P 0) =3z 2=3.∂f 2211=f x (P 0) cos α +f y (P 0) cos β +f z (P 0) cos γ=+2⋅(- ) +3⋅=. ∂l 3333(2) l 的方向余弦为 cos α=2-1(2-1) +(-2-1) +(1-1)222=1, cos β=-3, cos γ=0 .因此 ,∂f 135-2⋅=-=1⋅.∂l 可微是方向导数存在的充分条件 , 但不必要 . 二梯度 ( 陡度 ):(一)、梯度的定义: gradf = |gradf |=(f x (P 0) , f y (P 0) , f z (P 0)) .f x (P 0) 2+f y (P 0) 2+f z (P 0) 2.易见 , 对可微函数f , 方向导数是梯度在该方向上的投影.(二)、梯度的几何意义: 对可微函数 , 梯度方向是函数变化最快的方向 . 这是因为f l (P 0) =gradf ⋅l =|gradf (P 0) |cos θ.其中θ是l 与gradf (P 0) 夹角. 可见θ=0时f l (P 0) 取最大值 , 在l 的反方向取最小值 . (三)、梯度的运算:1 grad (u +c ) =grad u .2 grad (αu +βv ) = αgrad u +βgrad v .3 grad (u v ) = u grad v +v grad u .4 gradv ugradv -vgradu=. 2u u5 grad f (u ) = f '(u ) gradu .证: 4 ⎪= grad⎛v ⎫⎝u ⎭xuv y -u y v uv x -u x v ⎛v ⎫, . = ⎪22u u ⎝u ⎭yv 1=2( uv x -u x v , uv y -u y v ) = u u1=2( uv x , u v y ) - ( u x v , u y v ) =u 1ugradv -vgradu=2u (v x , v y ) -v (u x , u y ) =.u u 2[][]总结:gradf 的方向表示数量场f 在l 分三元沿此方向的方向导数达到最大;gradf 的模长就是这个最大的方向导数。

方向导数和梯度

方向导数和梯度
方向导数和梯度
本节的研究目的
研究标量场的变化率。最大变化率?
本节的研究内容
一、方向导数 二、梯度
一、方向导数
1. 方向导数的定义
l
P
P0
l
u lim u lim u(P) u(P0 )
l l PP0 P0
P P0
l
方向导数:表示标量场中 u(P)在给定点处沿某一方
向 l 的变化率。
一、方向导数
方向导数:表示标量场中 u(P)在给定点处沿某一方
向 l 的变化率。
u u cos u cos u cos
l x
y
z
函数 u(P) 从给定点出发有无穷多个变化方向,其 中哪个方向的变化率最大?
最大变化率是多少?
一、方向导数
u u cos u cos u cos
l x
y
z
令:
g
u x
ex
u y
ey
u z
ez
el
ex
cos
ey
cos
ez
cos
u l
g
el
g el cos(g, el ) g cos(g, el )
cos(g, el ) 1
u g 方向导数取得最大值
l
二、梯度
gradu
u x
ex
u y
ey
u z
ez
梯度小结:
1. 标量场的梯度是一个矢量,是空间坐导数;
3. 梯度的方向为该点方向导数最大的方向;
二、梯度
gradu
u x
ex
u y
ey
u z
ez
梯度小结:
4. 梯度描述标量场中任一点函数值在该点附近增 减性质的量,沿着梯度的方向,函数值增加或 减小得最快;

方向导数与梯度

方向导数与梯度

其中
e l = (cos α , cos β , cos γ )
例3 n 是2 x 2 + 3 y 2 + z 2 = 6 在 (1,1,1) 处指向外侧的法向量, 处指向外侧的法向量,
6 x 2 + 8 y 2 在该点沿 的方向导数. 求u = n 的方向导数. z | n |= 14 n = ( 2 x ,3 y , z ) (1,1,1) = ( 2,3,1) 解 1 2 3 cos α = cos γ = cos β = 14 14 14 6 8 6x 6x 8y u x ( 1 ,1 , 1 ) = = = uy = ( 1 , 1 ,1 ) 14 14 z 6x2 + 8 y2 z 6x2 + 8 y2
zx
( 1, 0 )
=e
2y
=1
zy
( 1, 0 )
= 2 xe 2 y
( 1, 0 )
=2
∂f ∂l
( 1, 0 )
1 1 2 = 1⋅ ) =− − + 2 ⋅ (− 2 2 2
例2 求 z = 3 x 2 y − y 2 切线方向( 增大方向) 沿曲线在该点处切线方向( x 增大方向)的 方向导数. 方向导数. 解
l = (1,0)
∂f ∂l ∂f
l = (−1,0) −
∂l
f x (0,0) = lim t →0
lim f ( t ,0) − f (0,0) = lim t = 1 t →0+ t →0+ t t ( 0,0 ) lim f ( − t ,0) − f (0,0) = lim t = 1 = t →0+ t →0+ t t ( 0,0 ) f ( t ,0) − f (0,0) = lim | t | 不存在 t →0+ t t

方向导数和梯度

方向导数和梯度

2
n f f max || g || x l i 1 i
2 ,
1
这里的 n 维向量 g 实际上就是下面要讨论的梯度。
定义 7.5.2 量
设 f 是 R n 中区域 D 上的数量场,如果 f 在 P0 D 处可微,称向
f f f x , x ,, x 2 n 1
f ( P) f ( P0 ) || P0 P ||
f x1
f lim ||P0 P||0 x 1
x1
P0
|| P0 P ||

f xn
xn
P0
|| P0 P ||

o(|| P0 P ||) || P0 P ||
cos 1
最大值,此最大值即梯度的范数 || gradf || 。这就是说,沿梯度方向,函数值增加 最快。同样可知,方向导数的最小值在梯度的相反方向取得,此最小值即
|| gradf || ,从而沿梯度相反方向函数值的减少最快。
例 7.5.2
设在空间直角坐标系的原点处有一个点电荷 q ,由此产生一个静
电场,在点 ( x, y, z) 处的电位是
f 在 (0,0) 点沿方向 l || l || (cos , sin )( 为 l 与 x 轴正向的夹角)的方向导数为
f (0 t || l || cos , 0 t || l || sin ) f (0, 0) f lim l t 0 || tl || 2 cos sin 2 lim 2 cos sin 2 。 t 0 cos 2 sin 2
f g g gradf f gradg ,其中 g 0 ; g2

《电磁场与电磁波》复习纲要(含答案)

《电磁场与电磁波》复习纲要(含答案)

S
第二类边值问题(纽曼问题) 已知场域边界面上的位函数的法向导数值,即 第三类边值问题(混合边值问题) 知位函数的法向导数值,即
|S f 2 ( S ) n
已知场域一部分边界面上的位函数值,而其余边界面上则已
|S1 f1 ( S1 )、 | f (S ) S 2 2 n 2
线处有无限长的线电流 I,圆柱外是空气(µ0 ),试求圆柱内 外的 B 、 H 和 M 的分布。 解:应用安培环路定理,得 H C dl 2 H I I H e 0 磁场强度 2π I e 0 a 2 π 磁感应强度 B I e 0 a 2 π 0 I B e 2π M H 磁化强度 0 0 0

C
F dl F dS
S
5、无旋场和无散场概念。 旋度表示场中各点的场量与旋涡源的关系。 矢量场所在空间里的场量的旋度处处等于零,称该场为无旋场(或保守场) 散度表示场中各点的场量与通量源的关系。 矢量场所在空间里的场量的散度处处等于零,称该场为无散场(或管形场) 。 6、理解格林定理和亥姆霍兹定理的物理意义 格林定理反映了两种标量场 (区域 V 中的场与边界 S 上的场之间的关系) 之间满足的关系。 因此,如果已知其中一种场的分布,即可利用格林定理求解另一种场的分布 在无界空间,矢量场由其散度及旋度唯一确定 在有界空间,矢量场由其散度、旋度及其边界条件唯一确定。 第二章 电磁现象的普遍规律 1、 电流连续性方程的微分形式。
D H J t B E t B 0 D
D ) dS C H dl S ( J t B E dl dS S t C SB dS 0 D dS ρdV V S

电磁波与电磁场——第一章

电磁波与电磁场——第一章

• 令
为矢量G的三个坐标分量,即
• 矢量l的单位矢量 • 标量场 在 P 点沿 l 方向上的方向导数 定义为
• 矢量G称为标量场Φ的梯度
• • • •
标量场Φ的梯度是一个矢量场 由 可知,当 的方向与梯度方向 一致时,方向导数 取最大值。 标量场在某点梯度的大小等于该点的最大 方向导数,梯度的方向为该点具有最大方 向导数的方向。
1-2 矢量的代数运算
• • • • 矢量A=B:矢量A、B的大小及方向均相同时 矢量加法:平行四边形法则 矢量减法:三角形法则 在直角坐标系中两矢量的加法和减法:
• 矢量的加法运算,结合律和交换率 • 结合律:(A+B)+C=A+(B+C) • 交换律:A+B=B+A
1-3 矢量的标积和矢积
• 标积(点积或内积),以点号“•”表示
直角坐标系下散度表达式的推导
• 不失一般性,令包围P点的微体积V 为一 直平行六面体,如图所示。则
由此可知,穿出前、后两侧面
的净通量值为
• 同理,分析穿出另两组侧面的净通量,并 合成之,即得由点P 穿出该六面体的净通量 为
• 根据定义,则得到直角坐标系中的散 度 表式为
• 散度运算规则
例: 已知点电荷q所产生的电场强度
• 标量场的等值线(面)
• 等值面的特点: • 常数C 取一系列不同的值,就得到一系列 不同的等值面,形成等值面族; • 标量场的等值面充满场所在的整个空间; • 标量场的等值面互不相交。
• 方向导数:标量场在某点的方向导数表示标 量场自该点沿某一方向上的变化率
• 例如标量场 在 P 点沿 l 方向上的方向导 数 定义为
——拉普拉斯算符
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2u 2u
2u 2u
[( )e ( )e ( )e ]
yz zy x zx xz y xy yx z
0
梯度的运算
由梯度的定义及标量场方向导数的概念可推知
在直角坐标系下: u u eˆ u eˆ u eˆ
x x y y z z
在柱面坐标系中:
(e e 1
r r r
ez
u u
u
u
解: cos cos cos
l x
y
z
u 2x , u 2 y , u (x2 y2 )
x
z y
z z
cos
z2 1
1
l 方向的方向余弦为
12 22 22 3
cos
2
2
12 22 22 3
cos
2
2
12 22 22 3
数量场在l方向的方向导数为
u u cos u cos u cos
V 0 V
V 0 V dV
则在一定体积V内的总的通量为: V Ar dV sAr dS
得证!
矢量函数的面积分与体积分的互换。
该公式表明了区域V 中场 A 与边界S上的 场 A 之间的关系。
例题:
已知: R eˆ (x x' ) eˆ ( y ,y') eˆ (z z')
(1)
(R) R eˆ RR
( 2 ) ( 1 ) R eˆR
R
R3
R2
(பைடு நூலகம்3 ) f (R) ' f (R)
说明:
e e e x x y y z z
' e e e
x ' x y ' y z ' z
R R
1.4 矢量场的通量 散度
1.矢量线(vector line)
解:点M的坐标是x0=1, y0=0, z0=1, 则该点 的数量场值为φ=(x0+y0)2-z0=0。
其等值面方程为 (x y)2 z 0

z (x y)2
2. 方向导数(directional derivative)
方向导数 u lim u P u P0
l P0
l 0
l
如果上式的极限存在,则称它为 函数在点P0处沿l方向的方向导数
l x
y
z
1 2x 2 2y 2 x2 y2 3 z 3 z 3 z2
在点M处沿l方向u的方向导1数1 2 1 2 2 2 3 3 34 3
l M
3. 梯度(gradient)
梯度就是变化率最大方向上的方向导数 。
grad u
G
eˆx
u x
eˆ y
u y
eˆz
u z
eˆx
x

y
y
a.直角坐标系中
divA Ax Ay Az x y z
§1.4 矢量的通量和散度
• 引入哈密顿算符 (矢性微分算符)
直角坐标内,
e e e x x y y z z
则有: div
A
A
§1.4 矢量的通量和散度
b.圆柱坐标
A
1
(A
)
1
( A
)
A z
z
c.球坐标
A
1 r2
r
解: 根据散度定理知
r而 的散度为
所以
Sr • dS V ( •
r )dV
r x y z 3 x y z
r • dS ( • r )dV 3dV 3 4r 3 4r 3
S
V
V
3
1.5 矢量场的环流与旋度
1 . 矢量场的环流与旋涡源
不是所有的矢量场都由通量源激发。存在另一类不同于通量 源的矢量源,它所激发的矢量场的力线是闭合的,它对于任何 闭合曲面的通量为零。但在场所定义的空间中闭合路径的积分 不为零。
点(sink point)---表示
矢量场在该点处有吸
V2
divF (r ) 0负源)
收通量之负源;
当div A =0,表示矢量
场在该点处无源 。
V3
( divF (r ) 0无源)
散度的计算
z
S6
S3
S2
S4 ∆z
O
S5 S1
∆x
y
∆y x
§1.4 矢量的通量和散度
• 散度与所取体积元 的形状无关,与所取 坐标无关
讨论:
面元矢量 dS 定义:面积很小的有向曲面。
en
dS
dS :面元面积,为微分量其值可认为无限小
en :面元法线方向,垂直于面元平面。
称矢量 dS eˆndS 为面元矢量
面元法向 en 的确定方法: 对非闭合曲面:由曲面边线绕向按右手螺旋法则确定; 对闭合曲面:闭合面外法线方向
F dS
1 (xeˆ rx
yeˆ
y
zeˆ )
z
r r
ˆ er
例题 求r在M(1,0,1)处沿 l eˆx 2eˆy 2eˆz 方向的方向导数。
解: r在M点沿l方向的方向导数为
r l
M
r • eˆl
r的梯度为
grad r r 1 (xeˆ yeˆ zeˆ )
rx
y
z
点M处的坐标为x=1, y=0, z=1, r x2 y2 z2 2
s
F e
s
n
dS
s
F
cosr dS
通过闭合面S的通量的物理意义:
若 0,穿出多于穿入,闭合面内有发出矢量线的正源 若 0,穿出少于穿入,闭合面内有汇集矢量线的负源 若 0,穿出等于穿入,闭合面内无源,或正源负源代数和为0
> 0 (有正源)
< 0 (有负源)
= 0 (无源)
3.矢量场的散度 Divergence of a vector field:
标量场在不同方向上的变化率 一般说来是不同的
方向导数物理意义:
u
0 l M0
,标量场 u 在 M 0 处沿 l 方向增加率;
u
0 l M0
,标量场 u在 M 0处沿 l 方向减小率;
u 0 l M0
,标量场 u在 M 0 处沿 l 方向为等值面方向(无改变)
z
方向导数的计算
l
方向角
直角坐标系下,标量函数的方向导数为:
如果场与时间无关,称为静态场,反之为时变场。
从数学上看,场是定义在空间区域上的函数。
静态标量场和矢量场可分别表示为:u(x, y, z)、 F(x, y, z)
时变标量场和矢量场可分别表示为:u(x, y,z,t)、 F(x, y, z,t)
1 . 标量场的等值面
等值面: 标量场为同一数值的点在空间形成 的曲面。
u u dx u dy u dz
o
y
l x dl y dl z dl
x
dx cos, dy cos , dz cos
dl
dl
dl
在直角坐标系中
u u cos u cos u cos
l x
y
z
例题 求数量场 u x2 y2 在点M(1, 1, 2)处 z
沿 l eˆx 2eˆy 2eˆz 方向的方向导数。
所谓矢量线,乃是这样一些曲线,在曲线上的每一 点处, 场的矢量都位于该点处的切线上。
如:静电场的电力线、磁场的磁 力线、流速场中的流线等
矢量线的疏密表征矢量场的大小 矢量线上每点的切向代表 该处矢量场的方向
矢量线的方程为 A dr 0在直角坐标系中,其表达式为
A eˆx Ax eˆy Ay eˆz Az
dr eˆxdx eˆydy eˆzdz
dr
r r dr
A 与 dr共线
A// dr
力线方程

求矢量场 A =xy2eˆx +x2yeˆy +zy2eˆz 的矢量线方程。
解: 矢量线应满足的微分方程为
dx dy dz xy 2 x2 y y2 z
xdyx2 xd2yy
从而有
dx xy 2

z
z
grad u u
grad
u=
eˆx
x
eˆy
y
eˆz
z
u
u
z
梯度的性质
geˆrad u G u eˆ u eˆ u 方 x x y y z z 向
l
方向导数等于梯度在该方向上
角o
y
的投影即
u l
u eˆl
x
u u cos u cos u cos
l x
y
z
标量场中每一点处的梯度,垂直于过该点 的等值面,且指向函数增大的方向。也就 是说,梯度就是该等值面的法向矢量。
证:
gradr
r
r x
eˆx
r y
eˆy
r z
eˆz
r x2 y2 z2
x
x
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