数学

【ベクトル解析 発散(div)】わかりやすくまとめてみた

『3Dプログラミング』に取り組むうちに目にするようになってきた『ベクトル解析』

『3Dプログラミング』に限らず『工学系』の業界なら必須とも言われていて、『ベクトル解析』には3つ種類があります。

  • 勾配(grad)
  • 発散(div)
  • 回転(rot)

この記事では『発散(はっさん)』についてまとめています。

アオキ
わかりやすさ重視でいろいろはしょっていますので寛大な心でお読みください。
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ベクトル解析 発散(div)をわかりやすく イメージは水流

『発散(はっさん)』は、ストレス発散という言葉があるように、
『散らばる』というような意味になります。

  • 発散(はっさん)・・英語でdivergence(ダイバージェンス)。略してdiv(ディブ)

数学で考えるときは、水の流れ、『水流』で考えるとわかりやすいそうで。

図にするとこんなイメージでしょうか。


『X』『Y』『Z』の3軸があって、

その中で『水流』がザバーンと動いていると。

1点1点でそれぞれ方向や流れるスピードが違うと。

アオキ
熊本には白川水源というそれはそれはキレイな水流スポットがあるんです。

ベクトル解析 発散(div)をわかりやすく 湧き出しと吸い込み

『発散(div)』には独特の2つの考え方があります。

  • 湧き出し
  • 吸い込み

こちらも図をつくってみました。

3D空間の1点に注目して、その周りを小さな直方体で囲ったとします。

  • X軸・・左側から3入って、右側に2出ていく
  • Y軸・・手前側から1入って、奥側に1出ていく
  • Z軸・・下側から1入って、上側に2出ていく

というケースの場合。

  • 出ていった量(流出量)は (2+1+2) = 5
  • 入ってきた量(流入量)は (3+1+1) = 5

『流出量』 – 『流入量』 = 0 になるので、

『湧き出し』も『吸い込み』も発生していないという事になります。

もし『流出量』の方が多かったら、
立方体の中で水が増えていることになるので『湧き出し』といい、

もし『流入量』の方が多かったら、
立方体の中で水が減っていることになるので『吸い込み』といいます。

アオキ
ここまではなんとなくわかるかなぁ。
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ベクトル解析 発散(div)をわかりやすく 流出量-流入量を計算してみる

先ほどと同様、3D空間の1点を注目して、その周りを小さな直方体で囲ったとします。

とっても小さな直方体なので、それぞれΔx、Δy、Δzと表現します。

アオキ
プログラミングで組むとしたら、0.001くらいの値で設定したりします。

1点とはいえ流れがあるので『ベクトル』で考える必要があって、
1点(P)(x,y,z)を、X軸、Y軸、Z軸それぞれで分解して考えます。

  • Vx = (Vx(x, y, z), 0, 0)
  • Vy = (0, Vy(x, y, z), 0)
  • Vz = (0, 0, Vz(x, y, z))

アオキ
ここがちょっとややこしい感もありますが、それぞれの軸毎に『ベクトル』(複数の値)を持ってるんだなぁという雰囲気で考えることに。

3軸あるのでそれぞれ計算するのですが、まずは代表して横軸(X軸)に注目します。

  • 横軸(X軸)・・流出量(濃いピンク) – 流入量(薄い紫)

水流の速さが『Vx(x, y, z)』になります。
流入量の位置を『x』、流出量の位置を『x + Δx』 として、
ピンクの面積は『ΔyΔz』になるのでこうなります。

  • 流出量 ・・ Vx(x + Δx,y,z)ΔyΔz
  • 流入量 ・・ Vx(x,y,z)ΔyΔz

式にすると、流出量 – 流入量 なので、

$ Vx(x + \Delta x,y,z)\Delta y\Delta z – Vx(x,y,z)\Delta y\Delta z $

になります。

『x』で『偏微分』できるようにこう書き換えます。

$ \frac{Vx(x + \Delta x , \Delta y, \Delta z )- Vx(x , \Delta y, \Delta z ) }{\Delta x}\Delta x \Delta y \Delta z $

『Δ』はほとんどゼロということで『d』に書き換えつつ、『x』で『偏微分』するとこうなります。

$ \frac{\partial Vx}{\partial x}dxdydz$

・偏微分・・xならxだけに着目し、yやzを定数(0など)と考えて、xだけ微分する方法。yならyだけ微分。zならzだけ微分。

微分についての関連記事

X軸だけではなく、Y軸、Z軸もそれぞれ計算するとこうなります。

$ \frac{\partial Vx}{\partial x}dxdydz + \frac{\partial Vy}{\partial y}dxdydz + \frac{\partial Vz}{\partial z}dxdydz$

『dxdydz』が同じなのでくくります。

$ (\frac{\partial Vx}{\partial x} + \frac{\partial Vy}{\partial y} + \frac{\partial Vz}{\partial z })dxdydz$

『dxdydz』は直方体の体積になるので、
『dxdydz』で割って、単位体積あたりの値ということにします。

$ \frac{\partial Vx}{\partial x} + \frac{\partial Vy}{\partial y} + \frac{\partial Vz}{\partial z }$

ベクトル解析 発散(div)をわかりやすく 発散(div)の式

$ \frac{\partial Vx}{\partial x} + \frac{\partial Vy}{\partial y} + \frac{\partial Vz}{\partial z }$

は湧き出し量の強さということになり、

この式が、

ベクトル場$ div\overrightarrow{V} $『発散(div)』として定義されています。

3次元版
$ div\overrightarrow{V} = \frac{\partial Vx}{\partial x} + \frac{\partial Vy}{\partial y} + \frac{\partial Vz}{\partial z } $

XYの2軸版もあります。

2次元版
$ div\overrightarrow{V} = \frac{\partial Vx}{\partial x} + \frac{\partial Vy}{\partial y} $

『湧き出し』と『吸い込み』の話に戻ると、

  • $ div\overrightarrow{V} = 0 $ なら湧き出しはなくて、
  • $ div\overrightarrow{V} > 0 $ なら湧き出しがある
  • $ div\overrightarrow{V} < 0 $ なら吸い込みがある

という判定に使えるようで、

他にも、『膨張』と『圧縮』などの判断にも使えるようです。

アオキ
後半はだいぶ駆け足になった感。。もうちょいうまく解説したいので要勉強ですな。
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ベクトル解析 発散(div) わかりやすく 勾配(grad)と発散(div)の関係

『ベクトル解析』3兄弟はそれぞれ関連があるそうで、

今回は、『勾配(grad)』と『発散(div)』の関係をば。

『勾配(grad)』では『$\nabla$(ナブラ)』という演算子が使われているのですが、

$ \nabla = (\frac{\partial}{\partial x},\frac{\partial}{\partial y}, \frac{\partial}{\partial z}) $

参考記事

実は$ div\overrightarrow{V} $もまた、
$\nabla$(ナブラ)』を使って表現する事ができます。

$ div\overrightarrow{V} = \frac{\partial Vx}{\partial x} + \frac{\partial Vy}{\partial y} + \frac{\partial Vz}{\partial yz} $

$ = (\frac{\partial}{\partial x} + \frac{\partial}{\partial y} + \frac{\partial}{\partial yz})\cdot(Vx, Vy, Vz) $
$ = \nabla\cdot\overrightarrow{V} $

アオキ
ナブラとベクトル・・シンプルな記号の組み合わせだけれど中身はたっぷりですな。

また、『発散(div)』の中に『勾配(grad)』を含める式もあるようです。

$ div(grad f) = \nabla\cdot\nabla f = \nabla ^2 f $

$ \nabla ^2 $$ \nabla \cdot \nabla $のことで、

$\Delta$(ラプラシアン)』という演算子で表すこともできます。

$ \Delta = \nabla ^2 = \nabla \cdot \nabla $

$ \Delta = (\frac{\partial }{\partial x}, \frac{\partial }{\partial y}, \frac{\partial }{\partial z})\cdot(\frac{\partial }{\partial x}, \frac{\partial }{\partial y}, \frac{\partial }{\partial z}) $

$ = \frac{\partial^2 }{\partial x^2} + \frac{\partial^2 }{\partial y^2}+ \frac{\partial^2 }{\partial z^2} $

『内積』なので『+』になります。

アオキ
この辺りは具体的にどう使えばいいのかまだわかっておりません。流体力学で使うのかなきっと。

ベクトル解析 発散(div) わかりやすく おすすめ動画

おすすめ動画はおなじみの、教育系Youtuberヨビノリたくみさん。

全体的にわかりやすいものの、

『2変数のテイラー展開』のところがぱっとわからなかったので、引き続き鍛錬したいと思います。

テイラー展開の参考記事(1変数版)

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ベクトル解析 発散(div) わかりやすくまとめてみて

『3Dプログラミング』に取り組むにつれ、

『ベクトル解析』をちょくちょく目にするようになってきました。

『チームラボ』の本にもがっつり『ベクトル解析』が書かれています。
(正確には『ベクトル解析』が前提の『ナビエストークス』方程式が書かれています。さらにムズカシイ・・)

『チームラボ』の『メディアアート』映像。

『ベクトル解析』をしっかりモノにして、キレイで楽しめる映像がつくれたらなと思っています。

PS.
こちらの本を参考にしつつ記事を書きました。読みやすいのでぜひ。

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↓ ここから下はちょいムズカシイ

1. 【ベクトル解析 勾配(grad)】わかりやすくまとめてみた

2. 【ベクトル解析 発散(div)】わかりやすくまとめてみた

3. 【テイラー展開】をわかりやすくまとめてみた【おすすめ動画あり】

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