三维空间中,沿给定曲面对向量场进行积分,评估向量场的法向分量穿过曲面的流量。解决流量分布不均匀的流体在有向曲面上流过的体积. 这是最一般的表达形式,适用于任何形状的曲面和任意向量场
∮ S F ⋅ d S \oint_S \mathbf{F} \cdot d\mathbf{S} ∮ S F ⋅ d S
F \mathbf{F} F 是向量场 d S d\mathbf{S} d S 是微元的法向量,一般会规定微元的正方向。通过向量场F ( u , v ) \mathbf{F}(u,v) F ( u , v ) 在微元d S {} \mathbf{dS} dS 处的法向量点乘结果进行积分. 为此需要先计算微元d S \mathbf{dS} dS 处的法向量.
d S = ( ∂ r ∂ u × ∂ r ∂ v ) d u d v d\mathbf{S} = \left(\frac{\partial \mathbf{r}}{\partial u} \times \frac{\partial \mathbf{r}}{\partial v}\right) du dv d S = ( ∂ u ∂ r × ∂ v ∂ r ) d u d v
r \mathbf{r} r , ∂ r ∂ θ \frac{\partial \mathbf{r}}{\partial \theta} ∂ θ ∂ r 和 ∂ r ∂ z \frac{\partial \mathbf{r}}{\partial z} ∂ z ∂ r 是向量。先对向量计算偏导数,再通过叉积得到法向量。
根据不同坐标系, 微元有不同形式, 下面总结三维直角坐标系、柱面坐标系和球面坐标系下,曲面积分微元 d S d\mathbf{S} d S 的不同形式
在三维直角坐标系下,曲面微元 d S d\mathbf{S} d S 的计算基于曲面的参数化形式 r ( x , y ) \mathbf{r}(x, y) r ( x , y ) ,其中 x , y x, y x , y 是曲面的参数。
在柱面坐标系中,位置由 r , θ , z r, \theta, z r , θ , z 描述。如果考虑一个侧面,其参数化形式可以是 r ( θ , z ) = ( r cos θ , r sin θ , z ) \mathbf{r}(\theta, z) = (r \cos \theta, r \sin \theta, z) r ( θ , z ) = ( r cos θ , r sin θ , z ) 。
微元 d S d\mathbf{S} d S :d S = ( ∂ r ∂ θ × ∂ r ∂ z ) d θ d z = ( r cos θ , r sin θ , 0 ) r d θ d z d\mathbf{S} = \left(\frac{\partial \mathbf{r}}{\partial \theta} \times \frac{\partial \mathbf{r}}{\partial z}\right) d\theta dz = (r \cos \theta, r \sin \theta, 0) \, r d\theta dz d S = ( ∂ θ ∂ r × ∂ z ∂ r ) d θ d z = ( r cos θ , r sin θ , 0 ) r d θ d z
这里 r r r 是常数(对于一个特定的圆柱侧面),d θ d z d\theta dz d θ d z 表示参数空间的面积元。球面坐标系下,位置由 r , θ , ϕ r, \theta, \phi r , θ , ϕ 描述。曲面 r ( θ , ϕ ) = ( r sin ϕ cos θ , r sin ϕ sin θ , r cos ϕ ) \mathbf{r}(\theta, \phi) = (r \sin \phi \cos \theta, r \sin \phi \sin \theta, r \cos \phi) r ( θ , ϕ ) = ( r sin ϕ cos θ , r sin ϕ sin θ , r cos ϕ ) 通常用来描述球面。
微元 d S d\mathbf{S} d S :d S = ( ∂ r ∂ θ × ∂ r ∂ ϕ ) d θ d ϕ = ( r sin ϕ cos θ , r sin ϕ sin θ , r cos ϕ ) r 2 sin ϕ d θ d ϕ d\mathbf{S} = \left(\frac{\partial \mathbf{r}}{\partial \theta} \times \frac{\partial \mathbf{r}}{\partial \phi}\right) d\theta d\phi = (r \sin \phi \cos \theta, r \sin \phi \sin \theta, r \cos \phi) \, r^2 \sin \phi d\theta d\phi d S = ( ∂ θ ∂ r × ∂ ϕ ∂ r ) d θ d ϕ = ( r sin ϕ cos θ , r sin ϕ sin θ , r cos ϕ ) r 2 sin ϕ d θ d ϕ
这里 r r r 是球体的半径,sin ϕ d θ d ϕ \sin \phi d\theta d\phi sin ϕ d θ d ϕ 表示参数空间的面积元。三维空间中, 向量场F = ( P , Q , R ) F=(P,Q,R) F = ( P , Q , R ) (PQR分别是x,y,z三个直角坐标系方向的分量) 穿过有向曲面的流量Φ \Phi Φ 表示为以下形式:
Φ ( x , y , z ) = ∬ P ( x , y , z ) d y d z + Q ( x , y , z ) d x d z + R ( x , y , z ) d x d y \Phi(x,y,z)=\iint P(x,y,z)dydz+Q(x,y,z)dxdz+R(x,y,z)dxdy Φ ( x , y , z ) = ∬ P ( x , y , z ) d y d z + Q ( x , y , z ) d x d z + R ( x , y , z ) d x d y
分量形式是特别为直角坐标系定制的,为了简化特定情况下的积分计算, 不具有一般性.
这是同济教材给出的形式,我认为只给出直角坐标形式十分具有误导性和混淆性,计算方法的顺序也很乱,不建议看。
这里所说的“对坐标”的含义主要在于向量场F = ( P , Q , R ) \mathbf{F} = (P, Q, R) F = ( P , Q , R ) 中的分量P , Q , R P, Q, R P , Q , R ,这些分量是与坐标轴x , y , z x, y, z x , y , z 相关的。第二类曲面积分计算的是向量场F \mathbf{F} F 与曲面S S S 的法向量d S d\mathbf{S} d S 的点积,即考虑了空间中各点坐标的向量场分量与曲面方向的关系。这个点积结果F ⋅ d S \mathbf{F} \cdot d\mathbf{S} F ⋅ d S 实际上是向量场各分量与对应坐标轴的面积分元素(如d x d y , d y d z , d z d x dxdy, dydz, dzdx d x d y , d y d z , d z d x )相乘的总和,这也就是“对坐标”的意义所在。
因此,尽管直接的表达式中不显式出现“坐标”这个词,但这种积分方式实际上是在通过曲面积分来考察向量场中每个坐标分量的贡献。这也是为什么它被称为“对坐标的曲面积分”。在更详细的分解中,我们可以将F ⋅ d S \mathbf{F} \cdot d\mathbf{S} F ⋅ d S 展开为:
F ⋅ d S = P d y d z + Q d x d z + R d x d y \mathbf{F} \cdot d\mathbf{S} = P dy dz + Q dx dz + R dx dy F ⋅ d S = P d y d z + Q d x d z + R d x d y
在这里,P , Q , R P, Q, R P , Q , R 是向量场F \mathbf{F} F 的坐标分量,d y d z , d x d z , d x d y dy dz, dx dz, dx dy d y d z , d x d z , d x d y 是与坐标平面相对应的面积元,这就是对坐标分量的积分表示。这种表示方式使得积分的计算与坐标轴密切相关,从而体现出“对坐标”的命名来源。
考虑曲面 S S S 上的向量场 v \mathbf{v} v ,对于曲面 S S S 上的每个点 x ,向量 v ( x ) \mathbf{v}(x) v ( x ) 是一个向量。想象一个穿过 S S S 的液体流,使得 v ( x ) \mathbf{v}(x) v ( x ) 决定液体在 x x x 的速度。则流量定义为单位时间穿过 S S S 的液体量。
这个解释意味着,如果向量场和 S S S 在每点相切,则流量为 0,因为液体平行于 S S S 流动,从而不进不出。这也意味着如果 v \mathbf{v} v 不仅仅沿着 S S S 流动,即如果 v \mathbf{v} v 既有切向分量也有法向分量,则只有法向分量对流量作出贡献。基于这个推理,要找出流量,我们必须取 v \mathbf{v} v 和 S S S 上每点的单位法向量的点积,这就给出了一个标量场,然后就可以用上述方式积分。公式如下:
∫ S v ⋅ d S = ∫ S ( v ⋅ n ) d S = ∬ T v ( x ( s , t ) ) ⋅ ( ∂ x ∂ s × ∂ x ∂ t ) d s d t . \int _{S}{\mathbf{v} }\cdot \,\mathrm {d} {\mathbf {S} }=\int _{S}({\mathbf {v} }\cdot {\mathbf {n} })\,\mathrm {d} S=\iint _{T}{\mathbf {v} }(\mathbf {x} (s,t))\cdot \left({\partial \mathbf {x} \over \partial s}\times {\partial \mathbf {x} \over \partial t}\right)\mathrm {d} s\,\mathrm {d} t. ∫ S v ⋅ d S = ∫ S ( v ⋅ n ) d S = ∬ T v ( x ( s , t )) ⋅ ( ∂ s ∂ x × ∂ t ∂ x ) d s d t .
右手边的叉积是由参数化所决定的法向量。
该公式定义为向量场 v \mathbf{v} v 在 S S S 上的面积分。
令 F ( x , y , z ) \mathbf{F}(x,y,z) F ( x , y , z ) 是三维空间中的一个向量场,S S S 是一个有方向(带单位法向量n \mathbf{n} n )的光滑曲面。向量场 F \mathbf{F} F 在曲面 S S S 上的曲面积分 (或通量 )定义为
∬ S F ⋅ d S = ∬ S F ⋅ n d S , \iint_{S} \mathbf{F} \cdot d\mathbf{S} \;=\; \iint_{S} \mathbf{F} \cdot \mathbf{n}\, dS, ∬ S F ⋅ d S = ∬ S F ⋅ n d S ,
其中
n \mathbf{n} n 为曲面的单位法向量 (方向由题目或场景指定),d S dS d S 为曲面的面积微元 。直观解释 :这是计算 F \mathbf{F} F 在法向方向(即“穿透”曲面的方向)的分量在整条曲面上累积的结果,可以理解为流体流过曲面的“流量”。
曲面积分的核心是计算曲面的法向量与面积微元 d S d\mathbf{S} d S 。最普适的计算方式是基于曲面参数化的偏导数叉积:
d S = ( ∂ r ∂ u × ∂ r ∂ v ) d u d v , d\mathbf{S} = \left(\frac{\partial \mathbf{r}}{\partial u} \times \frac{\partial \mathbf{r}}{\partial v}\right) du\,dv, d S = ( ∂ u ∂ r × ∂ v ∂ r ) d u d v ,
其中:
r ( u , v ) \mathbf{r}(u,v) r ( u , v ) 是曲面的参数化表示;( u , v ) (u,v) ( u , v ) 是参数变量,∂ r ∂ u \frac{\partial \mathbf{r}}{\partial u} ∂ u ∂ r 和 ∂ r ∂ v \frac{\partial \mathbf{r}}{\partial v} ∂ v ∂ r 是切向量。以下展示直角坐标系、柱坐标系和球坐标系中该公式的应用,解释如何从参数化计算微元 d S d\mathbf{S} d S 及其中因子的来源。
最常用的通用公式是通过曲面的参数化表示:
曲面参数化 将曲面 S S S 用参数映射 ( u , v ) ↦ r ( u , v ) (u,v) \mapsto \mathbf{r}(u,v) ( u , v ) ↦ r ( u , v ) 表示为:
r ( u , v ) = ( x ( u , v ) , y ( u , v ) , z ( u , v ) ) , \mathbf{r}(u,v) = \bigl(x(u,v),\,y(u,v),\,z(u,v)\bigr), r ( u , v ) = ( x ( u , v ) , y ( u , v ) , z ( u , v ) ) ,
其中 u , v u, v u , v 是参数,曲面上的点 ( x , y , z ) (x,y,z) ( x , y , z ) 都由 ( u , v ) (u,v) ( u , v ) 确定。
面积微元法向量 曲面的面积微元 d S d\mathbf{S} d S 由参数化的两个偏导的外积给出:
d S = ( ∂ r ∂ u × ∂ r ∂ v ) d u d v , d\mathbf{S} = \left(\frac{\partial \mathbf{r}}{\partial u} \times \frac{\partial \mathbf{r}}{\partial v}\right) du\,dv, d S = ( ∂ u ∂ r × ∂ v ∂ r ) d u d v ,
其中 ∂ r ∂ u \frac{\partial \mathbf{r}}{\partial u} ∂ u ∂ r 和 ∂ r ∂ v \frac{\partial \mathbf{r}}{\partial v} ∂ v ∂ r 是曲面参数化的切向量。
面积分公式 代入向量场 F \mathbf{F} F ,曲面积分变为:
∬ S F ⋅ d S = ∬ D F ( r ( u , v ) ) ⋅ ( ∂ r ∂ u × ∂ r ∂ v ) d u d v , \iint_{S} \mathbf{F} \cdot d\mathbf{S} \;=\; \iint_{D} \mathbf{F}\bigl(\mathbf{r}(u,v)\bigr)\cdot \biggl(\frac{\partial \mathbf{r}}{\partial u}\times \frac{\partial \mathbf{r}}{\partial v}\biggr) \,du\,dv, ∬ S F ⋅ d S = ∬ D F ( r ( u , v ) ) ⋅ ( ∂ u ∂ r × ∂ v ∂ r ) d u d v ,
其中 D D D 是参数域 ( u , v ) (u,v) ( u , v ) -平面上对应的投影区域。
优点 :此形式适用于任意光滑曲面,只需能合理参数化曲面即可。
当曲面 S S S 平行于某个坐标面时(例如,平面或其分块部分),可以直接利用分量形式简化计算:
∬ S F ⋅ d S = ∬ S ( P d y d z + Q d z d x + R d x d y ) , \iint_S \mathbf{F} \cdot d\mathbf{S} = \iint_S \bigl(P\,dy\,dz + Q\,dz\,dx + R\,dx\,dy\bigr), ∬ S F ⋅ d S = ∬ S ( P d y d z + Q d z d x + R d x d y ) ,
其中 F = ( P , Q , R ) \mathbf{F} = (P, Q, R) F = ( P , Q , R ) 是向量场的分量。
注意事项 :
若曲面法向量朝向的方向不同(例如“外侧”或“内侧”),需根据几何调整分量的正负号。 此形式仅适用于曲面是平面(或由平面分块组成)的情形;对于复杂曲面(如球面、柱面),通常需回到参数化形式。 同济版教材中的$$\iint P,dy,dz + Q,dz,dx + R,dx,dy$$ 指的正是这种在直角坐标系下、根据各分量对不同坐标面贡献来表达流量的做法。本质上与参数化公式完全一致,只是写法不同。
无论使用参数化形式还是直角坐标形式,常见的计算步骤如下:
确定曲面和方向
明确曲面的方程或参数化方式(如 z = f ( x , y ) z = f(x,y) z = f ( x , y ) 、x 2 + z 2 = 1 x^2 + z^2 = 1 x 2 + z 2 = 1 等)。 确定曲面法向量的方向(“外侧”或“上侧”),确保方向的一致性。 参数化曲面
根据几何特点选取参数变量 ( u , v ) (u,v) ( u , v ) ,将曲面用参数化表示为 r ( u , v ) \mathbf{r}(u,v) r ( u , v ) 。 例如:圆柱面可用 ( θ , y ) (\theta, y) ( θ , y ) ,球面用 ( θ , ϕ ) (\theta, \phi) ( θ , ϕ ) ,平面直接用 ( x , y ) (x, y) ( x , y ) 。 计算法向量和面积微元
代入积分公式并计算
提示 :
若法向方向有要求(如“外侧”),需确保叉积的方向与要求一致(必要时取反)。 若无法直接参数化曲面,分块处理使用分量形式可能更便捷。 直角坐标系中的曲面通常可以表达为显式函数,如 z = f ( x , y ) z = f(x, y) z = f ( x , y ) 。参数化可选用 ( u , v ) = ( x , y ) (u, v) = (x, y) ( u , v ) = ( x , y ) ,则有:
r ( x , y ) = ( x , y , f ( x , y ) ) . \mathbf{r}(x, y) = (x, y, f(x, y)). r ( x , y ) = ( x , y , f ( x , y )) .
求偏导数:
∂ r ∂ x = ( 1 , 0 , f x ) , ∂ r ∂ y = ( 0 , 1 , f y ) , \frac{\partial \mathbf{r}}{\partial x} = (1, 0, f_x), \quad \frac{\partial \mathbf{r}}{\partial y} = (0, 1, f_y), ∂ x ∂ r = ( 1 , 0 , f x ) , ∂ y ∂ r = ( 0 , 1 , f y ) ,
其中 f x = ∂ f ∂ x f_x = \frac{\partial f}{\partial x} f x = ∂ x ∂ f , f y = ∂ f ∂ y f_y = \frac{\partial f}{\partial y} f y = ∂ y ∂ f 。
叉积计算:
∂ r ∂ x × ∂ r ∂ y = ∣ i j k 1 0 f x 0 1 f y ∣ = ( − f x , − f y , 1 ) . \frac{\partial \mathbf{r}}{\partial x} \times \frac{\partial \mathbf{r}}{\partial y} = \begin{vmatrix} \mathbf{i} & \mathbf{j} & \mathbf{k} \\ 1 & 0 & f_x \\ 0 & 1 & f_y \end{vmatrix} = (-f_x, -f_y, 1). ∂ x ∂ r × ∂ y ∂ r = i 1 0 j 0 1 k f x f y = ( − f x , − f y , 1 ) .
得到面积微元:
d S = ∂ r ∂ x × ∂ r ∂ y d x d y = ( − f x i − f y j + k ) d x d y . d\mathbf{S} = \frac{\partial \mathbf{r}}{\partial x} \times \frac{\partial \mathbf{r}}{\partial y} \, dx\,dy = (-f_x\,\mathbf{i} - f_y\,\mathbf{j} + \mathbf{k}) \, dx\,dy. d S = ∂ x ∂ r × ∂ y ∂ r d x d y = ( − f x i − f y j + k ) d x d y .
法向量为 ( − f x , − f y , 1 ) (-f_x, -f_y, 1) ( − f x , − f y , 1 ) ,面积因子为 d x d y dx\,dy d x d y 。
对于 z = f ( x , y ) z = f(x,y) z = f ( x , y ) 的曲面:
d S = ( − f x i − f y j + k ) d x d y . d\mathbf{S} = (-f_x\,\mathbf{i} - f_y\,\mathbf{j} + \mathbf{k}) \, dx\,dy. d S = ( − f x i − f y j + k ) d x d y .
柱坐标系下,位置用 ( r , θ , z ) (r, \theta, z) ( r , θ , z ) 表示,曲面的参数化可以选为:
r ( θ , z ) = ( r cos θ , r sin θ , z ) , \mathbf{r}(\theta, z) = (r\cos\theta, r\sin\theta, z), r ( θ , z ) = ( r cos θ , r sin θ , z ) ,
其中 ( u , v ) = ( θ , z ) (u, v) = (\theta, z) ( u , v ) = ( θ , z ) 。
求偏导数:
∂ r ∂ θ = ( − r sin θ , r cos θ , 0 ) , ∂ r ∂ z = ( 0 , 0 , 1 ) . \frac{\partial \mathbf{r}}{\partial \theta} = (-r\sin\theta, r\cos\theta, 0), \quad \frac{\partial \mathbf{r}}{\partial z} = (0, 0, 1). ∂ θ ∂ r = ( − r sin θ , r cos θ , 0 ) , ∂ z ∂ r = ( 0 , 0 , 1 ) .
叉积计算:
∂ r ∂ θ × ∂ r ∂ z = ∣ i j k − r sin θ r cos θ 0 0 0 1 ∣ = ( r cos θ , r sin θ , 0 ) . \frac{\partial \mathbf{r}}{\partial \theta} \times \frac{\partial \mathbf{r}}{\partial z} = \begin{vmatrix} \mathbf{i} & \mathbf{j} & \mathbf{k} \\ -r\sin\theta & r\cos\theta & 0 \\ 0 & 0 & 1 \end{vmatrix} = (r\cos\theta, r\sin\theta, 0). ∂ θ ∂ r × ∂ z ∂ r = i − r sin θ 0 j r cos θ 0 k 0 1 = ( r cos θ , r sin θ , 0 ) .
得到面积微元:
d S = ( r cos θ i + r sin θ j ) r d θ d z . d\mathbf{S} = (r\cos\theta \, \mathbf{i} + r\sin\theta \, \mathbf{j}) \, r\, d\theta\,dz. d S = ( r cos θ i + r sin θ j ) r d θ d z .
法向量为 ( r cos θ , r sin θ , 0 ) (r\cos\theta, r\sin\theta, 0) ( r cos θ , r sin θ , 0 ) ,面积因子为 r d θ d z r\,d\theta\,dz r d θ d z 。
柱坐标系中,圆柱侧面的微元为:
d S = ( r cos θ i + r sin θ j ) r d θ d z . d\mathbf{S} = (r\cos\theta\,\mathbf{i} + r\sin\theta\,\mathbf{j}) \, r\,d\theta\,dz. d S = ( r cos θ i + r sin θ j ) r d θ d z .
球坐标系下,位置用 ( r , θ , ϕ ) (r, \theta, \phi) ( r , θ , ϕ ) 表示,球面参数化可选为:
r ( θ , ϕ ) = ( r sin ϕ cos θ , r sin ϕ sin θ , r cos ϕ ) , \mathbf{r}(\theta, \phi) = (r\sin\phi\cos\theta, r\sin\phi\sin\theta, r\cos\phi), r ( θ , ϕ ) = ( r sin ϕ cos θ , r sin ϕ sin θ , r cos ϕ ) ,
其中 ( u , v ) = ( θ , ϕ ) (u, v) = (\theta, \phi) ( u , v ) = ( θ , ϕ ) 。
求偏导数:
∂ r ∂ θ = ( − r sin ϕ sin θ , r sin ϕ cos θ , 0 ) , \frac{\partial \mathbf{r}}{\partial \theta} = (-r\sin\phi\sin\theta, r\sin\phi\cos\theta, 0), ∂ θ ∂ r = ( − r sin ϕ sin θ , r sin ϕ cos θ , 0 ) ,
∂ r ∂ ϕ = ( r cos ϕ cos θ , r cos ϕ sin θ , − r sin ϕ ) . \frac{\partial \mathbf{r}}{\partial \phi} = (r\cos\phi\cos\theta, r\cos\phi\sin\theta, -r\sin\phi). ∂ ϕ ∂ r = ( r cos ϕ cos θ , r cos ϕ sin θ , − r sin ϕ ) .
叉积计算:
∂ r ∂ θ × ∂ r ∂ ϕ = ∣ i j k − r sin ϕ sin θ r sin ϕ cos θ 0 r cos ϕ cos θ r cos ϕ sin θ − r sin ϕ ∣ . \frac{\partial \mathbf{r}}{\partial \theta} \times \frac{\partial \mathbf{r}}{\partial \phi} = \begin{vmatrix} \mathbf{i} & \mathbf{j} & \mathbf{k} \\ -r\sin\phi\sin\theta & r\sin\phi\cos\theta & 0 \\ r\cos\phi\cos\theta & r\cos\phi\sin\theta & -r\sin\phi \end{vmatrix}. ∂ θ ∂ r × ∂ ϕ ∂ r = i − r sin ϕ sin θ r cos ϕ cos θ j r sin ϕ cos θ r cos ϕ sin θ k 0 − r sin ϕ .
展开行列式:
∂ r ∂ θ × ∂ r ∂ ϕ = ( r 2 sin 2 ϕ cos θ , r 2 sin 2 ϕ sin θ , r 2 sin ϕ cos ϕ ) . \frac{\partial \mathbf{r}}{\partial \theta} \times \frac{\partial \mathbf{r}}{\partial \phi} = (r^2\sin^2\phi\cos\theta, r^2\sin^2\phi\sin\theta, r^2\sin\phi\cos\phi). ∂ θ ∂ r × ∂ ϕ ∂ r = ( r 2 sin 2 ϕ cos θ , r 2 sin 2 ϕ sin θ , r 2 sin ϕ cos ϕ ) .
得到面积微元:
d S = ∂ r ∂ θ × ∂ r ∂ ϕ d θ d ϕ = ( r 2 sin 2 ϕ cos θ i + r 2 sin 2 ϕ sin θ j + r 2 sin ϕ cos ϕ k ) d θ d ϕ . d\mathbf{S} = \frac{\partial \mathbf{r}}{\partial \theta} \times \frac{\partial \mathbf{r}}{\partial \phi} \, d\theta\,d\phi = (r^2\sin^2\phi\cos\theta \, \mathbf{i} + r^2\sin^2\phi\sin\theta \, \mathbf{j} + r^2\sin\phi\cos\phi \, \mathbf{k}) \, d\theta\,d\phi. d S = ∂ θ ∂ r × ∂ ϕ ∂ r d θ d ϕ = ( r 2 sin 2 ϕ cos θ i + r 2 sin 2 ϕ sin θ j + r 2 sin ϕ cos ϕ k ) d θ d ϕ .
面积因子为:
r 2 sin ϕ d θ d ϕ . r^2 \sin\phi\, d\theta\,d\phi. r 2 sin ϕ d θ d ϕ .
球坐标系中,球面的微元为:
d S = r 2 sin ϕ n d θ d ϕ , d\mathbf{S} = r^2\sin\phi \, \mathbf{n}\, d\theta\,d\phi, d S = r 2 sin ϕ n d θ d ϕ ,
其中 n \mathbf{n} n 是法向量,方向由球面的曲率决定。
令 S S S 为圆柱 x 2 + z 2 = 1 x^2 + z^2 = 1 x 2 + z 2 = 1 的侧面,0 ≤ y ≤ 4 0 \le y \le 4 0 ≤ y ≤ 4 。向量场 F = x i + 2 y j + 10 z k \mathbf{F} = x\,\mathbf{i} + 2y\,\mathbf{j} + 10z\,\mathbf{k} F = x i + 2 y j + 10 z k 。求
∬ S F ⋅ d S , \iint_{S} \mathbf{F} \cdot d\mathbf{S}, ∬ S F ⋅ d S ,
其中法向量规定为“向外 ”,即横向指向圆柱外侧。
参数化 用 θ \theta θ 表示绕圆柱的角度、y y y 表示高度:
r ( θ , y ) = ( cos θ , y , sin θ ) , 0 ≤ θ ≤ 2 π , 0 ≤ y ≤ 4. \mathbf{r}(\theta, y) = (\cos\theta,\,y,\,\sin\theta), \quad 0 \le \theta \le 2\pi,\quad 0 \le y \le 4. r ( θ , y ) = ( cos θ , y , sin θ ) , 0 ≤ θ ≤ 2 π , 0 ≤ y ≤ 4.
求叉积
∂ r ∂ θ = ( − sin θ , 0 , cos θ ) , ∂ r ∂ y = ( 0 , 1 , 0 ) . \frac{\partial \mathbf{r}}{\partial \theta} = (-\sin\theta,\,0,\,\cos\theta), \quad \frac{\partial \mathbf{r}}{\partial y} = (0,\,1,\,0). ∂ θ ∂ r = ( − sin θ , 0 , cos θ ) , ∂ y ∂ r = ( 0 , 1 , 0 ) .
∂ r ∂ θ × ∂ r ∂ y = ∣ i j k − sin θ 0 cos θ 0 1 0 ∣ = ( − cos θ ) i − sin θ k . \frac{\partial \mathbf{r}}{\partial \theta} \times \frac{\partial \mathbf{r}}{\partial y} = \begin{vmatrix} \mathbf{i} & \mathbf{j} & \mathbf{k}\\ -\sin\theta & 0 & \cos\theta\\ 0 & 1 & 0 \end{vmatrix} = (-\cos\theta)\,\mathbf{i} \;-\; \sin\theta\,\mathbf{k}. ∂ θ ∂ r × ∂ y ∂ r = i − sin θ 0 j 0 1 k cos θ 0 = ( − cos θ ) i − sin θ k .
这就是 d S d\mathbf{S} d S 的方向部分(未乘 d θ d y d\theta\,dy d θ d y )。若此方向正好 是圆柱外侧,可直接用;若相反,则需取负号。
在圆柱上,向外的法向量往往是 ( cos θ , 0 , sin θ ) (\cos\theta,\,0,\,\sin\theta) ( cos θ , 0 , sin θ ) 。 这里我们得到 ( − cos θ , 0 , − sin θ ) (-\cos\theta,\,0,\,-\sin\theta) ( − cos θ , 0 , − sin θ ) ,它与外侧方向相差负号 。 因此若要求指向外侧 ,可以令
d S = ( cos θ i + sin θ k ) d θ d y d\mathbf{S} = \bigl(\cos\theta\,\mathbf{i} + \sin\theta\,\mathbf{k}\bigr)\,d\theta\,dy d S = ( cos θ i + sin θ k ) d θ d y
(即把上面结果乘以 − 1 -1 − 1 )。或者 你也可以保持现有结果,再在积分里多加个负号。关键是方向必须和外侧吻合。
向量场在参数下的表达
F ( r ( θ , y ) ) = ( cos θ ) i + 2 y j + 10 ( sin θ ) k . \mathbf{F}(\mathbf{r}(\theta,y)) = (\cos\theta)\,\mathbf{i} + 2y\,\mathbf{j} + 10(\sin\theta)\,\mathbf{k}. F ( r ( θ , y )) = ( cos θ ) i + 2 y j + 10 ( sin θ ) k .
点乘并积分
F ⋅ d S = ( cos θ i + 2 y j + 10 sin θ k ) ⋅ ( cos θ i + sin θ k ) d θ d y . \mathbf{F} \cdot d\mathbf{S} = \bigl(\cos\theta\,\mathbf{i} + 2y\,\mathbf{j} + 10\sin\theta\,\mathbf{k}\bigr) \cdot \bigl(\cos\theta\,\mathbf{i} + \sin\theta\,\mathbf{k}\bigr)\,d\theta\,dy. F ⋅ d S = ( cos θ i + 2 y j + 10 sin θ k ) ⋅ ( cos θ i + sin θ k ) d θ d y .
= ( cos 2 θ + 10 sin 2 θ ) d θ d y ( 此处 2 y ⋅ 0 = 0 ) . = \bigl(\cos^2\theta + 10\,\sin^2\theta \bigr)\,d\theta\,dy \quad (\text{此处 }2y\cdot0=0). = ( cos 2 θ + 10 sin 2 θ ) d θ d y ( 此处 2 y ⋅ 0 = 0 ) .
积分域 :θ ∈ [ 0 , 2 π ] , y ∈ [ 0 , 4 ] \theta \in[0,2\pi],\,y \in[0,4] θ ∈ [ 0 , 2 π ] , y ∈ [ 0 , 4 ] 。 因此
∬ S F ⋅ d S = ∫ 0 4 ∫ 0 2 π ( cos 2 θ + 10 sin 2 θ ) d θ d y . \iint_{S} \mathbf{F} \cdot d\mathbf{S} = \int_{0}^{4}\int_{0}^{2\pi} \bigl(\cos^2\theta + 10\,\sin^2\theta\bigr)\,d\theta\,dy. ∬ S F ⋅ d S = ∫ 0 4 ∫ 0 2 π ( cos 2 θ + 10 sin 2 θ ) d θ d y .
∫ 0 2 π cos 2 θ d θ = π \int_0^{2\pi} \cos^2\theta\,d\theta = \pi ∫ 0 2 π cos 2 θ d θ = π .∫ 0 2 π sin 2 θ d θ = π \int_0^{2\pi} \sin^2\theta\,d\theta = \pi ∫ 0 2 π sin 2 θ d θ = π . 所以∫ 0 2 π ( cos 2 θ + 10 sin 2 θ ) d θ = π + 10 π = 11 π . \int_{0}^{2\pi} \bigl(\cos^2\theta + 10\,\sin^2\theta\bigr)\,d\theta = \pi + 10\,\pi = 11\pi. ∫ 0 2 π ( cos 2 θ + 10 sin 2 θ ) d θ = π + 10 π = 11 π .
再乘以 ∫ 0 4 d y = 4 \int_0^4 dy = 4 ∫ 0 4 d y = 4 ,
∬ S F ⋅ d S = 4 ⋅ 11 π = 44 π . \iint_{S} \mathbf{F} \cdot d\mathbf{S} = 4 \cdot 11\pi = 44\pi. ∬ S F ⋅ d S = 4 ⋅ 11 π = 44 π .
散度定理(Gauss / Ostrogradsky) 将封闭曲面上的通量(面积分)转化为该曲面所包围体积上的体积分
∬ S F ⋅ d S = ∭ V ∇ ⋅ F d V . \iint_{S} \mathbf{F}\cdot d\mathbf{S} \;=\; \iiint_{V} \nabla \cdot \mathbf{F}\, dV. ∬ S F ⋅ d S = ∭ V ∇ ⋅ F d V .
在求封闭曲面的通量 时非常实用。
曲线-曲面对偶 (Stokes定理等) 在更高阶讨论时,也会出现类似的线积分与面积分之间的对偶关系,但那主要用于旋度/环流等,超出本笔记范围。
各向量微分方程 (流体力学、电磁学) 在数学物理中,很多方程包含∇ ⋅ F \nabla\cdot\mathbf{F} ∇ ⋅ F 或 F ⋅ n \mathbf{F}\cdot\mathbf{n} F ⋅ n 等项,曲面积分公式是深入理解这些方程的重要工具。