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数学预备知识:信息光学理论与应用

时间:2023-10-04 理论教育 版权反馈
【摘要】:在着手讨论衍射问题之前,首先介绍一些数学预备知识,以便为推导衍射公式打下基础。将式代入式,可得复振幅必须满足的方程:式中,k=,k称为波数。式称为亥姆霍兹方程。令观察点为P0,并令S代表包围P0点的任一封闭曲面,如图2.2.1所示。令U为单色光场的复振幅,并选择函数G为由P0点向外发散的同频率的单位振幅的球面波,即图2.2.1积分曲面的选择式中,r01表示从P0点指向P1点的矢量r01的长度。

数学预备知识:信息光学理论与应用

在着手讨论衍射问题之前,首先介绍一些数学预备知识,以便为推导衍射公式打下基础。

1.亥姆霍兹方程

设用标量函数u(P,t)表示空间某点P在时刻t的光扰动,对于线偏振波的情形,可以认为这个函数代表电场强度。暂时先只限于讨论频率为ν的单色光波,则有

式中

称为光扰动的复振幅或相幅矢量(Phasor)。

u(P,t)在每一个无源点上必须满足标量波动方程:

式中,拉普拉斯算子(Laplacian Operator),在直角坐标系中为

对于单色光波场,由于频率ν恒定,从而对时间的函数关系ei2πνt已经预先知道,故复振幅U(P)已足以描述空间某点的光扰动,它基本上包含了所需要的光波空间结构的信息。将式(2.2.1)代入式(2.2.3),可得复振幅必须满足的方程:

式中,k=,k称为波数(Wave Number)。式(2.2.4)称为亥姆霍兹方程(Helmholtz Equation)。对于在自由空间或均匀介质中传播的所有单色光扰动,其复振幅都必须满足这一方程。

2.格林定理

令U(P)和G(P)是空间位置坐标的两个任意复函数,S为包围空间某体积V的封闭曲面。若在S面内和S面上,U(P)和G(P)均单值连续,并且具有单值连续的一阶、二阶偏导数,则有

关系式(2.2.5)即称为格林定理(Green’s Theorem)。其中dS=ndS,n是面元dS上指向S外的法向单位矢量,表示在曲面S上每一点沿向外法线方向的偏导数。

格林定理的证明是比较简单的。由矢量分析中的高斯散度定理公式知,对于任一矢量场F,在任意体积V内其散度的体积分,等于V的闭合边界面S上该矢量场的面积分,即

现令,并利用矢量恒等式:

便可证明公式(2.2.5)。

格林定理是标量衍射理论的主要基础。但是,只有慎重地选择作为辅助函数的格林函数G和封闭曲面S后,才能将该定理直接应用到衍射问题上来。

3.基尔霍夫积分定理(www.xing528.com)

基尔霍夫衍射理论是建立在一个积分定理基础上的。这个积分定理把齐次波动方程在任意一点的解,用包围该点的任意封闭曲面上方程的解及其一阶导数之值表示出来。

令观察点为P0,并令S代表包围P0点的任一封闭曲面,如图2.2.1所示。问题是要用封闭曲面S上的光扰动值来表示在P0的光扰动。为此,首先将格林定理表达式作一些简化。令U(P)为单色光场的复振幅,并选择函数G(P)为由P0点向外发散的同频率的单位振幅的球面波(称为自由空间格林函数),即

图2.2.1 积分曲面的选择

式中,r01表示从P0点指向P1点的矢量r01长度。前面已指出,函数U(P)和G(P)及其一阶、二阶导数在被包围的体积V内必须是连续的,才能运用格林定理。但在P0点,G(P0)出现了不连续的情况。为了排除在P0点处的不连续性,可以P0点为球心,用半径为ε的小球面Sε嵌在P0点周围,然后应用格林定理。这时积分体积V′为介于S面和Sε面之间的那部分空间,面积分曲面是复合曲面S′=S+Sε。而在曲面S和Sε上的“外向”法线方向如图2.2.1所示。

在体积V′内,扰动G(P)只是一个向外扩展的球面波,它必然满足亥姆霍兹方程:

将式(2.2.4)和式(2.2.7)代入格林定理表达式(2.2.5)左端,得到

于是,格林定理(2.2.5)简化成

现在,再由上述简化的格林定理表达式导出基尔霍夫积分定理。对于在S上的任一点P1,有

式中,cos(n,r01)代表外向法线n与由P0点至P1点的矢量r01之间夹角的余弦

对于Sε上的P1点的特殊情况:r01=ε,则cos(n,r01)=-1,这时式(2.2.9)变为

令ε→0,则由U及其导数在P0点的连续性,利用微积分学里的中值定理,U和用P0点的值代替,而Sε=4πε2,便得

将上述结果代入式(2.2.8),得到

这个结果称为基尔霍夫积分定理(Kirchhoff’s Integral Theorem)。其意义是:衍射光场中任意点P0的复振幅分布U(P0)可以用包围P0点的任意封闭曲面S上各点的波动边界值U和求得。显然,这是一个根据边界值求解波动方程的问题。这一定理在标量衍射理论的发展中起着重要作用。公式中积分面的选取有着很大的灵活性,在求解具体问题时完全可以根据具体情况选择适当的封闭面,而使问题变得简单。

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