1. 기울기 벡터 (Gradient Vector)
ㅇ 기울기 벡터 이란?
- 각각의 축 방향의 기울기를 성분 원소로 갖는 벡터
. 즉, 각 축방향/성분별 편미분 계수 (∂f/∂x, ∂f/∂y, ...)를 성분 원소로 갖는 벡터
ㅇ 기울기 벡터의 표기 : grad f , ▽f
- grad f = ▽f = ( fx, fy, ... ) = ( Dxf, Dyf, ... ) = ( ∂f/∂x, ∂f/∂y, ∂f/∂z )
. 여기서, f는, 스칼라 값을 갖는 (scalar-valued), 다변수 함수 f(x,y,...) 임
ㅇ 기울기 벡터의 방향
- `가장 크게 증가하는 방향`으로 향함
ㅇ 기울기 벡터와 등위면 간의 관계
- 등위면 f(x,y,z) = c 과 모든 점에서 `수직` 임
. 임의의 점에서의 ∇Ψ는 (Ψ : 포텐셜 함수), 등위면에 대해 수직한 `기울기 벡터` 임
2. 기울기 벡터 장 (Gradient Vector Field) => 보존력장
ㅇ 기울기 벡터들의 벡터장
ㅇ 만일, F = - ∇Ψ 형태를 갖는 함수 Ψ가 존재할 때,
- F를, 기울기 벡터장 또는 보존력장 이라고 하고,
. 그 힘(力場)의 방향이, Ψ 함수의 기울기가 작아지는 (-) 방향을 취함
- ∇는, 나블라 연산자라고 하는 벡터 미분 연산자 임
. 이를 스칼라 함수에 적용하면, 축방향 마다 미분된 결과가 벡터가 됨
- Ψ를, 포텐셜 함수 라고 함
. 위치에 따라 포텐셜 에너지가 변화하는 함수적 의존 관계를 표현하는 함수
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