Regla de la cadena para gradientes
De Laplace
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<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
![\nabla \phi = \frac{\mathrm{d}\phi}{\mathrm{d}u} \nabla u](/wiki/images/math/3/b/2/3b287432be543205c5a0e0e5223bdd92.png)
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
![\frac{\partial \phi}{\partial v} = \nabla\phi\cdot\mathbf{v}](/wiki/images/math/e/9/e/e9e28d3cda0da5c26506f9e371f02e8a.png)
Por la definición de derivada direccional tenemos que
![\frac{\partial \phi}{\partial v} = \frac{\mathrm{d}\phi}{|\mathrm{d}\mathbf{r}|}](/wiki/images/math/c/b/c/cbca52d026ca498c24a9da9cd7d1254e.png)
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
![\frac{\partial \phi}{\partial v} = \frac{\mathrm{d}\phi}{\mathrm{d}u}\,\frac{\mathrm{d}u}{|\mathrm{d}\mathbf{r}|}](/wiki/images/math/2/a/0/2a07a0e0115eb5c56aa6f900c06c4e11.png)
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
![\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}](/wiki/images/math/5/d/2/5d2efdeef94c506e3a760ac678ed6026.png)
pero puesto que es el único vector que al multiplicarlo por
nos da la derivada direccional de
se llega a la conclusión de que
![\nabla\phi = \frac{\mathrm{d}\phi}{\mathrm{d}u}\nabla u](/wiki/images/math/3/b/2/3b287432be543205c5a0e0e5223bdd92.png)
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
![\nabla(r^n)=\frac{\partial r^n}{\partial r}\nabla r=nr^{n-1}\nabla r](/wiki/images/math/f/f/9/ff9d84d2885cfb074aad7dea4c538592.png)
por lo que el problema se reduce a calcular . Si aplicamos la fórmula anterior a r2 queda
![\nabla\left(r^2\right)=2r\nabla r](/wiki/images/math/9/7/2/972049b252222104bacb747d643020c7.png)
pero
![\nabla\left(r^2\right)=\nabla\left(x^2+y^2+z^2\right)=
2x\mathbf{u}_{x}+2y\mathbf{u}_{y}+2z\mathbf{u}_{z}=2\mathbf{r}](/wiki/images/math/c/9/f/c9fd892e2d5202b4e00396a8ed309548.png)
por lo que, igualando las dos expresiones,
![2r\nabla r=2\mathbf{r}](/wiki/images/math/2/e/8/2e88f97e09ad01cee69c6e472cbc1251.png)
![\Rightarrow](/wiki/images/math/d/f/0/df09aea884019cb88a2957126faba316.png)
![\nabla r=\frac{\mathbf{r}}{r}](/wiki/images/math/0/5/8/05894ae0525399db43c5002836cd47c6.png)
y, para cualquier potencia de r
![\nabla\left(r^n\right)=nr^{n-1}\frac{\mathbf{r}}{r}=nr^{n-2}\mathbf{r}](/wiki/images/math/1/5/b/15b2716b634e6810a53ef29f3f3a180f.png)
2.3 Segundo caso
Para el caso del logaritmo se tiene
![\nabla(\ln r)=\frac{1}{r}\nabla r=\frac{\mathbf{r}}{r^2}](/wiki/images/math/4/9/b/49b24f7c4d6fee4d662c9f3a72e169b4.png)
Un método alternativo para estos dos casos es empleando coordenadas esféricas
![\nabla\phi = \frac{\partial \phi}{\partial r}\mathbf{u}_{r}+\frac{1}{r}\,\frac{\partial \phi}{\partial \theta}\mathbf{u}_{\theta}+
\frac{1}{r\,\mathrm{sen}\,\theta}\,\frac{\partial \phi}{\partial \varphi}\mathbf{u}_{\varphi}](/wiki/images/math/b/7/6/b767b89170a66d80104cfe1632b54826.png)
Para el caso de una función que depende exclusivamente de la distancia al origen (un campo central), el gradiente se reduce a
![\nabla\phi(r) = \frac{\mathrm{d}\phi}{\mathrm{d}r}\mathbf{u}_{r}](/wiki/images/math/4/a/f/4af08ea1b1ff2e249a0f0f9270c0f7fe.png)
que para da
![\nabla(r^n)= n r^{n-1} \mathbf{u}_{r} = n r^{n-2}\mathbf{r}](/wiki/images/math/8/3/e/83e27835a278e796d27d3a5d6af44803.png)
y para
![\nabla(\ln(r)) = \frac{1}{r}\mathbf{u}_{r} = \frac{\mathbf{r}}{r^2}](/wiki/images/math/0/6/2/062f0fef4a9280ee050035764043a1ff.png)
2.4 Tercer caso
Para la última función efectuamos un cálculo análogo, notando que
![\nabla |\mathbf{r}-\mathbf{r}_0|^n=n|\mathbf{r}-\mathbf{r}_0|^{n-1}\nabla|\mathbf{r}-\mathbf{r}_0|](/wiki/images/math/d/7/1/d7165bf9f60bfccb4692ffcc94edbb35.png)
![\nabla|\mathbf{r}-\mathbf{r}_0|^2=\nabla\left(\left(\mathbf{r}-\mathbf{r}_0\right){\cdot}\left(\mathbf{r}-\mathbf{r}_0\right)\right)
=\nabla\left(r^2-2\mathbf{r}{\cdot}\mathbf{r}_0+\mathbf{r}_0^2\right)](/wiki/images/math/0/9/0/09026bffbf2331cfc859eac944ab9c5a.png)
El gradiente del primer término es conocido
![\nabla(r^2) = 2\mathbf{r}](/wiki/images/math/e/5/8/e58b66d772b957ce1417c28e3503efcd.png)
El segundo, de acuerdo con lo que se demuestra en un problema de identidades vectoriales
![\nabla(2\mathbf{r}{\cdot}\mathbf{r}_0) = 2\mathbf{r}_0](/wiki/images/math/b/0/0/b007bd559002482ef3e2e5d660985fbd.png)
El tercer sumando se anula, por ser un vector constante
![\nabla(r_0^2) = \mathbf{0}](/wiki/images/math/6/2/e/62ef7bfa678a6e965b8b3ccde8235f1c.png)
Reuniendo los tres términos
![\nabla\left|\mathbf{r}-\mathbf{r}_0\right|^2 = 2(\mathbf{r}-\mathbf{r}_0)](/wiki/images/math/8/3/5/8350e23b3657d4d6ebd23c1f906af84e.png)
y de aquí
![\nabla|\mathbf{r}-\mathbf{r}_0| = \frac{(\mathbf{r}-\mathbf{r}_0)}{|\mathbf{r}-\mathbf{r}_0|}](/wiki/images/math/0/9/a/09a5d360c463f72775b1938ea6c7f2de.png)
![\Rightarrow](/wiki/images/math/d/f/0/df09aea884019cb88a2957126faba316.png)
![\nabla |\mathbf{r}-\mathbf{r}_0|^n=n|\mathbf{r}-\mathbf{r}_0|^{n-2}(\mathbf{r}-\mathbf{r}_0)](/wiki/images/math/4/9/7/49721f6f5086f5482bad61f1cfc7d7f3.png)
y, en particular
![\nabla\left(\frac{1}{|\mathbf{r}-\mathbf{r}_0|}\right)=
-\frac{\mathbf{r}-\mathbf{r}_0}{|\mathbf{r}-\mathbf{r}_0|^3}](/wiki/images/math/a/f/7/af7473ae133dd2b25cf6a89cf572319d.png)