守恒定律、连续性方程和玻印亭矢量

本文探讨了守恒定律的重要性,包括动量、能量和电荷的守恒,以及它们如何体现对称性。文章还介绍了连续性方程在描述质量、电荷和能量流动中的关键作用,尤其是玻印亭矢量在电磁学中的应用,揭示了电磁波为横波的特性。此外,还提到了守恒定律与哈密顿力学、诺特定理的关联。

守恒的东西总是人们乐于接受的,总是觉得冥冥之中有种神秘力量维持着这份永恒。

钻石恒久远,一颗永流传—–鲁迅没说。

确实,虽然这个世界瞬息万变,沧海桑田,中国更是日新月异,但总有些东西是守恒的,目前人们发现的有质量守恒、电荷守恒、能量守恒、动量守恒等,还有别的在某些条件下才成立的守恒。

在经典力学里,动量守恒是牛三定律的直接推论(见下面)。

在一个封闭系统里(没有外力,与外界没有物质或能量交换),假设存在两个相互作用的粒子,根据牛三定律

F1=dp1dt

F2=dp2dt

dp1dt=dp2dt

对上式做一个简单的处理,得到
ddt(p1+p2)=0


p1+p2=const.

动量守恒是空间各向同性(或叫空间平移不变性)的直接数学结果,也就是说物理定律不因所在位置的不同而存在差异。比如,牛顿定律在月球上也一样适用。

在哈密顿力学里,动量是位置的正则共轭量,两者在哈密顿流所构成的相空间里构成了一定的面积。

在线性变换下,面积守恒,且形状不会畸变;如果存在非线性力,则面积虽守恒但形状畸变,即所谓的混沌出现;如果出现耗散力,则面积不再守恒。

因为只要在相空间里存在粒子,则必定存在面积,此时一个位置会对应一个动量分布,同理,一个动量会对应一个位置分布,也就是说这两者没法同时确定,这也就是海森堡不确定性原理的一个体现。(其实,相空间里的一个位置动量共轭对,对应了一个粒子所处的状态)。但测量的时候就不再是这样了。

能量守恒也是一种对称性的体现,那就是时间。也就是说,物理定律不会随着时间的推移而存在差异,牛顿时期的三大定律到现在仍然成立(有人会说,现在老牛的东西过时了,有了相对论,但是,牛顿那个时代难道没有相对论吗?相对论一直都在,只是爱因斯坦在前不久才发现了它而已)。

其实,由诺特(一个热爱数学却备受冷眼的女数学家)定理可以直接推导出能量守恒。

该定理说任何连续一个对称性必定包含一个守恒量。除了时间平移不变和空间平移不变,还有个空间旋转不变,这直接导致了角动量守恒。开普勒面积守恒定律和行星在平面上的向心运动都是角动量守恒的体现。

与动量一样,哈密顿力学里能量和时间是一对正则共轭量。所以能量和时间没法同时测准,测不准原理的再次体现!

哈密顿力学看似是直接把拉格朗日力学做了个勒让德变换,即把广义速度变成了广义动量。

貌似只是数学上的一点改动,其实这一转换直接导致了对称性和守恒量在光天化日之下的关联,而目光敏锐的诺特找到了这种关联,并得出了诺特定理。

能量守恒说能量既不会创造也不会消失,只能从一点转移到另一点。

但这种说法有个明显的缺点,能量能从一个地方突然消失然后在另一个地方突然出现吗?显然是不可能的,超距作用已经被证伪。

一个地方的能量随着时间增加,只能是另一个地方的能量以能流密度的方式从该地方翻越崇山峻岭不间断的流到了这个地方。

就好比水流一样,不可能凭空突然出现一个泉水而另一个地方突然消失了一个泉水。只能是通过水管或地下水在泉水之间流通。

同理,电荷在某个地方堆积,必定是电流在那有流进或流出。

可见,连续性方程使得守恒定律更加严密化。

以流体为例,在d

<think> 我们正在讨论流体力学中的连续性方程。根据用户的要求提供的引用,我们需要详细解释连续性方程的原理、表达式应用。 引用[1]中提到了连续性方程的推导过程:基于质量守恒定律,考虑一个微小六面体控制体,通过计算流入流出的质量差等于控制体内质量的变化。 引用[2]则列出了流体力学基本方程的框架,包括连续性方程、动量方程能量方程等。 用户上一次的问题是关于二维连续性方程:$\frac{\partial v_x}{\partial x} + \frac{\partial v_y}{\partial y} = 0$,我们解释了这是不可压缩流体的二维形式。 现在用户要求了解更一般的连续性方程,包括原理、表达式应用。 根据引用[1],连续性微分方程的一般形式为: 单位时间内流进流出控制体的质量差等于控制体内流体因密度变化所引起的质量增量。 推导过程如下: 考虑一个固定在空间中的微小六面体,其中心在$(x,y,z)$,边长分别为$dx, dy, dz$。 在x方向,单位时间内从左侧面流入的质量为$\rho v_x dydz$,从右侧面流出的质量为$\left(\rho v_x + \frac{\partial (\rho v_x)}{\partial x} dx\right) dydz$。 因此,x方向净流出质量为:$\frac{\partial (\rho v_x)}{\partial x} dxdydz$。 同理,y方向z方向的净流出质量分别为:$\frac{\partial (\rho v_y)}{\partial y} dxdydz$$\frac{\partial (\rho v_z)}{\partial z} dxdydz$。 整个控制体的净流出质量总为: $$\left[ \frac{\partial (\rho v_x)}{\partial x} + \frac{\partial (\rho v_y)}{\partial y} + \frac{\partial (\rho v_z)}{\partial z} \right] dxdydz$$ 同时,控制体内质量的变化率为(质量减少率,因为流出导致质量减少): $$-\frac{\partial \rho}{\partial t} dxdydz$$ 根据质量守恒,净流出质量等于控制体内质量的减少,即: $$\left[ \frac{\partial (\rho v_x)}{\partial x} + \frac{\partial (\rho v_y)}{\partial y} + \frac{\partial (\rho v_z)}{\partial z} \right] dxdydz = - \frac{\partial \rho}{\partial t} dxdydz$$ 两边除以$dxdydz$,得到: $$\frac{\partial \rho}{\partial t} + \frac{\partial (\rho v_x)}{\partial x} + \frac{\partial (\rho v_y)}{\partial y} + \frac{\partial (\rho v_z)}{\partial z} = 0$$ 这就是连续性微分方程的一般形式。 另外,可以用向量形式表示为: $$\frac{\partial \rho}{\partial t} + \nabla \cdot (\rho \mathbf{v}) = 0$$ 其中$\mathbf{v}=(v_x, v_y, v_z)$是速度矢量。 特殊情况: 1. 定常流动:密度不随时间变化,$\frac{\partial \rho}{\partial t}=0$,则方程简化为: $$\nabla \cdot (\rho \mathbf{v}) = 0$$ 即单位时间内流出控制体的净质量为零。 2. 不可压缩流体:密度为常数(不仅不随时间变化,也不随空间变化),则方程进一步简化为: $$\nabla \cdot \mathbf{v} = 0$$ 即速度场的散度为零,这就是用户之前提到的二维形式在三维的推广。 应用: 连续性方程是流体力学中最基本的方程之一,它必须被任何流动所满足。因此,在求解任何流体流动问题时,连续性方程都是必须满足的条件。它被广泛应用于: - 计算流体动力学(CFD)模拟 - 空气动力学设计(如飞机、汽车的外形设计) - 水利工程(如河流、管道流动) - 气象学海洋学(如大气环流、洋流模拟) - 生物流体力学(如血液流动) 下面我们给出一个实际应用的例子:管道流动。在管道中,连续性方程常常伯努利方程一起用于计算流速压力分布。 例如,对于一维定常流动(如管道截面变化),连续性方程简化为: $$ \rho_1 A_1 v_1 = \rho_2 A_2 v_2 $$ 其中$A$是截面积。如果是不可压缩流体(如水),则$\rho_1=\rho_2$,于是: $$ A_1 v_1 = A_2 v_2 $$ 这意味着在管道变细的地方流速会增加。 总结:连续性方程描述了质量守恒在流体运动中的表现形式,其一般形式包含密度速度的变化,在定常不可压缩情况下可以简化。 根据要求,我们需要生成相关问题。 相关问题可以围绕连续性方程的推导、简化形式、应用以及与其他方程的关系等方面。 </think> ### 流体力学连续性方程详解 #### 一、基本原理 连续性方程是流体运动的基本方程,表述**质量守恒定律**在流体力学中的数学形式[^1]。其核心原理是: > 单位时间内流入控制体的质量与流出控制体的质量之差,等于控制体内流体因密度变化引起的质量增量[^1]。 用物理语言描述: $$\begin{pmatrix} \text{控制体内} \\ \text{质量变化率} \end{pmatrix} = \begin{pmatrix} \text{质量} \\ \text{流入率} \end{pmatrix} - \begin{pmatrix} \text{质量} \\ \text{流出率} \end{pmatrix}$$ #### 二、数学表达式 1. **一般形式(三维可压缩流体)**: $$\frac{\partial \rho}{\partial t} + \frac{\partial (\rho v_x)}{\partial x} + \frac{\partial (\rho v_y)}{\partial y} + \frac{\partial (\rho v_z)}{\partial z} = 0$$ 其中: - $\rho$:流体密度 - $v_x, v_y, v_z$:速度分量 - $t$:时间 2. **简化形式**: | 流动类型 | 条件 | 简化方程 | |---|---|---| | 定常流动 | $\frac{\partial \rho}{\partial t}=0$ | $\nabla \cdot (\rho \mathbf{v}) = 0$ | | 不可压缩流动 | $\rho$为常数 | $\nabla \cdot \mathbf{v} = 0$ | | 二维不可压缩 | $\frac{\partial v_x}{\partial x} + \frac{\partial v_y}{\partial y} = 0$ | (用户原始方程) | 3. **向量形式**: $$\frac{\partial \rho}{\partial t} + \nabla \cdot (\rho \mathbf{v}) = 0$$ 其中$\nabla \cdot$为散度算子,$\mathbf{v}$为速度矢量。 #### 三、推导过程(基于引用[1]) 考虑以$(x,y,z)$为中心的微小六面体控制体(边长$dx,dy,dz$): 1. **x方向净质量流量**: $$\left[ \rho v_x - \left( \rho v_x + \frac{\partial (\rho v_x)}{\partial x} dx \right) \right] dydz = -\frac{\partial (\rho v_x)}{\partial x} dxdydz$$ 2. **y,z方向同理**,总净流出质量为: $$-\left[ \frac{\partial (\rho v_x)}{\partial x} + \frac{\partial (\rho v_y)}{\partial y} + \frac{\partial (\rho v_z)}{\partial z} \right] dxdydz$$ 3. **控制体内质量变化率**: $$\frac{\partial \rho}{\partial t} dxdydz$$ 4. **质量守恒要求**: $$\frac{\partial \rho}{\partial t} + \nabla \cdot (\rho \mathbf{v}) = 0$$ 证毕[^1]。 #### 四、物理意义与应用 1. **物理本质**: - 反映流体运动的连续性条件 - 约束速度场与密度场的耦合关系 - 不可压缩流中表现为流速变化与截面积成反比($A_1v_1 = A_2v_2$) 2. **工程应用**: - **管道设计**:计算变截面管道的流速分布 - **空气动力学**:飞机机翼绕流分析 - **CFD模拟**:与N-S方程联立求解流场 - **气象预报**:大气环流模型的质量守恒校验 ```python # 简化管道流速计算示例(不可压缩流) A1 = 2.0 # 截面1面积 (m²) A2 = 0.5 # 截面2面积 (m²) v1 = 1.5 # 截面1流速 (m/s) v2 = (A1 * v1) / A2 # 连续性方程直接求解 print(f"截面2流速: {v2:.2f} m/s") # 输出: 6.00 m/s ``` #### 五、数值求解工具 推荐开源软件: 1. **OpenFOAM**:有限体积法求解器(含不可压缩流模块) 2. **SU2**:航空航天领域优化设计工具 3. **FEniCS**:基于有限元法的偏微分方程求解库 4. **Python库**:PyFOAM, FiPy, Dedalus
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