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Mathematische Methoden der Physik I - Universität Bern

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F 2 (x, y) heisst “Taylorentwicklung 2. Ordnung”.<br />

F ∼ F 2 heisst “Taylor-Näherung 2. Ordnung”.<br />

7.1.6 Der Gradient (2-dim.)<br />

Sei F = F(x 1 , x 2 ) = F(⃗x) gegeben.<br />

Definition:<br />

gradF = ⃗ ∇ F(⃗x) =<br />

( ∂F<br />

∂x 1<br />

, ∂F<br />

∂x 2<br />

)<br />

.<br />

Aus einem skalaren Feld wird also durch Differentiation ein Vektorfeld gebildet.<br />

Beipiele zur Illustration:<br />

Bsp. 1:<br />

F = 1 4 x2 1 + x 2<br />

( 1<br />

⃗∇F =<br />

2 x 1, 1)<br />

ܾ<br />

½<br />

½<br />

ܽ<br />

Bsp. 2:<br />

F = 1 (<br />

x<br />

2<br />

4 1 + x2)<br />

2<br />

( 1<br />

⃗∇F =<br />

2 x 1, 1 2)<br />

2 x<br />

ܾ<br />

½<br />

ܽ<br />

Bsp. 3: Taylor-Näherung des Feldes F(⃗x) im Punkt ⃗x (siehe Gl. (7.1)):<br />

F(⃗x + −→ δx) ≃<br />

F(⃗x) + ∂F<br />

∂x 1<br />

δx 1 + ∂F<br />

∂x 2<br />

δx 2<br />

= F(⃗x) + ⃗ ∇F(⃗x) · −→ δx<br />

Bei festem Betrag | −→ δx|:<br />

• stärkste Zunahme in Richtung ∇F ⃗<br />

• keine Än<strong>der</strong>ung in Richtung ⊥ ∇F. ⃗<br />

• stärkste Abnahme in Richtung −∇F.<br />

⃗<br />

Ü ÆÜ<br />

ÆÜ ÆÜ<br />

ÆÜ<br />

Ö<br />

59

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