Condición de frontera de Neumann

En matemáticas, la condición de frontera de Neumann (o de segundo tipo) es un tipo de condición de frontera o contorno, llamada así en alusión a Carl Neumann.[1]​ Se presenta cuando a una ecuación diferencial ordinaria o en derivadas parciales, se le especifican los valores de la derivada de una solución tomada sobre la frontera o contorno del dominio.

Ejemplos

Ecuaciones diferenciales ordinarias (EDO)

En el caso de una ecuación diferencial ordinaria, por ejemplo, puede ser:

d 2 y d x 2 + 3 y = 1 {\displaystyle {\frac {d^{2}y}{dx^{2}}}+3y=1}

sobre el intervalo [0,1] las condiciones de frontera de Neumann toman la forma:

{ d y d x ( 0 ) = α 1 d y d x ( 1 ) = α 2 {\displaystyle {\begin{cases}{\frac {dy}{dx}}(0)=\alpha _{1}\\{\frac {dy}{dx}}(1)=\alpha _{2}\end{cases}}}

donde α 1 {\displaystyle \alpha _{1}} y α 2 {\displaystyle \alpha _{2}} son números dados.

Ecuaciones diferenciales en derivadas parciales (EDP)

Para una ecuación diferencial en derivadas parciales sobre un dominio Ω R n {\displaystyle \Omega \subset \mathbb {R} ^{n}} tal como:

2 y = 0 {\displaystyle \nabla ^{2}y=0}

donde 2 {\displaystyle \nabla ^{2}} es el laplaciano, la condición de frontera de Neumann toma la forma:

y n ( x ) = f ( x ) x Ω . {\displaystyle {\frac {\partial y}{\partial \mathbf {n} }}(x)=f(x)\quad \forall x\in \partial \Omega .}

Aquí n {\displaystyle \mathbf {n} } es la normal a la frontera Ω {\displaystyle \partial \Omega } y f {\displaystyle f} es una función escalar.

La derivada normal n {\displaystyle {\frac {\partial }{\partial \mathbf {n} }}} se define como:

y n ( x ) = y ( x ) n ( x ) {\displaystyle {\frac {\partial y}{\partial \mathbf {n} }}(x)=\nabla y(x)\cdot \mathbf {n} (x)}

donde {\displaystyle \nabla } es el gradiente (vector) y el punto es el producto interno con el vector normal unitario n.

Véase también

Referencias

  1. Cheng, A. y D. T. Cheng (2005). Heritage and early history of the boundary element method, Engineering Analysis with Boundary Elements, 29, 268–302.
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