line integral을 할 때 어떤 벡터장은 path에 상관없이 같은 결과를 보여준다.
path independence의 결과는 그 벡터장이 어떤 스칼라 함수 F의 gradient 일 때 path-independent하다고 말한다.
그러한 결과는 미분적분학의 기본정리에 의해 당연히 그렇게 나와야 하는 결과이다.
이제부터 이 말의 의미가 무엇인지 알아보도록 하자.
증명 방식과 내용은 Khan academy의 Youtube 영상을 참고했다.
1. 보존장 (conservative field)
그림 1 어떤 벡터장에서 임의의 시작점과 끝점이 같은 세 curves, C1, C2,C_3$
그림 1에서 볼 수 있듯이 xy 평면상에 어떤 벡터장이 있다고 해보자. 벡터장의 식은 다음과 같다.
(지금 당장은 벡터장의 식이 어떤지는 중요하지 않을 수 있다.)
f(x,y)=y2ˆi+2xyˆj이 때 이 벡터장은
∫C→f⋅d→r=∫C2→f⋅d→r=∫C3→f⋅d→r이면 보존장(conservative field)라고 한다.
즉, 경로에 관계없이 시작점과 끝점이 같은 서로 다른 경로를 선적분 해주었을 때 값이 같다면 보존장이라고 할 수 있다.
2. Multivariate chain rule
임의의 scalar 함수 f(x(t),y(t))에 대해 다음이 성립한다.
dfdt=∂f∂xdxdt+∂f∂ydydt위의 chain rule이 말하는 것은 다음과 같다. 우리가 알고 싶은 것은 t가 조금씩 변할 때 f의 변화율이다.
그런데, f는 x와 y에 연관되어 있고 또 x와 y는 t에 연관되어 있으므로 위와 같은 관계가 형성되는 것이다.
3. 보존장의 조건 및 증명
어떤 벡터장이 보존장이 되기 위해서는 그 벡터장은 어떤 스칼라 함수의 gradient이어야 한다. 다시 말해,
→f(x,y)=∇F where F=F(x,y)즉,
→f(x,y)=∂F∂xˆi+∂F∂yˆj일 때 이다.
증명은 아래와 같이 가능하다.
d→r=dxˆi+dyˆj이므로
d→rdt=dxdtˆi+dydtˆj라고할 수 있다.
또 이로부터
d→r=dxdtdtˆi+dydtdtˆj라고 적어도 무방하다.
이제, 벡터장 →f가 보존장인지 알아보자. 이 때, 매개변수 t의 범위는 a≤t≤b로 하자.
선적분 (line integral)을 하기 위해 →f⋅d→r을 먼저 구해보자.
→f⋅d→r=(∂F∂xˆi+∂F∂yˆj)⋅(dxdtdtˆi+dydtdtˆj) =∂F∂xdxdtdt+∂F∂ydydtdt따라서 선적분은
∫C→f⋅d→r=∫t=bt=a∂F∂xdxdtdt+∂F∂ydydtdt =∫ba(∂F∂xdxdt+∂F∂ydydt)dt이다.
마지막의 식 (13)을 보면
∂F∂xdxdt+∂F∂ydydt=dFdt이므로 위의 선적분은 다음과 같이 쓸 수 있다.
∫C→f⋅d→r=∫ba(∂F∂xdxdt+∂F∂ydydt)dt=∫badF=F(b)−F(a)따라서 보존장에서는 경로에 상관없이 시작점과 끝점이 일치하는 path들의 선적분은 같은 결과를 보여준다.
이것은 처음에 설명하였듯이 미분적분의 기본정리에 의한 것이라고 할 수 있다.