2用語と定義
U\subset\mathbb R^3 を開集合とする。
スカラー場 とは、各点に 1 つの数を対応させる関数 f:U\to\mathbb R である。
ベクトル場 とは、各点に 1 つのベクトルを対応させる関数 \mathbf F:U\to\mathbb R^3 である。
右手系の Cartesian 直交座標で
\nabla=\left(\frac\partial{\partial x},\frac\partial{\partial y},\frac\partial{\partial z}\right)
と書く。\nabla は「ナブラ」と読む微分演算子である。
勾配 とは、スカラー場 f に対して
\nabla f=\left(\frac{\partial f}{\partial x},\frac{\partial f}{\partial y},\frac{\partial f}{\partial z}\right)
で定義されるベクトルである。
5厳密な説明
5.11. なぜ勾配はこの定義か
\mathbf r_0\in U とする。f が \mathbf r_0 で全微分可能であるとは、ある線型写像 L:\mathbb R^3\to\mathbb R があり、
f(\mathbf r_0+\mathbf h)
=f(\mathbf r_0)+L(\mathbf h)+o(\|\mathbf h\|)
\qquad(\mathbf h\to\mathbf0)
となることである。o(\|\mathbf h\|) は、\|\mathbf h\| で割ると 0 へ収束する誤差を表す。Euclidean 内積では L をただ 1 つのベクトルとの内積で表せる。f が全微分可能なら、そのベクトルの成分は f の偏導関数であり、勾配 \nabla f(\mathbf r_0) となる。とくに偏導関数が U で連続、すなわち f\in C^1(U) なら全微分可能であり、
L(\mathbf h)=\nabla f(\mathbf r_0)\cdot\mathbf h
となる。したがって
f(\mathbf r_0+\mathbf h)
=f(\mathbf r_0)+\nabla f(\mathbf r_0)\cdot\mathbf h+o(\|\mathbf h\|)
である。偏微分が各点で存在するだけでは、この一次近似は保証されない。
単位ベクトル \mathbf u に沿う方向微分を
D_{\mathbf u}f(\mathbf r_0)
:=\lim_{h\to0}\frac{f(\mathbf r_0+h\mathbf u)-f(\mathbf r_0)}h
で定義する。上の全微分の式へ \mathbf h=h\mathbf u を代入して h で割れば、
D_{\mathbf u}f(\mathbf r_0)=\nabla f(\mathbf r_0)\cdot\mathbf u
を得る。Cauchy--Schwarz 不等式より
|D_{\mathbf u}f(\mathbf r_0)|\le\|\nabla f(\mathbf r_0)\|
である。\nabla f(\mathbf r_0)\ne\mathbf0 なら、最大値 \|\nabla f(\mathbf r_0)\| は \mathbf u=\nabla f/\|\nabla f\| のときに達する。\nabla f(\mathbf r_0)=\mathbf0 なら、すべての方向の 1 階方向微分が 0 で、最急方向は 1 つに定まらない。
5.22. 発散
\mathbf F=(P,Q,R)\in C^1(U,\mathbb R^3) に対して
\nabla\cdot \mathbf F=\frac{\partial P}{\partial x}+\frac{\partial Q}{\partial y}+\frac{\partial R}{\partial z}
を発散と呼ぶ。これは、各方向の成分がその方向にどれだけ増えているかを足し合わせたもので、局所的な湧き出しや吸い込みを測る。
この式が自然なのは、小さい直方体から出る流束を考えると見える。x 方向だけ見ると、左右の面から出る流量の差は 1 次近似で
\frac{\partial P}{\partial x}\,\Delta x\,\Delta y\,\Delta z
である。これを y,z 方向でも同様に足し合わせると、
\left(\frac{\partial P}{\partial x}+\frac{\partial Q}{\partial y}+\frac{\partial R}{\partial z}\right)\Delta V
となる。より正確には、\mathbf r_0 へ縮む小さな直方体 V について
\operatorname{NetFlux}(V)
=(\nabla\cdot\mathbf F)(\mathbf r_0)\operatorname{Vol}(V)
+o(\operatorname{Vol}(V))
である。したがって発散は、単位体積あたりの正味の流出量の極限である。
後続の面積分を使えば、この意味はより正確に書ける。B_\varepsilon(\mathbf r_0) を中心 \mathbf r_0、半径 \varepsilon の球とし、\mathbf n をその境界の外向き単位法線とすると、
(\nabla\cdot\mathbf F)(\mathbf r_0)
=\lim_{\varepsilon\to0}
\frac1{\operatorname{Vol}(B_\varepsilon)}
\iint_{\partial B_\varepsilon}\mathbf F\cdot\mathbf n\,dS
と書ける。ここでは幾何的意味の予告として示し、積分の定義は次の講義で行う。
5.33. 回転
同じ C^1 ベクトル場 \mathbf F=(P,Q,R) に対して
\nabla\times \mathbf F=
\left(
\frac{\partial R}{\partial y}-\frac{\partial Q}{\partial z},
\frac{\partial P}{\partial z}-\frac{\partial R}{\partial x},
\frac{\partial Q}{\partial x}-\frac{\partial P}{\partial y}
\right)
を回転と呼ぶ。これは場が近くでどれだけ回ろうとしているかを表す量である。
たとえば xy 平面で \mathbf F=(P,Q,0) を考えると、小さい長方形の周りの循環は 1 次近似で
\left(\frac{\partial Q}{\partial x}-\frac{\partial P}{\partial y}\right)\Delta x\,\Delta y
になる。より正確には、この循環は
\left(\frac{\partial Q}{\partial x}-\frac{\partial P}{\partial y}\right)\Delta A
+o(\Delta A)
である。3 次元ではこれを各方向へ拡張したものが \nabla\times \mathbf F である。
単位ベクトル \mathbf n に垂直で、中心 \mathbf r_0、半径 \varepsilon の円板を D_\varepsilon(\mathbf r_0,\mathbf n) とする。その境界を \mathbf n に対する右手則の向きに回ると、
\mathbf n\cdot(\nabla\times\mathbf F)(\mathbf r_0)
=\lim_{\varepsilon\to0}
\frac1{\operatorname{Area}(D_\varepsilon)}
\oint_{\partial D_\varepsilon}\mathbf F\cdot d\mathbf r
となる。つまり回転は角速度そのものではなく、向きごとの単位面積あたりの局所循環をまとめたベクトルである。この線積分も後続講義で定義する。
8最終形
\boxed{f(\mathbf r_0+\mathbf h)
=f(\mathbf r_0)+\nabla f(\mathbf r_0)\cdot\mathbf h+o(\|\mathbf h\|)}
\boxed{D_{\mathbf u}f(\mathbf r_0)=\nabla f(\mathbf r_0)\cdot\mathbf u}
\boxed{\nabla\cdot \mathbf F=P_x+Q_y+R_z}
\boxed{\nabla\times \mathbf F=(R_y-Q_z,\ P_z-R_x,\ Q_x-P_y)}
これらは f,\mathbf F\in C^1 という共通条件の下で用いる。