Regla de la cadena para gradientes
De Laplace
(→Segundo caso) |
(→Demostración) |
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(Una edición intermedia no se muestra.) | |||
Línea 20: | Línea 20: | ||
<center><math>\frac{\partial \phi}{\partial v} = \frac{\mathrm{d}\phi}{|\mathrm{d}\mathbf{r}|}</math></center> | <center><math>\frac{\partial \phi}{\partial v} = \frac{\mathrm{d}\phi}{|\mathrm{d}\mathbf{r}|}</math></center> | ||
- | siendo <math>|\mathrm{d}\mathbf{r}|</math> un desplazamiento infinitesimal en la dirección de <math>\mathbf{v}</math>. Si en la expresión anterior multiplicamos y dividimos por <math>\mathrm{d}u</math>, el incremento en u cuando realizamos dicho | + | siendo <math>|\mathrm{d}\mathbf{r}|</math> un desplazamiento infinitesimal en la dirección de <math>\mathbf{v}</math>. Si en la expresión anterior multiplicamos y dividimos por <math>\mathrm{d}u</math>, el incremento en u cuando realizamos dicho desplazamiento, queda |
<center><math>\frac{\partial \phi}{\partial v} = \frac{\mathrm{d}\phi}{\mathrm{d}u}\,\frac{\mathrm{d}u}{|\mathrm{d}\mathbf{r}|}</math></center> | <center><math>\frac{\partial \phi}{\partial v} = \frac{\mathrm{d}\phi}{\mathrm{d}u}\,\frac{\mathrm{d}u}{|\mathrm{d}\mathbf{r}|}</math></center> | ||
Línea 28: | Línea 28: | ||
<center><math>\frac{\partial \phi}{\partial v} = \frac{\mathrm{d}\phi}{\mathrm{d}u}\,\nabla u\cdot\mathbf{v}= \left(\frac{\mathrm{d}\phi}{\mathrm{d}u}\,\nabla u\right)\cdot\mathbf{v} </math></center> | <center><math>\frac{\partial \phi}{\partial v} = \frac{\mathrm{d}\phi}{\mathrm{d}u}\,\nabla u\cdot\mathbf{v}= \left(\frac{\mathrm{d}\phi}{\mathrm{d}u}\,\nabla u\right)\cdot\mathbf{v} </math></center> | ||
- | pero puesto que <math>\nabla\phi</math> es el único vector que al multiplicarlo por <math>\mathbf{v}</math> nos da la derivada direccional de \phi\, se llega a la conclusión de que | + | pero puesto que <math>\nabla\phi</math> es el único vector que al multiplicarlo por <math>\mathbf{v}</math> nos da la derivada direccional de <math>\phi\,</math> se llega a la conclusión de que |
<center><math>\nabla\phi = \frac{\mathrm{d}\phi}{\mathrm{d}u}\nabla u</math></center> | <center><math>\nabla\phi = \frac{\mathrm{d}\phi}{\mathrm{d}u}\nabla u</math></center> |
última version al 19:15 13 abr 2010
Contenido |
1 Enunciado
Si , con
, demuestre que

Encuentre si
2 Solución
2.1 Demostración
Para demostrar esto, recordamos que el gradiente se define como el único vector que, sea cual sea la dirección tomada, la derivada direccional puede calcularse como

Por la definición de derivada direccional tenemos que

siendo un desplazamiento infinitesimal en la dirección de
. Si en la expresión anterior multiplicamos y dividimos por du, el incremento en u cuando realizamos dicho desplazamiento, queda

El primer factor es la derivada de respecto a u, mientras que el segundo es la derivada direccional de u en la dirección de
, por tanto

pero puesto que es el único vector que al multiplicarlo por
nos da la derivada direccional de
se llega a la conclusión de que

2.2 Primer caso
Empleando este teorema es posible calcular multitud de gradientes. Así los correspondientes a los apartados 1 y 2 se pueden obtener a partir del de la función u = r.
Para cualquier potencia de r se tendrá

por lo que el problema se reduce a calcular . Si aplicamos la fórmula anterior a r2 queda

pero

por lo que, igualando las dos expresiones,



y, para cualquier potencia de r

2.3 Segundo caso
Para el caso del logaritmo se tiene

Un método alternativo para estos dos casos es empleando coordenadas esféricas

Para el caso de una función que depende exclusivamente de la distancia al origen (un campo central), el gradiente se reduce a

que para da

y para

2.4 Tercer caso
Para la última función efectuamos un cálculo análogo, notando que


El gradiente del primer término es conocido

El segundo, de acuerdo con lo que se demuestra en un problema de identidades vectoriales

El tercer sumando se anula, por ser un vector constante

Reuniendo los tres términos

y de aquí



y, en particular
