一、梯度
梯度,是矢量函数的微分运算,表示函数在该点变化最快的方向和大小,通俗地说,就是函数在某点的变化率,其形式化表示如下:
$$\nabla f = \frac{\partial f}{\partial x}i + \frac{\partial f}{\partial y}j + \frac{\partial f}{\partial z}k$$
其中,$\nabla$表示向量算符,$f$为标量函数,$i$、$j$、$k$为三维直角坐标系下的单位矢量。
梯度的坐标表示形式是:
$$\nabla f = \left(\frac{\partial f}{\partial x},\frac{\partial f}{\partial y},\frac{\partial f}{\partial z}\right)$$
梯度的几何意义是,以某点为起点,沿着梯度的方向,函数变化最快,变化率最大,这个值就是梯度值。梯度不仅能衡量标量函数的变化率,对于向量函数$\vec{F}(x,y,z)$而言,其梯度是一个矩阵:
$$\nabla \vec{F} = \begin{bmatrix} \frac{\partial F_x}{\partial x} & \frac{\partial F_x}{\partial y} & \frac{\partial F_x}{\partial z} \\ \frac{\partial F_y}{\partial x} & \frac{\partial F_y}{\partial y} & \frac{\partial F_y}{\partial z} \\ \frac{\partial F_z}{\partial x} & \frac{\partial F_z}{\partial y} & \frac{\partial F_z}{\partial z} \end{bmatrix}$$
其意义是函数在某点的变化率以及变化的方向,用于描述场的变化趋势,例如刻画电场的变化趋势。
下面是一个梯度的代码实例:
import numpy as np def gradient(f, hx, hy, hz): dfdx = np.gradient(f, hx, axis=0) dfdy = np.gradient(f, hy, axis=1) dfdz = np.gradient(f, hz, axis=2) return np.stack((dfdx,dfdy,dfdz), axis=3)
二、散度
散度是矢量场的微分运算,表示矢量场的流出或流入的量,描述矢量场在某点的流线发散的程度,其形式化表示如下:
$$\operatorname{div}\vec{F}=\frac{\partial F_x}{\partial x} + \frac{\partial F_y}{\partial y} + \frac{\partial F_z}{\partial z}$$
几何上,散度衡量了一个点附近的场源的强度和分布,表示在这个点处,场源的产生或吸收程度。例如刻画电荷分布的情况时,散度描述了电荷密度分布的紧密程度和电场强度的大小。
下面是一个散度的代码实例:
import numpy as np def divergence(F, hx, hy, hz): dfdx = np.gradient(F[:,:,:,0], hx, axis=0) dfdy = np.gradient(F[:,:,:,1], hy, axis=1) dfdz = np.gradient(F[:,:,:,2], hz, axis=2) return dfdx + dfdy + dfdz
三、旋度
旋度是矢量场的微分运算,表示矢量场的旋转程度和旋转的方向,其形式化表示如下:
$$\nabla \times \vec{F} = \begin{vmatrix} i & j & k \\ \frac{\partial}{\partial x} & \frac{\partial}{\partial y} & \frac{\partial}{\partial z} \\ F_x & F_y & F_z \end{vmatrix}$$
几何上,旋度刻画了场源对矢量场旋转的影响,即流线在一个点旋转的强度和方向,用于分析流体的旋转情况以及刻画其他矢量场的旋转情况。
下面是一个旋度的代码实例:
import numpy as np def curl(F, hx, hy, hz): dfdz = np.gradient(F[:,:,:,0], hz, axis=1, edge_order=2) - np.gradient(F[:,:,:,1], hy, axis=2, edge_order=2) dfdx = np.gradient(F[:,:,:,1], hx, axis=2, edge_order=2) - np.gradient(F[:,:,:,2], hz, axis=0, edge_order=2) dfdy = np.gradient(F[:,:,:,2], hy, axis=0, edge_order=2) - np.gradient(F[:,:,:,0], hx, axis=1, edge_order=2) return np.stack((dfdx,dfdy,dfdz), axis=3)
结语
本文详细阐述了梯度、散度、旋度的定义、几何意义和应用,并且给出了相应的代码实例,感兴趣的读者可以结合实例进行学习和应用。