분리 벡터
최근 수정 시각: (5년 전)
1. 개요 [편집]
2. 그레이디언트 연산 [편집]
원천과 관측 지점 두 가지가 있기 때문에 델 연산도 엄밀히 말해서 두 가지로 나누어진다. 예를 들어, 직교 좌표계라면,
위 두 연산자의 차이는 관측자의 위치가 변하는지, 혹은 원천의 위치가 변하는지를 나타낸다. 관측자의 위치인 가 미분 대상이라면 원천의 위치인 는 상수로 취급된다. 즉, 편미분을 확장한 셈이다.
그렇기 때문에 분리 벡터 크기의 역수에 그레이디언트를 취햤을 때, 어디를 기준으로 하여 연산하느냐에 따라 그 결과는 다르게 나온다. 이것의 대표적인 예는 의 그레이디언트를 취했을 때 볼 수 있다. 아래를 참고하자:
위 두 연산자의 차이는 관측자의 위치가 변하는지, 혹은 원천의 위치가 변하는지를 나타낸다. 관측자의 위치인 가 미분 대상이라면 원천의 위치인 는 상수로 취급된다. 즉, 편미분을 확장한 셈이다.
그렇기 때문에 분리 벡터 크기의 역수에 그레이디언트를 취햤을 때, 어디를 기준으로 하여 연산하느냐에 따라 그 결과는 다르게 나온다. 이것의 대표적인 예는 의 그레이디언트를 취했을 때 볼 수 있다. 아래를 참고하자:
3. 관련 문서 [편집]
[1] David J. Griffiths, Introduction to Electrodynamics, 4th ed., Pearson, 2013.[2] 특히 그리피스의 전자기학 책에서는 필기체 r을 쓰는데, LaTeX 기본 폰트에 없는 글자라서 입력하기 난감한 걸로 유명하다.
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