在CFD理论研究中,以下的算符是不得不品的基础。下文整理在笛卡尔坐标系下,散度、梯度、旋度等一系列物理量。
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倒三角算符
倒三角算符,称为nabla,哈密顿算子,又可称为del。 表现形式见下式
在向量微积分中用作三个不同的微分算子的一部分:梯度 (∇)、散度 (∇⋅) 和旋度(∇×)。
一阶
梯度
梯度表示表示某标量在空间某一位置沿某一方向的变化率。
在表现形式上是倒三角算符乘一个标量,得到一个新的矢量。
散度
散度表征场的有源性。
在表现形式上是倒三角算符点乘一个矢量,得到的结果是一个标量
注意区别:散度是点乘,梯度是乘,在符号上表现的很明显
旋度
旋度在表现形式上为倒三角算符叉乘一个矢量,得到的结果是一个矢量
二阶
在上述三度的基础上,可以进一步进行处理。比如散度的梯度、梯度的散度等等
其实它们的二阶形式一共有5种,下文对两个易于混淆的进行解释:
梯度的散度
一个标量通过梯度计算,结果是一个矢量,可进行散度计算,最终仍得到一个标量。
这个是最重要也是最常见的。
拉普拉斯算符
上述计算过程可引入拉普拉斯算符进行简化:
拉普拉斯算符是求梯度的散度,按理来说是只能求标量的;但有时候我们会看到它用于矢量
在Mathematical Methods for Physicists(7th Ed)中对此做出了解释:拉普拉斯算子对于标量的结果是标量。然而,有时候会有人用拉普拉斯算子求向量,此时相对于对该矢量的三个分量分别使用拉普拉斯算子。
例如N-S方程中的就有对矢量应用的例子
散度的梯度
一个矢量经过散度计算,结果是一个标量,仍可进行梯度计算,最终得到一个矢量。在物理问题中很少出现。此处写出是为了防止和拉普拉斯算子混淆。
事实上,散度的梯度如下:
爱因斯坦求和约定
所谓Einstein约定求和就是略去求和式中的求和号。在此规则中两个相同指标就表示求和,而不管指标是什么字母,有时亦称求和的指标为“哑指标”。
在同一项中,如果同一指标(如上式中的i)成对出现,就表示遍历其取值范围和。这时求和符号可以省略,在N-S方程表示中常常用到。
例如下式,i的取值范围在1~3,此时表示的是不可压缩流体的连续性方程:
标签:算符,矢量,旋度,梯度,前置,散度,拉普拉斯,标量 From: https://blog.csdn.net/a5567899/article/details/137194466