[物理学与PDEs]书中出现的符号及其意义汇总

简介: 1. 标量   $\ve_0$: $=8.85419\times 10^{-2}C^2/(N\cdot m^2)$ 真空中的介电常数   $\ve$: 介电常数   $\ve_r$: $=1+\chi_e$ 相对介电常数   $\chi_e$: 电极化率   $\mu_0$: $...

1. 标量

 

$\ve_0$: $=8.85419\times 10^{-2}C^2/(N\cdot m^2)$ 真空中的介电常数

 

$\ve$: 介电常数

 

$\ve_r$: $=1+\chi_e$ 相对介电常数

 

$\chi_e$: 电极化率

 

$\mu_0$: $=4\pi\times 10^{-7}V\cdot s/(A\cdot m)$ 真空中的磁导率

 

$\mu$: 磁导率

 

$\mu_r$: $=1+\chi_m$ 相对磁导率

 

$\chi_m$: 磁化率

 

$\rho$: 电荷 (线、面、题) 密度

 

$U_m$: 总机械能量

 

$U_{e,m}$: 总电磁能量

 

$\sigma$: $=\cfrac{1}{\gamma}$ 电导率

 

$\gamma$: 电阻率

 

$\rho$: 密度

 

$\tau=\cfrac{1}{\rho}$: 单位质量例题的体积 (比容)

 

$p$: 压力

 

$S$: 熵

 

$c_V$: 定容比热

 

$T\ (\tt)$: 绝对温度

 

$i=e+p\tau$:  热焓

 

 

$e$: 单位质量流体的内能

 

$F=e-\tt S$: Helmholtz 自由能

 

2. 矢量

 

${\bf E}$: 电场强度

 

${\bf D}$: $=\ve {\bf E}$ 电通密度 (电位移矢量)

 

${\bf j}_d$: $\cfrac{\p{\bf D}}{\p t}$ 位移电流

 

${\bf B}$: 磁感强度

 

${\bf H}$: $=\cfrac{1}{\mu}{\bf B}$ 磁场强度

 

${\bf S}$: $=\cfrac{1}{\mu}{\bf E}\times{\bf B}$ Poynting 矢量 (电磁能量流密度向量)

 

${\bf j}$: 电流密度

 

${\bf G}_m$: 总机械动量

 

${\bf G}_{e,m}$: 总电磁动量

 

${\bf l}$: 偶极子中 $-q$ 到 $q$ 的矢量

 

${\bf m}$: $=q{\bf l}$ 偶极子的电偶极矩

 

${\bf u}$: 速度

 

$\rho {\bf u}$: 质量流向量 (动量密度向量)

 

$\rho {\bf u}\otimes {\bf u}$: 动量流张量

 

$\sex{\rho e+\cfrac{1}{2}\rho u^2}{\bf u}$: 能量流向量

目录
相关文章
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
什么是神经元、神经网络、模型、调参、炼丹?
什么是神经元、神经网络、模型、调参、炼丹?
678 0
|
10月前
|
传感器 存储 物联网
新技术趋势与应用:区块链、物联网和虚拟现实的融合创新
在数字化浪潮中,区块链技术以其不可篡改的特性成为信任的基石;物联网技术通过智能设备的互联互通,将物理世界数字化;而虚拟现实技术则打造沉浸式体验,模糊现实与虚拟的边界。这三者的结合预示着一个高度互联、智能化且富有创造力的未来,其中区块链确保数据安全,物联网提供实时数据,虚拟现实则为用户带来前所未有的交互体验。本文将探讨这些技术的发展趋势和潜在应用场景,并展示它们如何共同塑造未来社会的面貌。
186 5
|
8月前
|
机器学习/深度学习 编解码 vr&ar
NeurIPS 2024最佳论文,扩散模型的创新替代:基于多尺度预测的视觉自回归架构
本文详细解读NeurIPS 2024最佳论文《视觉自回归建模:基于下一尺度预测的可扩展图像生成》。该研究提出VAR模型,通过多尺度token图和VAR Transformer结构,实现高效、高质量的图像生成,解决了传统自回归模型在二维结构信息、泛化能力和计算效率上的局限。实验表明,VAR在图像质量和速度上超越现有扩散模型,并展示出良好的扩展性和零样本泛化能力。未来研究将聚焦于文本引导生成和视频生成等方向。
870 8
NeurIPS 2024最佳论文,扩散模型的创新替代:基于多尺度预测的视觉自回归架构
|
11月前
|
缓存 JavaScript 前端开发
深入理解 Vue 3 的 Composition API 与新特性
本文详细探讨了 Vue 3 中的 Composition API,包括 setup 函数的使用、响应式数据管理(ref、reactive、toRefs 和 toRef)、侦听器(watch 和 watchEffect)以及计算属性(computed)。我们还介绍了自定义 Hooks 的创建与使用,分析了 Vue 2 与 Vue 3 在响应式系统上的重要区别,并概述了组件生命周期钩子、Fragments、Teleport 和 Suspense 等新特性。通过这些内容,读者将能更深入地理解 Vue 3 的设计理念及其在构建现代前端应用中的优势。
377 1
深入理解 Vue 3 的 Composition API 与新特性
|
11月前
|
存储 关系型数据库 MySQL
阿里云PolarDB解决游戏行业全球部署高并发问题
阿里云PolarDB解决游戏行业全球部署高并发问题
|
小程序 Java 数据库
基于SpringBoot+Vue二手交易平台设计和实现(源码+LW+调试文档+讲解等)
基于SpringBoot+Vue二手交易平台设计和实现(源码+LW+调试文档+讲解等)
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
【机器学习】RLHF:在线方法与离线算法在大模型语言模型校准中的博弈
【机器学习】RLHF:在线方法与离线算法在大模型语言模型校准中的博弈
599 6
|
安全 自动驾驶 5G
5G vs 4G:通信技术的下一个革命
【4月更文挑战第21天】
436 0
5G vs 4G:通信技术的下一个革命
|
存储 Shell Linux
【Shell 命令集合 文件管理】Linux 更新locate命令所使用的数据库 updatedb命令解析
【Shell 命令集合 文件管理】Linux 更新locate命令所使用的数据库 updatedb命令解析
462 0