electrodynamics:res3.5

Различия

Показаны различия между двумя версиями страницы.

Ссылка на это сравнение

Предыдущая версия справа и слева Предыдущая версия
Следующая версия
Предыдущая версия
electrodynamics:res3.5 [2019/11/08 09:35] – rootelectrodynamics:res3.5 [2019/11/08 10:31] (текущий) – root
Строка 20: Строка 20:
 В цилиндрической системе координат из--за симметрии задачи зависимость будет только от $r$, тогда В цилиндрической системе координат из--за симметрии задачи зависимость будет только от $r$, тогда
 \[ \[
-\alpha r^n \frac{1}{r}\frac{d}{{dr}}\left( {r\frac{{d\varphi }}{{dr}}} \right) + \alpha nr^{n - 1} \frac{{d\varphi }}{{dr}} = 0+\alpha r^n \frac{1}{r}\frac{d}{{dr}}\left( {r\frac{{d\varphi }}{{dr}}} \right) + \alpha nr^{n - 1} \frac{{d\varphi }}{{dr}} = 0,
 \] \]
 тогда тогда
 \[ \[
-r^n \frac{d}{dr} \frac{d \varphi }{dr} + \left( {n + 1} \right)r^{n - 1} \frac{{d\varphi }}{{dr}} = 0+r \frac{d}{dr} \left( \frac{d \varphi }{dr}\right) + \left( {n + 1} \right) \frac{{d\varphi }}{{dr}} = 0.
 \] \]
 +Интегрируя придём к 
 \[ \[
-\varphi \left( r \right) = Ar^k  + B+\frac{d \varphi }{dr} = Ar^{-(n+1)}.
 \] \]
-\(k_1  =  - n\) \(k_2  = 0\), \(\varphi \left( a \right) = V_0\) \(\varphi \left( b \right) = 0\)+Интегрируя ещё раз 
 +$$ 
 +\varphi = A'r^k +C. 
 +$$ 
 +С учётом граничный условий \(\varphi \left( a \right) = V_0\) \(\varphi \left( b \right) = 0\) придём к выражению
 \[ \[
-\varphi \left( r \right) = V\frac{\left( \frac br\right)^n  - 1}{\left( \frac ba\right)^n  - 1}+\varphi \left( r \right) = V\frac{\left( \frac br\right)^n  - 1}{\left( \frac ba\right)^n  - 1}.
 \] \]
 Ток на единицу длины вдоль \(z\) Ток на единицу длины вдоль \(z\)
 \[ \[
-I = 2\pi rj =  - 2\pi r\sigma \left( r \right)\nabla \varphi  = 2\pi V\frac{\alpha b^n }{\left(\frac ba\right)^n  - 1} = \frac{V}{R}+I = 2\pi rj =  - 2\pi r\sigma \left( r \right)\nabla \varphi  = 2\pi V\frac{\alpha b^n }{\left(\frac ba\right)^n  - 1} = \frac{V}{R},
 \] \]
 +так, что
 \[ \[
-R = \frac{\left(\frac ba\right)^n  - 1}{2\pi \sigma _{\max } }+R = \frac{\left(\frac ba\right)^n  - 1}{2\pi \sigma _{\max } }.
 \] \]