Дальнейший текст приводится из учебного пособия, по которому читаются лекции.
По этой теме рекомендуется дополнительно прочитать:
1) тему про калибровочную свободу, калибровочную инвариантность, и популярные калибровки в электродинамике, где-нибудь в учебниках по физике и теорфизике (вершина -
Ландау, Лифшиц. Теория поля. § 18, но там слишком лаконично);
2) тему про восстановление скалярного и векторного потенциала по заданному векторному полю, и разложение Гельмгольца, по хорошей книжке по уравнениям математической физики.
Базовая идея вот в чём.
1. Операция дифференцирования "теряет информацию". То есть, существуют разные функции с одинаковыми производными.
2. Обратная операция - найти "первообразную" функцию по заданной производной - таким образом, не однозначна. Она имеет некоторую "свободу".
3. В случае функций одной переменной, эта "свобода" была очень простой: достаточно было написать
В случае функций в пространстве, эта "свобода" становится намного более богатой: существуют целые классы функций, для которых
или
или тем более
Однако, часто стоит задача найти только
хотя бы одну какую-то "первообразную" функцию, или можно перейти от одной "первообразной" к другой по известным правилам.
4. Оператор дифференцирования можно воспринимать как линейный оператор в пространстве функций:
Чтобы искать "первообразную", надо найти обратный оператор:
Из вышесказанного ясно, что такой обратный можно найти не однозначным образом.
5. В линейной алгебре, чтобы найти матрицу обратного оператора, можно решить задачу
где
- базисный вектор, то есть в одной координате у него 1, а во всех остальных - 0. Если мы знаем решения таких задач для всех
то набор таких
и будет матрицей обратного оператора, записанной по столбцам.
6. Можно проводить аналогию между координатами вектора, и значениями функции в точке. Тогда базисный единичный вектор соответствует "дельта-функции"
которая равна 0 во всех точках, кроме одной. А в этой одной - она хотела бы быть равной 1, но тогда с ней будет не так удобно работать. По аналогии, суммы по координатам превращаются в интегралы по пространству аргументов функции, поэтому "дельта-функция" определена так: она
бесконечна в точке
причём бесконечна
ровно настолько, чтобы
(Интеграл берётся по любой окрестности
)
7. Итак, задача ставится такая: мы должны найти такую "первообразную" функцию, что её производная будет дельта-функцией. Например,
Вообще говоря, эта задача
сложная! В полном виде её решают в курсе ураматов, большим потом и кровью, и называют
функцией Грина для оператора дифференцирования.
8. Но нам повезло: в бесконечном пространстве мы уже знаем решение! Вспомним аналогию с гравитацией или электростатикой: нам нужны, по сути, векторное поле и потенциал для точечного заряда (точечной массы). А они даются законом Ньютона (Кулона)! Итак, мы сразу достигли двух важных фактов:
Из таких функций и будет состоять наша "матрица" обратного оператора (в случае функций говорят -
(интегральное) ядро оператора; этот термин не совпадает со смыслом слова "ядро отображения").
9. Окончательно результат записывается как раз формулой, которую вы видите:
Начинали мы с дифференциальных операторов, а обратив их, получили интегральные. Причём интегрирование должно проводиться по всему трёхмерному пространству, иначе ответ будет неправильный. (В случае другой области интегрирования, у нас могла возникнуть другая функция Грина, отвечающая другому решению задачи для точечного заряда.)
Аналогичные приёмы применяются для решения ряда других уравнений (по сути, мы работали не просто с дифференциальным оператором, а с дифференциальным уравнением). Например, таким способом можно решить задачу интерференции, или задачу распространения волн, или задачу реакции некоторой (линейной) системы на воздействие, зависящее от времени. Важнейшее ограничение: всё это работает, только если исходные операторы и уравнения были линейными!