は 角振動数 (angular frequency) とよばれる. その意味は後述する. また1往復にかかる時間 は, より となる. これを振動の 周期 という. 測り始める時刻を変えてみよう. つまり からではなく から測り始めるとする. すると初期条件が のとき にとって代わるので解は, となる.あるいは とおくと, となる. つまり解は 方向に だけずれる. この量を 位相 (phase) という. 位相が異なると振動のタイミングはずれるが振幅や周期は同じになる. 加法定理より, とおけば, となる.これは一つ目の解法で天下りに仮定したものであった. 単振動の解には2つの決めるべき定数 と あるいは と が含まれている. はじめの運動方程式が2階の微分方程式であったため,解はこれを2階積分したものと考えられる. 積分には定まらない積分定数がかならずあらわれるのでこのような初期条件によって定めなければならない定数が一般解には出現するのである. さらに次のEulerの公式を用いれば解を指数函数で表すことができる: これを逆に解くことで上の解は, ここで . このようにして という函数も振動を表すことがわかる. 位相を使った表式からも同様にすれば, 等速円運動のの射影としての単振動 ところでこの解は 円運動 の式と似ている.二次元平面上での円運動の解は, であり, は円運動の半径, は角速度であった. 一方単振動の解 では は振動の振幅, は振動の角振動数である. また円運動においても測り始める角度を変えれば位相 に対応する物理量を考えられる. 【微積分】多重積分②~逐次積分~. ゆえに円運動する物体の影を一次元の軸(たとえば 軸)に落とす(射影する)とその影は単振動してみえる. 単振動における角振動数 は円運動での角速度が対応していて,単位時間あたりの角度の変化分を表す. 角振動数を で割ったもの は単位時間あたりに何往復(円運動の場合は何周)したかを表し振動数 (frequency) と呼ばれる. 次に 振り子 の微小振動について見てみよう. 振り子は極座標表示 をとると便利であった. は振り子のひもの長さ. 振り子の運動方程式は, である. はひもの張力, は重力加速度, はおもりの質量. 微小な振動 のとき,三角函数は と近似できる. この近似によって とみなせる. それゆえ 軸方向には動かず となり, が運動方程式からわかる.
前回 にて多重積分は下記4つのパターン 1. 積分領域が 定数のみ で決まり、被積分関数が 変数分離できる 場合 2. 積分領域が 定数のみ で決まり、被積分関数が 変数分離できない 場合 3. 積分領域が 変数に依存 し、 変数変換する必要がない 場合 4. 積分領域が 変数に依存 し、 変数変換する必要がある 場合 に分類されることを述べ、パターン 1 について例題を交えて解説した。 今回は上記パターンの内、 2 と 3 を扱う。 2.
行列式って具体的に何を表しているのか、なかなか答えにくいですよね。この記事では行列式を使ってどんなことができるのかということを、簡単にまとめてみました! 当然ですが、変数の数が増えた場合にはそれだけ考えられる偏微分のパターンが増えるため、ヤコビアンは\(N\)次行列式になります。 直交座標から極座標への変換 ヤコビアンの例として、最もよく使うのが直交座標から極座標への変換時ですので、それを考えてみましょう。 2次元 まず、2次元について考えます。 \(x\)と\(y\)を\(r\)と\(\theta\)で表したこの式より、ヤコビアンはこのようになり、最終的に\(r\)となりました。 直行系の二変数関数を極座標にして積分する際には\(r\)をつけ忘れないようにしましょう。 3次元 3次元の場合はサラスの方法によって解きますと\(r^2\sin \theta\)となります。 これはかなり重要なのでぜひできるようになってください。 行列式の解き方についてはこちらをご覧ください。 【大学の数学】行列式の定義と、2、3次行列式の解法を丁寧に解説!
このベクトルのクロス積 を一般化した演算として, ウェッジ積 (wedge product; 楔積くさびせき ともいう) あるいは 外積 (exterior product) が知られており,記号 を用いる.なお,ウェッジ積によって生成される代数(algebra; 多元環)は,外積代数(exterior algebra)(あるいは グラスマン代数(Grassmann algebra))であり,これを用いて多変数の微積分を座標に依存せずに計算するための方法が,微分形式(differential form)である(詳細は別稿とする). , のなす「向き付き平行四辺形」をクロス積 に対応付けたのと同様,微小線素 と がなす微小面積素を,単に と表すのではなく,クロス積の一般化としてウエッジ積 を用いて (23) と書くことにする. 二重積分 変数変換 コツ. に基づく面積分では「向き」を考慮しない.それに対してウェッジ積では,ベクトルのクロス積と同様, (24) の形で,符号( )によって微小面積素に「向き」をつけられる. さて,全微分( 20)について, を係数, と をベクトルのように見て, をクロス積のように計算すると,以下のような過程を得る(ただし,クロス積同様,積の順序に注意する): (25) ただし,途中,各 を で置き換えて計算した.さらに,クロス積と同様,任意の元 に対して であり,任意の に対して (26) (27) が成り立つため,式( 25)はさらに (28) 上式最後に得られる行列式は,変数変換( 17)に関するヤコビアン (29) に他ならない.結局, (30) を得る. ヤコビアンに絶対値がつく理由 上式 ( 30) は,ウェッジ積によって微小面積素が向きづけられた上での,変数変換に伴う微小体積素の変換を表す.ここでのヤコビアン は, に対する の,「拡大(縮小)率」と,「向き(符号)反転の有無」の情報を持つことがわかる. 式 ( 30) ではウェッジ積による向き(符号)がある一方,面積分 ( 16) に用いる微小面積素 は向き(符号)を持たない.このため,ヤコビアン に絶対値をつけて とし,「向き(符号)反転の有無」の情報を消して,「拡大(縮小)率」だけを与えるようにすれば,式( 21) のようになることがわかる. なお,積分の「向き」が計算結果の正負に影響するのは,1変数関数における積分の「向き」の反転 にも表れるものである.
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