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10/10/27 22:52
둘 다 맞습니다.
우선, 말씀하신 그림이라는 것은 기하학적 설명인데, 아마 이해하지 못하시는 부분은 하나는 부채꼴 잘라놓은 모양이고 하나는 정사각형 모양인데 어떻게 같게 놓을 수 있느냐라고 의문을 품을 수 있습니다. 이것은 적분의 경우 어떻게 나누든지간에 무한히 잘게 나눈다면 모든 극한값이 수렴해야 적분 연산이 가능하다는 것을 생각해 보시면 어떤 모양으로 면적을 자르든지 상관없이 적분이 가능하다는 것을 알 수 있습니다. 또한, 대수적으로도 dxdy = rdrd(theta)를 보일 수 있습니다.
10/10/27 23:15
우선 dy=(dy/dx)*dx에서 나온다는 개념이 맞긴 맞는데 이건 일변수함수를 적분할때의 치환적분이구요(즉 고등학교때 배운 치환적분)
극좌표의 경우에는 하나가 아닌 두 개의 변수 x,y 가 역시 두 개의 변수 r,theta로 치환되는 것이기 때문에 조금 다릅니다. 더 자세하게 알고 싶으시면 미적분학이나 공업수학의 '야코비 행렬' 부분을 찾아보시면 좀 더 심층적인 이해를 할 수 있습니다. r*drd(theta)의 r은 엄밀히 얘기하면 이 야코비 행렬의 행렬식이 곱해진거고 다변수의 경우 이 행렬식을 곱합니다. 변수가 하나일 경우는 이 법칙의 특수한 경우구요. 참고로 야코비 행렬의 행렬식은 기하학적으로는 '넓이 팽창률'을 의미합니다. 즉 행렬식만큼 적분값이 커진다고 보면 됩니다.
10/10/27 23:08
감사합니다.
"부채꼴 잘라놓은 모양이고 하나는 정사각형 모양인데 어떻게 같게 놓을 수 있느냐라고 의문을 품을 수 있습니다." 바로 이부분이었습니다. 혹시, 대수적으로 dxdy = rdrd(theta)가 어떻게 성립할수 있는 것인지 알수 있을지요. 대수적 증명을 찾기 위해서는 어떤 책을 보아야 하는지 궁금합니다. 가르침 감사합니다.(__) //야코비 행렬// 관련해서 찾아보니, dxdy=|야코비행렬|drd(theta)로 설명하던데, 왜 이식이 성립(?)하는지에 대한 설명을 능력부족으로 찾을 수가 없었습니다. 어떤 책을 찾아보면 되는지 궁금합니다.
10/10/28 01:36
인터넷 검색하다 알아낸 것(?)인데 혹시 dxdy 라는 표현이 dx^dy 즉 wedge product와 관련이 있는 것인지 궁금합니다.
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