之间经典力学和运动方程相似
经典力学和运动方程有(在联盟百科)6共同点: 微分方程,哈密顿力学,牛頓第二運動定律,量子力学,时间,拉格朗日力学。
微分方程
微分方程(Differential equation,DE)是一種數學方程,用來描述某一類函数與其导数之间的关系。微分方程的解是一個符合方程的函數。而在初等数学的代数方程裡,其解是常数值。 微分方程的应用十分广泛,可以解决许多与导数有关的问题 。物理中许多涉及变力的运动学、动力学问题,如空气的阻力為速度函數的落体运动等问题,很多可以用微分方程求解。此外,微分方程在化学、工程学、经济学和人口统计等领域都有应用。 数学领域对微分方程的研究着重在几个不同的面向,但大多数都是关心微分方程的解。只有少数简单的微分方程可以求得解析解。不过即使没有找到其解析解,仍然可以确认其解的部份性质。在无法求得解析解时,可以利用数值分析的方式,利用电脑来找到其数值解。 动力系统理论强调对于微分方程系统的量化分析,而许多数值方法可以计算微分方程的数值解,且有一定的准确度。.
哈密顿力学
哈密顿力学是哈密顿于1833年建立的经典力学的重新表述,它由拉格朗日力学演变而来。拉格朗日力学是经典力学的另一表述,由拉格朗日于1788年建立。哈密顿力学与拉格朗日力学不同的是前者可以使用辛空间而不依赖于拉格朗日力学表述。关于这点请参看其数学表述。 适合用哈密顿力学表述的动力系统称为哈密顿系统。.
哈密顿力学和经典力学 · 哈密顿力学和运动方程 ·
牛頓第二運動定律
牛頓第二運動定律(Newton's second law of motion)闡明,物體的加速度與所受的凈力成正比,與質量成反比,物體的加速度與凈力同方向。 牛頓第二定律亦可以表述為「物体的动量对时间的变化率和所受外力成正比」。即动量对时间的一阶导数等于外力。.
牛頓第二運動定律和经典力学 · 牛頓第二運動定律和运动方程 ·
量子力学
量子力学(quantum mechanics)是物理學的分支,主要描写微观的事物,与相对论一起被认为是现代物理学的两大基本支柱,许多物理学理论和科学,如原子物理学、固体物理学、核物理学和粒子物理学以及其它相关的學科,都是以其为基础。 19世紀末,人們發現舊有的經典理論無法解釋微观系统,於是經由物理學家的努力,在20世紀初創立量子力学,解釋了這些現象。量子力學從根本上改變人類對物質結構及其相互作用的理解。除透过广义相对论描写的引力外,迄今所有基本相互作用均可以在量子力学的框架内描述(量子场论)。 愛因斯坦可能是在科學文獻中最先給出術語「量子力學」的物理學者。.
时间
時間是一种尺度,在物理定义是标量,藉著时间,事件发生之先后可以按过去-现在-未来之序列得以确定(时间点),也可以衡量事件持續的期間以及事件之間和间隔长短(时间段) 。時間是除了空間三個維度以外的第四維度。 長久以來,時間一直是宗教、哲學及科學領域的研究主題之一,但學者們尚且無法為時間找到一個可以適用於各領域、具有一致性且又不循環的定義 。然而在商業、工業、體育、科學及表演藝術等領域都有一些各自來標示及度量時間的方法 108 pages 。一些簡單,爭議較小的定義包括「時間是時鐘量測的物理量。」及「時間使得所有事情不會同時發生。」, 哲學家對於時間有兩派不同的觀點:一派認為時間是宇宙的基本結構,是一個會依序列方式出現的維度,像艾萨克·牛顿就對時間有這樣的觀點。包括戈特弗里德·莱布尼茨及伊曼努爾·康德在內的另一派認為時間不是任何一種已經存在的維度,也不是任何會「流動」的實存物,時間只是一種心智的概念,配合空間和數可以讓人類對事件進行排序和比較。換句話說,時間不過是人為便於思考宇宙,而對物質運動劃分,是一種人定規則。例如:愛因斯坦就曾運用相對論的概念來描述比喻時間對心理層面上的影響,藉此解釋時間並非是絕對的。.
拉格朗日力学
拉格朗日力学(Lagrangian mechanics)是分析力学中的一种,于1788年由約瑟夫·拉格朗日所创立。拉格朗日力学是对经典力学的一种的新的理论表述,着重于数学解析的方法,並運用最小作用量原理,是分析力学的重要组成部分。 经典力学最初的表述形式由牛顿建立,它着重於分析位移,速度,加速度,力等矢量间的关系,又称为矢量力学。拉格朗日引入了广义坐标的概念,又运用达朗贝尔原理,求得与牛顿第二定律等价的拉格朗日方程。不仅如此,拉格朗日方程具有更普遍的意义,适用范围更广泛。还有,选取恰当的广义坐标,可以大大地简化拉格朗日方程的求解过程。.
上面的列表回答下列问题
- 什么经典力学和运动方程的共同点。
- 什么是经典力学和运动方程之间的相似性
经典力学和运动方程之间的比较
经典力学有137个关系,而运动方程有10个。由于它们的共同之处6,杰卡德指数为4.08% = 6 / (137 + 10)。
参考
本文介绍经典力学和运动方程之间的关系。要访问该信息提取每篇文章,请访问: