Re: Laplacian in Spherical Coordinate

看板Physics作者 (吟遊詩人)時間13年前 (2010/12/19 20:41), 編輯推噓17(17031)
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那就開始吧,以下參照費曼物理學講義第二冊第三章(吧),從定義直接來: 1. Laplacian = 對某純量場先做梯度再做散度 我知道靜磁學裡就有個向量位的Laplacian的公式 不過課本也說了那個只有在直角座標下才能用,本質上還是對向量場的純量分量作用 總之,根據這個定義,只要分別知道極座標的散度和梯度的形式 再疊合起來,就能輕易地得到Laplacian 2. 所以先由純量場在空間中的變化量導出梯度: 極座標下,小量向量線段單元是表示成: dl = (dr, rdθ, rsinθdφ) 上式的三個方向當然是r,θ,φ方向 所以純量場f在空間中的變化量,就是f沿著這三個小量的變化量: (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) ) 事實上這個公式很簡單,所以應該很多人早就背起來了 3. 接著來導散度: 散度的定義,就是一個向量場,於空間中一點的向外發散量 直觀起見,先求一小量空間的發散量,則此發散量必定等於梯度乘以該小量空間 極座標下,小量空間為: dr.rdθ.rsinθdφ = (r^2)sinθdrdθdφ 此小量空間有六個面,分三組,分別為: (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),沿著這三個方向的發散量分別為: ±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方向方向為例,兩個平面之間又有dr的差別,因此發散量又有變化 所以,整個小量空間的總發散量為: (-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 礙於空間,dτ = (r^2)sinθdrdθdφ即為小量空間 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 一般人要記起來有困難的應該是這個公式 不過依照上述步驟就可以非常簡單地要用時再推導就行了 4.既然極座標下的梯度和散度公式都有了,那麼Laplacian就很簡單啦 只要把梯度的三個分量丟入散度公式中的向量三分量,就能合併兩者得到Laplacian了 -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc) ◆ From: 59.113.73.84

12/19 20:53, , 1F
c大的推導應該就是這個,而且這不也就是微分幾何寫到
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12/19 20:54, , 2F
Laplace op. 時最常用的公式嗎?
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12/19 20:54, , 3F
所以我說繞一圈從直角座標開始根本多此一舉阿
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12/19 20:55, , 4F
正解,若常用應該可以很快地直接寫下。
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12/19 20:56, , 5F
這個方法可以直接推廣到任何正交坐標系。
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12/19 20:57, , 6F
這方法其實是大家比較喜歡用的 因為簡單又符合 直觀
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12/19 21:00, , 7F
印象中Griffiths電磁學後面的附錄有講?
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12/19 21:13, , 8F
G老大有提要,沒有整組導出來的樣子
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12/19 21:18, , 9F
剛翻了一下其實他有教,他推導的是正交坐標的一般型式。
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12/19 21:21, , 10F
起點就是不同的座標系裡長度(Norm)必須維持不變?
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所以ds^2 = h1^2 * (dr)^2 + h2^2 * (dθ)^2 +
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h3^2 (dψ)^2 = dR . dR
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※ 編輯: caseypie 來自: 59.113.73.84 (12/19 21:27)

12/19 21:32, , 13F
順便一提,有興趣可以試著推導任意坐標下的N維體積公式
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12/19 21:36, , 14F
instructive !
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12/19 21:39, , 15F
很實用!
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12/19 21:48, , 16F
m起來吧
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12/19 22:09, , 17F
推 很清楚
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Griffiths後面提到的calculus on manifolds我找到了
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量力裡 還有L_z,L_+,L_-,L^2 in Spherical Coordinates
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12/19 22:58, , 20F
所以熟悉from Rectangular to Spherical 是必要的
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請見17989的pdf檔
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12/19 23:07, , 22F
我想問的是,在JohnMash的完整推導裡的連結,如果
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是用在Laplacian是行得通的,但是gradient卻不行
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是不是因為laplacian可以算是純量(能量守恆)
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但是梯度是向量場
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這樣那個完整推導根本只是巧合。
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12/20 00:00, , 27F
L_z,L_+,L_-只是單次微分,用一般轉換就夠了
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至於L^2,那個用laviCivita等工具可以瞬殺
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to uniserv1002,重點在單位向量是否微分後不變
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所以就是正交性?
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應該不是這個詞,我數學不好,不知道是哪個詞來描述
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總之,你的單位向量要在整個空間中都指向同方向
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極座標的三分量在不同點指向不同方向,所以會變
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12/20 08:06, , 34F
我的做法就是將你的一般轉換變成兩次極座標轉換
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12/20 08:08, , 35F
並不是新的結果 而是更有效的方法
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12/20 08:09, , 36F
仔細比較 很容易看出來
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12/20 08:43, , 37F
對自己的推導方式很熟練的話 可以不必理會我的方法
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12/20 08:49, , 38F
其實在R3裡面都可以用啊!
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12/20 10:28, , 39F
你的方法只有在雙重lambda的時候才有優勢
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12/20 10:29, , 40F
單次變換則和一般的變數變換根本沒有差別
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12/20 14:43, , 41F
廣義正交座標也滿好用的
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12/28 03:30, , 42F
辛苦你了 打這個很累XD
12/28 03:30, 42F

12/30 16:10, , 43F
推樓上...= =好精美啊...我的數學不夠用了...
12/30 16:10, 43F

08/13 15:59, , 44F
並不是新的結果 而是更 https://muxiv.com
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09/17 13:59, , 45F
所以熟悉from Re https://daxiv.com
09/17 13:59, 45F

11/09 12:11, , 46F
至於L^2,那個用la https://daxiv.com
11/09 12:11, 46F

01/02 14:38, 5年前 , 47F
應該不是這個詞,我數學 http://yofuk.com
01/02 14:38, 47F

07/06 22:46, 4年前 , 48F
仔細比較 很容易看出來 https://moxox.com
07/06 22:46, 48F
文章代碼(AID): #1D3Vs7B7 (Physics)
文章代碼(AID): #1D3Vs7B7 (Physics)