高斯公式(Gauss's law),又称为高斯通量理论(Gauss' flux theorem)、散度定理(Divergence Theorem)、高斯散度定理(Gauss's Divergence Theorem)[1]、高斯-奥斯特罗格拉德斯基公式或高-奥公式,是指在向量分析中,一个把向量场通过闭合曲面的流动(即通量)与曲面内部的向量场的表现联系起来的定理。该定理与斯托克斯定理(Stokes' Theorem)是向量中两大重要定理[2]。
更加精确地说,高斯公式说明向量场穿过曲面的通量,等于散度在曲面围起来的体积上的积分。直观地,所有源点的和减去所有汇点的和,就是流出这区域的净流量。
高斯公式在工程数学中是一个很重要的结果,特别是静电学和流体力学。
在物理和工程中,散度定理通常运用在三维空间中。然而,它可以推广到任意维数。在一维,它等价于分部积分法。
区域V,以带有法线n的面S = ∂V为边界。
散度定理可以用来计算穿过闭曲面的通量,例如,任何左边的曲面;散度定理不可以用来计算穿过具有边界的曲面,例如,任何右边的曲面。在这图内,曲面以蓝色显示,边界以红色显示。
设空间闭区域Ω是由分片光滑的闭曲面Σ所围起来的三维区域,函数
在
上具有一阶连续偏导数,则有[3]





或





这里
是
的边界(boundary),
是
在点
处的单位法向量的方向余弦。
这两个公式都叫做高斯公式,不过这两公式仅仅是表达方式不同,其实是相同的定理,这可以用变数变换得到两公式的右边都等于
,其中
是曲面
的向外单位法向量。
这个定理是更一般的斯托克斯公式的特殊情形。
高斯公式用散度表示为:[4]





其中Σ是空间闭区域Ω的边界曲面,而
是曲面Σ上的朝外的单位法向量。
令V代表有一简单闭曲面S为边界的体积,
是定义在V中和S上连续可微的向量场。如果
是外法向向量面元,则


- 对于两个向量场
的向量积,应用高斯公式可得:

- 对于标量函数f和非零常向量的积,应用高斯公式可得:

- 对于向量场F和非零常向量的向量积,应用高斯公式可得:

例子所对应的向量场。注意,向量可能指向球面的内侧或者外侧。
假设我们想要计算




其中S是一个单位球面,定义为

F是向量场

直接计算这个积分是相当困难的,但我们可以用高斯公式来把它简化:

其中W是单位球:

由于函数y和z是奇函数,我们有:

因此:




因为单位球W的体积是4π/3.
二阶张量的高斯公式实际上是上面的高斯公式的推论。为了使内容完整,首先简要地介绍三维欧几里得空间上的二阶张量(详见并矢张量或张量积)以及相关的概念和记号。在这里,向量和向量场用黑斜体字母表示,张量用正黑体字母表示。
- 两个向量
和
并排放在一起所形成的量
被称为向量
和
的并矢或并矢张量。要注意,一般来说,
。
的充分必要条件是
或
。
- 二阶张量就是有限个并矢的线性组合。
分别线性地依赖于
和
。
- 二阶张量
和向量
的缩并
以及
对
和
都是线性的。
- 特别是,当
时,

所以,一般说来,
。
下面举一个例子:用二阶张量及其与向量的缩并来重新写
和
。

我们还用到二阶张量
的转置
(又可以记为
),定义如下:
仍然是一个二阶张量,并且线性地依赖于
。
。
定理:设
是三维欧几里得空间中的一个有限区域,
是它的边界曲面,
是
的外法线方向上的单位向量,
是定义在
的某个开邻域上的
连续的二阶张量场,
是
的转置,则

证明:下面以第二个式子为例进行证明。令第二个式子的左边为
,则

接下来利用向量场的高斯公式,可得

于是

至此证毕。
- ^ UPSC Combined Geo-Scientist And Geologist exam 2020: Check application process, exam dates, syllabus, paper pattern, other details (页面存档备份,存于互联网档案馆).The Indian Express.September 22, 2019.
- ^ 提要251:第一个重要的矢量定理--散度定理(Divergence Theorem) (页面存档备份,存于互联网档案馆).中华大学.2011-12-22.
- ^ 同济大学数学系 编. 高等数学(第六版)(下册). 北京: 高等教育出版社, 2007
- ^ 谢树艺编. 高等学校教材•工程数学:向量分析与场论(第3版). 北京: 高等教育出版社, 2005