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泊松方程和拉普拉斯方程

2017-09-20 7页 doc 133KB 47阅读

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泊松方程和拉普拉斯方程泊松方程和拉普拉斯方程   势函数的一种二阶偏微分方程。广泛应用于电学、磁学、力学、热学等多种热场的研究与计算。 简史     1777年,拉格朗日研究万有引力作用下的物体运动时指出:在引力体系中,每一质点的质量mk除以它们到任意观察点P的距离rk,并且把这些商加在一起,其总和即P点的势函数,势函数对空间坐标的偏导数正比于在 P点的质点所受总引力的相应分力。1782年,P.S.M.拉普拉斯证明:引力场的势函数满足偏微分方程:,叫做势方程,后来通称拉普拉斯方程。1813年,S.-D.泊松撰文指出,如果观察点P在充满引力物质的区...
泊松方程和拉普拉斯方程
泊松方程和拉普拉斯方程   势函数的一种二阶偏微分方程。广泛应用于电学、磁学、力学、热学等多种热场的研究与计算。 简史     1777年,拉格朗日研究万有引力作用下的物体运动时指出:在引力体系中,每一质点的质量mk除以它们到任意观察点P的距离rk,并且把这些商加在一起,其总和即P点的势函数,势函数对空间坐标的偏导数正比于在 P点的质点所受总引力的相应分力。1782年,P.S.M.拉普拉斯证明:引力场的势函数满足偏微分方程:,叫做势方程,后来通称拉普拉斯方程。1813年,S.-D.泊松撰文指出,如果观察点P在充满引力物质的区域内部,则拉普拉斯方程应修改为,叫做泊松方程,式中ρ为引力物质的密度。文中要求重视势函数 V在电学理论中的应用,并指出导体表面为等热面。 静电场的泊松方程和拉普拉斯方程   若空间分区充满各向同性、线性、均匀的媒质,则从静电场强与电势梯度的关系E=-墷V和高斯定理微分式,即可导出静电场的泊松方程:  , 式中ρ为自由电荷密度,纯数 εr为各分区媒质的相对介电常数,真空介电常数εo=8.854×10-12法/米。在没有自由电荷的区域里,ρ=0,泊松方程就简化为拉普拉斯方程 。 在各分区的公共界面上,V满足边值关系  ,   ,   式中i,j指分界面两边的不同分区,σ 为界面上的自由电荷密度,n表示边界面上的内法线方向。 边界条件和解的唯一性   为了在给定区域内确定满足泊松方程以及边值关系的解,还需给定求解区域边界上的物理情况,此情况叫做边界条件。有两类基本的边界条件:给定边界面上各点的电势,叫做狄利克雷边界条件;给定边界面上各点的自由电荷,叫做诺埃曼边界条件。   边界几何形状较简单区域的静电场可求得解析解,许多情形下它们是无穷级数,稍复杂的须用计算机求数值解,或用图解法作等势面或力线的场图。   除了静电场之外,在电学、磁学、力学、热学等领域还有许多服从拉普拉斯方程的势场。各类物理本质完全不同的势场如果具有相似的边界条件,则因拉普拉斯方程解的唯一性,任何一个势场的解,或该势场模型中实验测绘的等热面或流线图,经过对应物理量的换算之后,可以通用于其他的势场。 静磁场的泊松方程和拉普拉斯方程   在SI制中,静磁场满足的方程为 式中j为传导电流密度。第一式表明静磁场可引入磁矢势r)描述: 。   在各向同性、线性、均匀的磁媒质中,传导电流密度j 0的区域里,磁矢势满足的方程为   选用库仑规范,墷•r)=0,则得磁矢势r)满足泊松方程 ,   式中纯数μr 为媒质的相对磁导率, 真空磁导率μo=1.257×10-6亨/米。在传导电流密度j=0的区域里,上式简化为拉普拉斯方程  。     静磁场的泊松方程和拉普拉斯方程是矢量方程,它的三个直角分量满足的方程与静电势满足的方程有相同的形式。对比静电势的解,可得矢势方程的解。 参考书目 郭硕鸿著:《电动力学》,人民教育出版社,北京,1979。 J.D.杰克逊著,朱培豫译:《经典电动力学》,人民教育出版社,北京,1980。(J.D. Jackson,Classical Electrodynamics,John Wilye & Sons,New York,1976.) 拉普拉斯方程 拉普拉斯方程,又名调和方程、位势方程,是一种偏微分方程。因为由法国家皮埃尔-西蒙·拉普拉斯首先提出而得名。求解拉普拉斯方程是电磁学、天文学、热力学 和流体力学等领域经常遇到的一类重要的数学问题,因为这种方程以势函数的形式描写了电场、引力场和流场等物理对象(一般统称为“保守场”或“有势场”)的性质 基本概述     拉普拉斯方程表示液面曲率与液体压力之间的关系的公式。一个弯曲的表面称为曲面,通常用相应的两个曲率半径来描述曲面,即在曲面上某点作垂直于表面的直线,再通过此线作一平面,此平面与曲面的截线为曲线,在该点与曲线相切的圆半径称为该曲线的曲率半径R1。通过表面垂线并垂直于第一个平面再作第二个平面并与曲面相交,可得到第二条截线和它的曲率半径R2,用 R1与R2可表示出液体表面的弯曲情况。若液面是弯曲的,液体内部的压力p1与液体外的压力p2就会不同,在液面两边就会产生压力差△P= P1- P2,其数值与液面曲率大小有关,可表示为:▽p=γ(1/R1+1/R2)式中γ是液体表面张力。该公式成为拉普拉斯方程 定义 三维情况下,拉普拉斯方程可由下面的形式描述,问题归结为求解对实自变量x、y、z二阶可微的实函数φ : 。这组方程常常又写为或者 ;其中,div表示矢量场的散度(结果是一个标场),grad表示标量场的梯度(结果是一个矢量场)。这方程又可写为 ;其中,Δ称为拉普拉斯算子。拉普拉斯方程的解称为调和函数。 如果等号右边是一个给定的函数f(x, y, z),即  ,则该方程称为泊松方程。 拉普拉斯方程和泊松方程是最简单的椭圆型微分方程。偏微分算子  或  (可以在任意维空间中定义这样的算子)称为拉普拉斯算子。 边界条件 拉普拉斯方程的狄利克雷问题可归结为求解在区域  内定义的函数φ,使得 在 的边界上等于某给定的函数。为方便叙述,以下采用拉普拉斯算子应用的其中一个例子——热传导问题作为背景进行介绍:固定区域边界上的温度(是边界上各点位置坐标的函数),直到区域内部热传导使温度分布达到稳定,这个温度分布场就是相应的狄利克雷问题的解。 拉普拉斯方程的诺伊曼边界条件不直接给出区域  边界处的温度函数φ本身,而是φ沿  的边界法向的导数。从物理的角度看,这种边界条件给出的是矢量场的势分布在区域边界处的已知效果(对热传导问题而言,这种效果便是边界热流密度)。 拉普拉斯方程的解称为调和函数,此函数在方程成立的区域内是解析的。任意两个函数,如果它们都满足拉普拉斯方程(或任意线性微分方程),这两个函数的任意线性组样满足前述方程。这种非常有用的性质称为叠加原理。可以根据该原理将各种通解线性组合起来,以满足所有边界条件。 二维拉普拉斯方程 两个自变量的拉普拉斯方程具有以下形式: 。 解析函数 解析函数的实部和虚部均满足拉普拉斯方程。换言之,若z = x + iy,并且  ,那么f(z)是解析函数的充要条件是u(x,y),v(x,y)可微,且满足下列柯西-黎曼方程:。上述方程继续求导就得到 。所以u 满足拉普拉斯方程。类似的计算可推得v 同样满足拉普拉斯方程。反之,给定一个由解析函数(或至少在某点及其邻域内解析的函数)f(z)的实部确定的调和函数,若写成下列形式: ,则等式 。成立就可使得柯西-黎曼方程得到满足。 上述关系无法确定ψ,只能得到它的微增量表达式: 。φ满足拉普拉斯方程意味着ψ满足可积条件: 。 所以可以通过一个线积分来定义ψ。可积条件和斯托克斯定理的满足说明线积分的结果与积分经过的具体路径无关,仅由起点和终点决定。于是,我们便通过复变函数得到了φ和ψ这一对拉普拉斯方程的解。这样的解称为一对共轭调和函数。这种构造解的方法只在局部(复变函数f(z))的解析域内)有效,或者说,构造函数的积分路径不能围绕有f(z)的奇点。譬如,在极坐标平面(r,θ)上定义函数 ,那么相应的解析函数为 。在这里需要注意的是,极角θ 仅在不包含原点的区域内才是单值的。 拉普拉斯方程与解析函数之间的紧密联系说明拉普拉斯方程的任何解都无穷阶可导(这是解析函数的一个性质),因此可以展开成幂级数形式,至少在不包含奇点的圆域内是如此。这与波动方程的解形成鲜明对照,后者包含任意函数,其中一些的可微分阶数是很小的。 幂级数和傅里叶级数之间存在着密切的关系。如果我们将函数f 在复平面上以原点为中心,R 为半径的圆域内展开成幂级数,即 ,将每一项系数适当地分离出实部和虚部 。那么 这便是f 的傅里叶级数。 流体动力学     设、 分别为满足定常、不可压缩和无旋条件的流体速度场的 和 方向分量(这里仅考虑二维流场),那么不可压缩条件为:[3]:99-101 ,无旋条件为: 。若定义一个标量函数,使其微分满足: , 那么不可压缩条件便是上述微分式的可积条件。积分的结果函数称为流函数,因为它在同一条流线上各点的值是相同的。的一阶偏导为: , 无旋条件即令  满足拉普拉斯方程。的共轭调和函数称为速度势。 柯西-黎曼方程要求 。所以每一个解析函数都对应着平面内的一个定常不可压缩无旋流场。解析函数的实部为速度势函数,虚部为流函数 静电学 根据麦克斯韦方程组,二维空间中不随时间变化的电场(u,v)满足:  ,和 ,其中ρ为电荷密度。第一个麦克斯韦方程便是下列微分式的可积条件: ,所以可以构造电势函数φ使其满足 。第二个麦克斯韦方程即: ,这是一个泊松方程,当空间不包含自由电荷时,方程等号右边变为0,方程变为拉普拉斯方程。 三维拉普拉斯方程 基本解 拉普拉斯方程的基本解满足  , 其中的三维δ函数代表位于的一个点源。 由基本解的定义,若对u 作用拉普拉斯算子,再把结果在包含点源的任意体积内积分,那么 。 由于坐标轴旋转不改变拉普拉斯方程的形式,所以基本解必然包含在那些仅与到点源距离r 相关的解中。如果我们选取包含点源、半径为a 的球形域作为积分域,那么根据高斯散度  。求得在以点源为中心,半径为r 的球面上有 ,所以 。经过类似的推导同样可求得二维形式的解 。 格林函数 格林函数是一种不但满足前述基本解的定义,而且在体积域V 的边界S 上还满足一定的边界条件的基本解。譬如,可以满足  ,  。现设u 为在V 内满足泊松方程的任意解: ,且u 在边界S 上取值为g,那么我们可以应用格林定理(是高斯散度定理的一个推论),得到  un 和Gn 分别代表两个函数在边界S 上的法向导数。考虑到u 和G 满足的条件,可将这满足狄利克雷边界条件的公式化简  。 所以格林函数描述了量f 和g 对点函数值的影响 圆球壳案例 格林函数在半径为a 的球面内的点上得值可以通过镜像法求得:距球心ρ的源点P 的通过球面的“反射镜像”P' 距球心 。需要注意的是,如果P 在球内,那么P' 将在球外。于是可得格林函数为 ;其中,R 表示距源点P 的距离,R' 表示距镜像点P' 的距离。从格林函数上面的表示式可以推出泊松积分公式。设ρ、θ和φ为源点P 的三个球坐标分量。此处θ按照物理学界的通用标准定义为坐标矢径与竖直轴(z 轴)的夹角(与欧洲习惯相同,与美国习惯不同)。于是球面内拉普拉斯方程的解为:[2]:64-65  ; 其中,  。 这个公式的一个显见的结论是:若u 是调和函数,那么u 在球心处的取值为其在球面上取值的平均。于是我们可以立即得出以下结论:任意一个调和函数(只要不是常函数)的最大值必然不会在其定义域的内部点取得。 参考文献 严镇军编,《数学物理方程》,第二版,中国科学技术大学出版社,合肥,2002, L.C. Evans, Partial Differential Equations, American Mathematical Society, Providence, 1998. I. G. Petrovsky, Partial Differential Equations, W. B. Saunders Co., Philadelphia, 1967. A. D. Polyanin, Handbook of Linear Partial Differential Equations for Engineers and Scientists, Chapman & Hall/CRC Press, Boca Raton, 2002.  A. Sommerfeld, Partial Differential Equations in Physics, Academic Press, New York, 1949.
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