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Rotacional Definición
En el cálculo vectorial, el rotacional o rotor es un operador vectorial que muestra la tendencia de un campo vectorial a rotar alrededor de un punto. El que el rotacional de un campo alrededor de un punto sea distinto de cero no implica que las líneas de campo giren alrededor de ese punto. Por ejemplo, el campo de velocidades de un fluido que circula por una tubería (conocido como perfil de Poiseuille) posee en rotacional no nulo en todas partes, salvo el eje central, pese a que la corriente fluye en línea recta:
::Imagen:Poiseuille_profile.png
La idea es que si colocamos una rueda de paletas infinitamente pequeña en el interior del campo vectorial, esta rueda girará, aunque el campo tenga siempre la misma dirección, debido a la diferente magnitud del campo a un lado y a otro de la rueda.
Matemáticamente, esta idea se expresa como el límite de la circulación del campo vectorial, cuando la curva sobre la que se integra se reduce a un punto:
:
Aquí, es el área de la superficie apoyada en la curva , que se reduce a un punto. El resultado de este límite no es el rotacional completo (que es un vector), sino solo su componente según la dirección normal a y orientada según la regla de la mano derecha. Para obtener el rotacional completo deberán calcularse tres límites, considerando tres curvas situadas en planos perpendiculares.
Al campo vectorial, , que se obtiene calculando el rotacional de un campo en cada punto,
:
se conoce como las fuentes vectoriales de (siendo las fuentes escalares las que se obtienen mediante la divergencia).
Un campo cuyo rotacional es nulo en todos los puntos del espacio se denomina irrotacional o se dice que carece de fuentes vectorial.
Expresión en coordenadas cartesianas
Partiendo de la definición mediante un límite, puede demostrarse que la expresión, en coordenadas cartesianas, del rotacional es
:
que se puede expresar de forma más concisa con ayuda del operador nabla como un producto vectorial, calculable mediante un determinante:
:
En la notación de Einstein, con el símbolo de Levi-Civita se escribe como:
:
Expresión en otros sistemas de coordenadas
Si se emplean sistemas de coordenadas diferentes del cartesiano, la expresión debe generalizarse, para incluir el que los vectores de la base dependen de la posición. Para un sistema de coordenadas ortogonales, como las cartesianas, las cilíndricas o las esféricas, la expresión general precisa de los factores de escala:
:
donde, en cartesianas, y reobtenemos la expresión anterior. En coordenadas cilíndricas y en coordenadas esféricas ).
Expresión mediante formas diferenciales
Usando la derivada exterior, el rotacional se escribe simplemente como:
Obsérvese que tomando la derivada exterior de un campo (co)vectorial no da lugar a otro campo vectorial, sino a una 2-forma o un campo de bivector, escrito correctamente como . Sin embargo, puesto que los bivectores generalmente se consideran menos intuitivos que los vectores ordinarios, el R³-dual se utiliza comúnmente en lugar de otro: esto es una operación quiral, produciendo un pseudovector que adquiere valores opuestos en conjuntos coordenados izquierdos y derechos.
Propiedades
- Todo campo potencial (expresable como el gradiente de un potencial escalar) es irrotacional y viceversa, esto es,
:
- Todo campo central (radial y dependiente sólo de la distancia al centro) es irrotacional.
:
:En particular, el campo eléctrostático de una carga puntual (y por superposición, cualquier campo electrostático) es irrotacional.
- El rotacional de un campo vectorial es siempre un campo solenoidal, esto es, su divergencia siempre es nula:
:
Ejemplos
- En un tornado los vientos están rotando sobre el ojo, y un campo vectorial que muestra las velocidades del viento tendría un rotacional diferente de cero en el ojo, y posiblemente en otras partes (véase vorticidad).
- En un campo vectorial que describa las velocidades lineales de cada parte individual de un disco que rota, el rotacional tendrá un valor constante en todas las partes del disco.
- Si una autopista fuera descrita con un campo vectorial, y los carriles tuvieran diversos límites de velocidad, el rotacional en las fronteras entre los carriles sería diferente de cero.
- La ley de Faraday de la inducción, una de las ecuaciones de Maxwell, se puede expresar muy simplemente usando el rotacional. Indica que el rotacional de un campo eléctrico es igual a la tasa de variación de la densidad del flujo magnético, cambiada de signo.
Véase también
- Gradiente
- Divergencia
- Nabla en coordenadas cilíndricas y esféricas
Categoría:Cálculo
Cálculo vectorialEl cálculo vectorial es un campo de las matemáticas referidas al análisis real multivariable de vectores en 2 o más dimensiones. Consiste en una serie de fórmulas y técnicas para solucionar problemas muy útiles para la ingeniería y la física.
Consideramos los campos vectoriales, que asocian un vector a cada punto en el espacio, y campos escalares, que asocian un escalar a cada punto en el espacio. Por ejemplo, la temperatura de una piscina es un campo escalar: a cada punto asociamos un valor escalar de temperatura. El flujo del agua en la misma piscina es un campo vectorial: a cada punto asociamos un vector de velocidad.
Tres operaciones son importantes en el cálculo vectorial:
- gradiente: mide la tasa y la dirección del cambio en un campo escalar; el gradiente de un campo escalar es un campo vectorial.
- rotor o rotacional: mide la tendencia de un campo vectorial a rotar alrededor de un punto; el rotor de un campo vectorial es otro campo (seudo)vectorial.
- divergencia: mide la tendencia de un campo vectorial a originarse en o a converger hacia ciertos puntos; la divergencia de un campo vectorial es un campo escalar.
La mayoría de los resultados analíticos se entienden más fácilmente usando la maquinaria de la geometría diferencial, de la cual el cálculo vectorial forma un subconjunto.
Ver también: lista de asuntos del cálculo multivariable.
categoría:matemáticas
ja:ベクトル解析
DivergenciaLa divergencia de un campo mide la tendencia de dicho campo vectorial a originarse en o a converger hacia ciertos puntos. La divergencia de un campo vectorial es un campo escalar, y se define como el flujo del campo vectorial por unidad de volumen:
:
donde es una superficie cerrada que se reduce a un punto en el límite. El símbolo representa el llamado operador nabla.
Esta definición esta directamente relacionada con el concepto de flujo del campo. Como en el caso del flujo, si la divergencia en un punto es positiva, se dice que el campo posee manantiales. Si la divergencia es negativa, se dice que tiene sumideros. El ejemplo más característico lo dan las cargas eléctricas, que dan la divergencia del campo eléctrico, sino las cargas positivas manantiales y las negativas sumideros del campo eléctrico.
Se llaman fuentes escalares del campo al campo escalar que se obtiene a partir de la divergencia de
:
La divergencia de un campo vectorial se relaciona con el flujo a través del teorema de Gauss o teorema de la divergencia.
Cuando la definición de divergencia se aplica al caso de un campo expresado en coordenadas cartesianas,
:
el resultado es sencillo
:
Sin embargo, para un caso más general de coordenadas curvilíneas, como las cilíndricas o las esféricas, la expresión se complica debido a la dependencia de los vectores de la base con la posición. La expresión para un sistema de coordenadas ortogonales es
:
donde los son los factores de escala del sistema. Esta fórmula general, para el caso de coordenadas cartesianas () se reduce a la expresión anterior. Para coordenadas cilíndricas () resulta
:
Para coordenadas esféricas () resulta
:
categoría:Cálculo
Coordenadas cartesianasLas coordenadas cartesianas son un sistema de coordenadas formado por dos ejes en el plano, tres en el espacio, mutuamente perpendiculares que se cortan en el origen. En el plano, las coordenadas cartesianas o rectangulares x e y se denominan respectivamente abcisa y ordenada.
En adelante, las magnitudes vectoriales en negrita.
Sistema de coordenadas plano.
Las ecuaciones de los ejes x e y son respectivamente y=0 y x=0, rectas que se cortan en el origen 0 cuyas coordenadas son, obviamente, (0,0). Se denomina también abscisa al eje x y ordenada al eje y. Los ejes dividen el espacio en cuatro cuadrantes en los que los signos de las coordenadas alternan de positivo a negativo; así por ejemplo las coordenadas del punto A serán ambas positivas, mientras que las del punto B serán ambas negativas.
Las coordenadas de un punto cualquiera vendrán dadas por las proyecciones del segmento entre el origen y el punto sobre cada uno de los ejes.
Sobre cada uno de los ejes se definen vectores unitarios (i y j) como aquellos paralelos a los ejes y de módulo (longitud) la unidad. En forma vectorial, la posición del punto A se define respecto del origen con las componentes del vector OA.
:OA = xA · i + yA · j ≡ (xA, yA) = A
Nótese que la lista de coordenadas puede expresar tanto la posición de un punto como las componentes de un vector en notación matricial.
La distancia entre dos puntos cualesquiera vendrá dada por la expresión:
:dAB = [(xB - xA)² + (yB - yA)²]1/2
:aplicación del teorema de Pitágoras al triángulo rectángulo ABC.
Un vector cualquiera AB se definirá restando, coordenada a coordenada, las del punto de origen de las del punto de destino:
:AB = (xB - xA) · i + (yB - yA) · j
Evidentemente, el módulo del vector AB será la distancia dAB entre los puntos A y B antes calculada.
Sistema de coordenadas espacial.
Los planos de referencia XY (z=0) XZ (y=0) e YZ (x=0) dividen el espacio en 8 octantes en los que como en el caso anterior los signos de las componentes cambian de positivo a negativo; téngase en cuenta que con los cuatro casos del plano, ahora caben dos posibilidades z<0 y z>0.
La generalización de las relaciones anteriores al caso espacial es inmediata considerando que ahora es necesaria una tercera coordenada (z) para definir la posición del punto.
:OA = xA · i + yA · j + zA · k ≡ (xA, yA, zA) = A
:dAB = [(xB - xA)² + (yB - yA)² + (zB - zA)²]1/2
:AB = (xB - xA) · i + (yB - yA) · j + (zB - zA) · k
Cambio del sistema de coordenadas.
Tanto en el caso plano como en el caso espacial pueden considerarse dos transformaciones elementales: Traslación (del origen) y Rotación (alrededor de un eje).
Traslación del Origen.
Suponiendo que en el sistema de coordenadas inicial con origen en O las coordenadas de un punto como el A sean (xA, yA), y que el origen se traslade a O' (xO, yO); las coordenadas del punto A, respecto del sistema trasladado serán:
:OA = OO' + O'A
despejando
:O'A = OA - OO' = (xA, yA) - (xO, yO) = (xA - xO, yA - yO)
por tanto
:x'A = xA - xO
:y'A = yA - yO
:z'A = zA - zO (en el caso espacial)
Rotación alrededor del origen.
Supongamos ahora, que el nuevo sistema de coordenadas, ejes x' e y', resulta del giro del primitivo (x,y) un cierto ángulo α alrededor del origen de coordenadas.
Dado que los triángulos rectángulos sombreados son semejantes, a partir de las relaciones trigronométricas entre sus lados, fácilmente podemos obtener las nuevas coordenadas:
:Del triángulo Ox'A1; x'A = 01 · cos α = (xA + xA1) · cos α
:Del triángulo AxA1; xA1 = yA · tg α
Sustituyendo en la primera ecuación:
:x'A = (xA + yA · tg α) · cos α = xA · cos α + yA · sen α
Operando de forma análoga con los triángulos 0y'A2 y AyA2, obtendríamos, como fácilmente se puede demostrar:
:y'A = - xA · sen α + yA · cos α
Expresando matricialmente el cambio de coordenadas:
: = [T]
Siendo [T] la matriz de transformación y cuyas filas son precisamente las componentes de los vectores unitarios i ' y j ' respecto de los originales i y j, o si se prefiere, cuyas columnas son las componentes de los vectores unitarios originales en el sistema de referencia rotado.
Imagen:matriz de transformación (rotación).png
Categoría:geometría
Determinante Definición
Se puede hablar del determinante de una matriz cuadrada, de una aplicación lineal (endomorfismo en dimensión finita) o de n vectores de un espacio de dimensión n. Todos estos dominios están relacionados. Lo lógico es empezar por la teoría, hablando de función sobre los vectores, y seguir por la práctica, el cálculo efectivo de determinantes.
Sea K un cuerpo (en general, K = R o K = C ) y E un espacio vectorial sobre K, de dimensión finita n.
Una forma de En es una aplicación lineal de En hacia K. Como E es isomorfo a Kn, esta aplicación se puede escribir así:
::::: E × E × ... E → K
:::::(v1, v2,... vn) → f(v1, v2, ... vn)
Una aplicación de En es n-lineal si es lineal con relación a todos sus argumentos, es decir, si se hace variar un solo argumento, fijando los demás, la función varía de forma lineal. Por ejemplo, la linealidad para con el vector número i se expresa mediante esta fórmula:
::::f(v1, ... λ·ui + μ·wi , ... vn) = λ·f(v1, ... ui, ... vn) + μ·f(v1, ... wi , ... vn).
Una aplicación de En es alterna si es nula cada vez que hay dos argumentos iguales. Por ejemplo, si con n = 3; f(u, v, u) = 0 porque el primer y el tercer vector son iguales.
Sea (e1, e2 ... en) la base canónica de E ≈ Kn.
Aquí hemos la definición exacta del determinante:
El determinante de E ( relativo a la base (e1, e2 ... en) ) es la única forma n-linear de En, alterna, y que toma el valor 1 en la base, es decir tal que f(e1, e2 ... en) = 1.
Dos ejemplos
El caso n = 1 carece totalmente de interés, veamos los casos n = 2 y lueg n = 3.
Una observación preliminar: una aplicación alterna es también antisimétrica.
En efecto, con n = 2 por ejemplo:
:: f( v + w, v + w) = o por ser f alterna, luego si se desarolla el miembro izquierdo, se obtiene:
:: f( v + w, v + w) = f(u, u) + f(u, v) + f(v, u) + f(v,v) = 0 + f(u, v) + f(v, u) + 0.
Igualando los dos resultados se concluye que f(v, u) = - f(u,v), lo que es la antisimetría.
En la base (e1, e2) de E, sea u = a·e1 + b·e2 y v = c·e1 + d·e2 dos vectores cualesquiera. De aquí en adelante, se notará det el determinante.
::det(u, v) = det(a·e1 + b·e2, c·e1 + d·e2) = c·det(a·e1 + b·e2, e1) + d·det(a·e1 + b·e2, e2)
:::linealidad a la derecha es decir con relación al segundo argumento
:: = c·a·det(e1, e1) + c·b·det(e2, e1) + d·a·det(e1, e2) + d·b·det(e2, e2)
:::::linealidad a la izquierda
::= c·a·0 + c·b·(-1) + d·a·1 + d·b·0 = ad - bc
:la forma alterna anula det(e1 , e1) y det(e2 , e2), y la antisimetría hace que det(e2 , e1) = - det(e1 , e2) = -1
::::por definición, det(e1 , e2) = 1
Si se disponen los vectores en columna, se constituye una matriz cuyo determinante se calcula por la regla de los productos cruzados:
:::Imagen:determinante_2.png
Se procede de la misma manera en el caso n = 3; sin embargo, para eludir cálculos más largos, es preferible reflexionar antes de echarse a llenar hojas.
Se toma tres vectores, u,v y w, y se les descomponen en la base (e1, e2, e3).
Al desarrollar el determinante, se tendrá que descartar todos los casos en que aparezcan varias veces el mismo vector. Quedarán pues sólo términos donde aparecen una vez los tres vectores de las base, mas en un orden cualquiera. Se dice que hay una permutación de e1, e2 y e3.
Por ejemplo: det(e3,e1,e2) = - det(e1,e3,e2) = det(e1,e2,e3) = 1, aplicando la antisimetría dos veces.
Al pasar del primer miembro al último, se ha multiplicado dos veces por -1, o sea una vez por (-1)². Este último factor es la firma de la permutación que envía (e1, e2,e3) en (e3, e1, e2).
El conjunto de las permutaciones (de tres elementos) se llama el grupo simétrico (de orden 3), S3. S3 tiene tres permutaciones pares, es decir de firma 1, y tres impares, de firma -1. Se nota ε(σ) o sgn(σ) la firma de la permutación σ (sgn como signature ,firma en francés, o signo).
Con todos estos datos, se puede hallar el determinante de orden 3:
El método de Sarrus consiste en escribir los tres vectores en columna y repetir las dos primeras líneas por debajo de la matriz; las permutaciones pares corresponden a las diagonales descendientes mientras que las impares corresponden a las ascendientes. Sobre cada diagonal se multiplican los números, y se suman o restan los productos.
Imagen:determinante_3_por_Sarrus.png
Fórmula general
El raciocinio detallado del caso n = 3 permite la generalización.
Sea un valor cualquiera de n, y los vectores:
v1 = a 1,1e1 + a 2,1e2 + ... + a n,1en,
v2 = a 1,2e1 + a 2,2e2 + ... + a n,2en,
y así sucesivamente hasta :
vn = a 1,ne1 + a 2,ne2 + ... + a n,nen.
Y sea A la matriz cuyas columnas son los vectores v1, ... vn. A = (ai,j)1≤i,j≤n.
:
Excepto en casos sencillos, esta fórmula no resulta muy práctica a causa del número excesivo de permutaciones. Afortunadamente, existe una manera de desarrollar el determinante según una columna o una línea:
:
Es la fórmula de Laplace.
Propiedades
La propiedad algébraica fundamental del determinante es la siguiente:
:::::det(AB) = det(A)·det(B)
en términos de aplicaciones lineales, se escribe así:
:::::det(uºv) = det(u)·det(v)
Interés
Una matriz o una aplicación lineal es invertible si y sólo si su determinante no es nulo (en un cuerpo).
Categoría:Álgebra
ja:行列式
ko:행렬식
Símbolo de Levi-CivitaEn matemáticas, y en particular en cálculo tensorial, se define el símbolo de Levi-Civita, también llamado el símbolo de permutación, como sigue:
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孟西士
加文·孟席斯(Gavin Menzies)是一位英國业余 | |