ベクトル解析において,3つの微分作用素
- 勾配$\operatorname{grad}$
- 発散$\operatorname{div}$
- 回転$\operatorname{rot}$ ($\operatorname{curl}$)
は基本的で,多くの場面で現れます.
とくに積に関する微分(例えば$\operatorname{div}{f\m{v}}$, $\operatorname{grad}(fg)$など)はよく現れ,これは公式として当たり前に使えるようになっておきたいところです.
この記事では,これら3つの基本の微分作用素の
- 和の微分公式
- 積の微分公式
- 内積/外積の微分公式
をまとめます.
準備
以下では
- 第$i$変数を$x_i$として$x_i$に関する偏微分を$\partial_{i}$で表し
- とくに3変数の場合には$\m{x}=\bmat{x\\y\\z}\in\R^3$を変数として$\alpha=x,y,z$に関する偏微分を$\partial_{\alpha}$で表します:
解析ではよく用いられる略記ですね.
3つの微分作用素
3つの微分作用素
- $\operatorname{grad}$
- $\operatorname{div}$
- $\operatorname{rot}$
の定義を以下に述べますが,それぞれの微分作用そのイメージなど詳しくは次の記事を参照してください.
【gradとdivとrotのイメージ|ナブラ∇に関する3つの微分作用素】
この記事では,$\operatorname{grad}$と$\operatorname{div}$と$\operatorname{rot}$の定義を述べ,それぞれの微分作用素が何を表すのかイメージから説明します.また,これら3つは(形式的に)ナブラ$\nabla$を用いて表すこともできます.
各変数について偏微分可能な関数$f:\R^n\to\R$に対して,
で$\operatorname{grad}f:\R^n\to\R^n$を定め,これを$f$の勾配 (gradient)という.
各変数について偏微分可能なベクトル値関数$\m{v}:\R^n\to\R^n$に対して,
で$\operatorname{div}\m{v}:\R^n\to\R$を定め,これを$\m{v}$の発散 (divergence)という.
各変数について偏微分可能なベクトル値関数$\m{v}:\R^3\to\R^3$に対して,
で$\operatorname{rot}\m{v}:\R^3\to\R^3$を定め,これを$\m{v}$の回転 (rotation,curl)という.$\operatorname{rot}\m{v}$は$\operatorname{curl}\m{v}$と表すこともある.
このように
- 勾配$\operatorname{grad}$は関数$f:\R^n\to\R$に
- 発散$\operatorname{div}$はベクトル値関数$\m{v}:\R^n\to\R^n$に
- 回転$\operatorname{rot}$はベクトル値関数$\m{v}:\R^3\to\R^3$に
対して定義します.
ナブラ(nabla)$\nabla$を使うと,いまみた3つの微分作用素$\operatorname{grad}$, $\operatorname{div}$, $\operatorname{rot}$をスッキリ表すことができるのでした.
変数$\m{x}=(x_1,\dots,x_n)$に関して,$\nabla:=\bmat{\partial_1\\\vdots\\\partial_n}$と(形式的に)定め,
- $\operatorname{grad}f=\nabla f$
- $\operatorname{div}\m{v}=\nabla\cdot\m{v}$
- $\operatorname{rot}\m{v}=\nabla\times\m{v}$
と表す.
ただし,$\operatorname{div}$の内積$\nabla\cdot\m{v}$は可換ではなく,$\m{v}\cdot\nabla$と書くと違う意味になってしまうので注意してください.
テンソル積
最後の[内積・外積の微分公式]でしか用いませんが,テンソル積 (tensor product)を説明します.
$\m{x},\m{y}\in\R^n$に対して,
を$\m{x}$, $\m{y}$のテンソル積 (tensor product)という.
$\m{x}=\bmat{x_1\\\vdots\\x_n}$, $\m{y}=\bmat{y_1\\\vdots\\y_n}$としてテンソル積$\m{x}\otimes\m{y}$を成分で表せば,
となりますね.この記事では,$\nabla$とのテンソル積を以下のように定義して用います.
$\m{v}\in\R^n$に対して,
と表す.
この$\nabla\otimes\m{v}$の第$i$列は$\nabla v_i$なので,
とも表せますね.なお,この記事では3次元でのテンソル積$\nabla\otimes\m{v}$の転置
を多く用います.
gradとdivとrotの公式
以下では,$\operatorname{rot}$が関係する公式では3次元で考え,$\operatorname{rot}$が関係しない公式では任意の次元$n$で考えます.
また,
- 関数を$f,g:\R^n\to\R$
- ベクトル値関数を$\m{u}=\bmat{u_1\\\vdots\\u_n},\m{v}=\bmat{v_1\\\vdots\\v_n}:\R^n\to\R^n$
とします.
和の微分公式
和の微分について,以下が成り立ちます.
定数$\alpha,\beta\in\R$に対して,以下が成り立つ.
- $\operatorname{grad}(\alpha f+\beta g)=\alpha\operatorname{grad}f+\beta\operatorname{grad}g$
- $\operatorname{div}(\alpha \m{u}+\beta\m{v})=\alpha\operatorname{div}\m{u}+\beta\operatorname{div}\m{v}$
- $\operatorname{rot}(\alpha \m{u}+\beta\m{v})=\alpha\operatorname{rot}\m{u}+\beta\operatorname{rot}\m{v}$
なお,これらは$\nabla$を使えば以下のようにも表せる.
- $\nabla(\alpha f+\beta g)=\alpha\nabla f+\beta\nabla g$
- $\nabla\cdot(\alpha \m{u}+\beta\m{v})=\alpha\nabla\cdot\m{u}+\beta\nabla\cdot\m{v}$
- $\nabla\times(\alpha \m{u}+\beta\m{v})=\alpha\nabla\times\m{u}+\beta\nabla\times\m{v}$
なお,3つの微分作用素の定義から
- 1つ目の等式はベクトルの等式
- 2つ目の等式はスカラーの等式
- 3つ目の等式はベクトルの等式
となっていることに注意してください.
(1) $\operatorname{grad}$について,任意の$i\in\{1,\dots,n\}$に対して,$\nabla(\alpha f+\beta g)$の第$i$成分は
となり,これは$\alpha\nabla f+\beta\nabla g$の第$i$成分に一致する.よって,$\nabla(\alpha f+\beta g)=\alpha\nabla f+\beta\nabla g$が成り立つ.
(2) $\operatorname{div}$について
が成り立つ.
(3) $\operatorname{rot}$について
が成り立つ.
ベクトルが等しいとは全ての成分が等しいことでしたから,(1)と(3)では全ての成分が等しいことを示しているわけですね.
なお,いずれも$\partial_i$ $(i=1,\dots,n)$の線形性から,同様に導かれていますね.
積の微分公式
関数$f,g:\R^n\to\R$とベクトル値関数$\m{v}:\R^n\to\R^n$に対して,
- $fg:\R^n\to\R$は関数
- $f\m{v}=\bmat{fv_1\\\vdots\\fv_n}:\R^n\to\R^n$はベクトル値関数
なので,
- $fg:\R^n\to\R$には$\operatorname{grad}$が
- $f\m{v}:\R^n\to\R^n$には$\operatorname{div}$が
- $f\m{v}:\R^3\to\R^3$には$\operatorname{rot}$が
それぞれ定義できますね.
これについて,以下が成り立ちます.
関数の積について,以下が成り立つ.
- $\operatorname{grad}(fg)=(\operatorname{grad}f)g+f(\operatorname{grad}g)$
- $\operatorname{div}(f\m{v})=(\operatorname{grad}f)\cdot\m{v}+f(\operatorname{div}\m{v})$
- $\operatorname{rot}(f\m{v})=(\operatorname{grad}f)\times\m{v}+f(\operatorname{rot}\m{v})$
なお,これらは$\nabla$を使えば以下のようにも表せる.
- $\nabla(fg)=(\nabla f)g+f(\nabla g)$
- $\nabla\cdot(f\m{v})=(\nabla f)\cdot\m{v}+f(\nabla\cdot\m{v})$
- $\nabla\times(f\m{v})=(\nabla f)\times\m{v}+f(\nabla\times\m{v})$
いずれの場合も,高校数学以来親しんできた積の微分公式$(fg)’=f’g+fg’$と同様の形をしていますね.
(1) $\operatorname{grad}$について,任意の$i\in\{1,\dots,n\}$に対して,$\nabla(fg)$の第$i$成分は
となり,これは$(\nabla f)g+f(\nabla g)$の第$i$成分に一致する.よって,$\nabla(fg)=(\nabla f)g+f(\nabla g)$が成り立つ.
(2) $\operatorname{div}$について
(3) $\operatorname{rot}$について
いずれの場合も$\partial_i$ $(i=1,\dots,n)$に関する積の微分公式から簡単に導けていますね.
内積・外積の微分公式
ベクトル値関数$\m{u},\m{v}:\R^n\to\R^n$に対して,
- $\m{u}\cdot\m{v}:\R^n\to\R$は関数
- $\m{u}\times\m{v}=\bmat{u_2v_3-u_3v_2\\u_3v_1-u_1v_3\\u_1v_2-u_2v_1}:\R^n\to\R^n$はベクトル値関数
なので,
- $\m{u}\cdot\m{v}:\R^n\to\R$には$\operatorname{grad}$が
- $\m{u}\times\m{v}:\R^3\to\R^3$には$\operatorname{div}$が
- $\m{u}\times\m{v}:\R^3\to\R^3$には$\operatorname{rot}$が
それぞれ定義できますね.
これについて,以下が成り立ちます.
$\R^3$におけるベクトル値関数の内積・外積について,以下が成り立つ.
- $\operatorname{grad}(\m{u}\cdot\m{v})=\bmat{(\operatorname{grad}u_1)\cdot\m{v}\\(\operatorname{grad}u_2)\cdot\m{v}\\(\operatorname{grad}u_3)\cdot\m{v}}+\bmat{(\operatorname{grad}v_1)\cdot\m{u}\\(\operatorname{grad}v_2)\cdot\m{u}\\(\operatorname{grad}u_3)\cdot\m{u}}+\m{u}\times(\operatorname{rot}\m{v})+\m{v}\times(\operatorname{rot}\m{u})$
- $\operatorname{div}(\m{u}\times\m{v})=(\operatorname{rot}\m{u})\cdot\m{v}-\m{u}\cdot(\operatorname{rot}\m{v})$
- $\operatorname{rot}(\m{u}\times\m{v})=\bmat{(\operatorname{grad}u_1)\cdot\m{v}\\(\operatorname{grad}u_2)\cdot\m{v}\\(\operatorname{grad}u_3)\cdot\m{v}}-\bmat{(\operatorname{grad}v_1)\cdot\m{u}\\(\operatorname{grad}v_2)\cdot\m{u}\\(\operatorname{grad}u_3)\cdot\m{u}}+\m{u}(\operatorname{div}\m{v})-\m{v}(\operatorname{div}\m{u})$
なお,これらは$\nabla$を使えば以下のようにも表せる.
- $\nabla(\m{u}\cdot\m{v})=(\nabla\otimes\m{u})^T\m{v}+(\nabla\otimes\m{v})^T\m{u}+\m{u}\times(\nabla\times\m{v})+\m{v}\times(\nabla\times\m{u})$
- $\nabla\cdot(\m{u}\times\m{v})=(\nabla\times\m{u})\cdot\m{v}-\m{u}\cdot(\nabla\times\m{v})$
- $\nabla\times(\m{u}\times\m{v})=(\nabla\otimes\m{u})^T\m{v}-(\nabla\otimes\m{v})^T\m{u}+\m{u}(\nabla\cdot\m{v})-\m{v}(\nabla\cdot\m{u})$
なお,先ほど説明したように
ですね.
(1) $\operatorname{grad}$について,$\nabla(\m{u}\cdot\m{v})$の第1成分は
となり,これは$(\nabla\otimes\m{u})^T\m{v}+(\nabla\otimes\m{v})^T\m{u}+\m{u}\times(\nabla\times\m{v})+\m{v}\times(\nabla\times\m{u})$の第1成分に一致する.
各成分の対称性から第2成分,第3成分に対しても成り立つ.
(2) $\operatorname{div}$について,
(3) $\operatorname{rot}$について,$\nabla\times(\m{u}\times\m{v})$の第1成分は
となり,これは$(\nabla\otimes\m{u})^T\m{v}-(\nabla\otimes\m{v})^T\m{u}+\m{u}(\nabla\cdot\m{v})-\m{v}(\nabla\cdot\m{u})$の第1成分に一致する.
各成分の対称性から第2成分,第3成分に対しても成り立つ.