Traté de resolver un problema usando la ley de Gauss de la siguiente manera.
Supongamos que tenemos una capa esférica de radio con un cargo distribuyéndose homogéneamente en su superficie. Estoy tratando de averiguar el -campo generado por este ensamblaje utilizando la ley de Gauss.
Me parece claro que para , el -el campo debe ser igual a 0. Ahora para , Se obtiene
Si entendí bien la pista proporcionada en los comentarios, parece que la densidad de carga debería tener la siguiente forma
Todo esto me lleva a la siguiente pregunta: ¿Cómo se reconoce en general que se deben usar distribuciones en lugar de funciones ordinarias?
El uso de distribuciones es un truco que la gente usa cuando se trata de sistemas que no tienen las condiciones requeridas de suavidad e integrabilidad y, en general, es solo una técnica matemática para resolver esos problemas.
Las ecuaciones de Maxwell, para empezar, requieren que ambos lados sean diferenciables (al menos unas cuantas veces) e integrables y cuando haces uso de la ley de Gauss estás aceptando implícitamente todas las hipótesis y requisitos que conlleva. Entre estos, ciertas integrabilidad y condiciones de contorno aquí y allá.
Tener una distribución de carga que siempre es cero excepto, de repente, en un conjunto de medida cero (el límite) es de hecho una de esas condiciones que no satisfacen los requisitos; además, en la naturaleza, las cosas nunca se vuelven cero repentinamente, sino que lo hacen sin problemas. Aquí el truco matemático es que el delta de Dirac tiene la buena propiedad de devolver funciones suaves después de ser integrado y, por lo tanto, oculta el problema. La forma correcta de abordar tales ejercicios es extender el dominio de definición de las ecuaciones de Maxwell en el conjunto dual de funciones (es decir, las distribuciones), permitiendo así condiciones de diferenciabilidad menos estrictas para permitir manipulaciones formales con deltas de Dirac, etc. . Pero a menos que esté asistiendo a clases de teoría cuántica algebraica de campos para matemáticos,
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DanielSank
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