2010년 7월 30일 금요일

전기장(電氣場, Electric Field)

[경고] 아래 글을 읽지 않고 "전기장"을 보면 바보로 느껴질 수 있습니다.


[전기력선(electric lines of force)]

[쿨롱의 비틀림 저울(Coulomb's torsion balance)]

[그림 1] 전하에 작용하는 전기력(출처: wikipedia.org)

쿨롱Charles-Augustin de Coulomb(1736–1806)이 1785년쿨롱 49세, 조선 정조 시절에 발표한 전기력(電氣力, electric force)에 대한 유명한 공식[3]–[5]이 식 (1)이다.[쿨롱 대신 드(de) 쿨롱이라 부르기도 하지만, 프랑스 귀족 출신이란 증거는 없다.] 초등학교 시절부터 배우기 때문에 식 (1)이 제시하는 전기력의 관계는 우리에게 매우 익숙하다.

                                (1)

여기서 $k_e$는 쿨롱 상수(Coulomb constant)이며 $q$와 $Q$는 전하(電荷, electric charge), $R$ = $\sqrt{(x-x')^2 + (y-y')^2 + (z-z')^2}$은 전하가 서로 떨어진 거리, 단위 벡터[크기가 1인 벡터] $\hat R$[= $(\bar r - \bar r')/R$]은 $q$와 $Q$를 연결하는 벡터이다. 전하는 뜻 그대로 전기적 무게라고 생각할 수 있다. 마치 무게와 유사하게 전하는 그 양이 클수록 더욱 큰 전기력을 발휘한다. 하지만 한 종류만 있는 무게와 다르게, 전하는 두 종류인 양의 전하 ($+$)와 음의 전하 ($-$)만 존재한다. 이 개념은 미국 건국의 아버지(Founding Fathers of the United States) 중 한 명인 프랭클린Benjamin Franklin(1706–1790)이 1747년프랭클린 41세, 조선 영조 시절에 제안했다. 프랭클린은 전하 보존 법칙(conservation of electric charge)도 최초로 발견했다.
쿨롱 법칙(Coulomb's law)인 식 (1)의 정성적인 의미는 [그림 1]과 같다. 즉, 같은 극끼리는 서로 밀치고 다른 극끼리는 서로 당긴다. 밀거나 당기는 힘은 거리($R$)의 제곱에 반비례한다.  또한 전하는 두 종류인 양과 음 전하만 존재하며, 전하의 극성에 따라 인력과 척력이 발생한다. 식 (1)에 있는 비례 상수 $k_e$는 진공의 성질을 고려하여 식 (2)로 정의한다.

                             (2)

여기서 $\epsilon_0$은 진공 중의 유전율(誘電率, permittivity)이다. 식 (1)과 (2)에 출현하는 힘의 단위는 N[뉴턴, newton], 전하의 단위는 C[쿨롱, coulomb], 전기 용량(靜電容量, capacitance)의 단위는 F[패럿 혹은 패러드, farad]이다. 단위를 바탕으로 진공중의 유전율 $\epsilon_0$를 살펴보면, 커패시터 혹은 축전기(蓄電器, capacitor)를 만들 때 공간에 아무것도 채우지 않더라도 1 m당 $\epsilon_0$ 만큼의 전기 용량[단위: F]이 생김을 의미한다. 진공중의 유전율 $\epsilon_0$은 측정하지 않고, 이미 정의된 광속 $c$와 측정하는 값인 진공중의 투자율 $\mu_0$으로 환산해서 $\epsilon_0$ = $1 \mathop{/} (c^2 \mu_0)$ $\approx$ 8.8541878128$\cdots \times 10^{-12}$ F/m로 정한다. 식 (1)에 있는 거리 제곱에 반비례하는 성질은 실험적으로 $1/r^{2 + r_e}$ 정밀도로 측정되었다[1]. 여기서 $r_e$ = $(2.7 \pm 3.1) \times 10^{-16}$이다. 이는 정말 놀랄 만한 정밀도이다.

[그림 2] 극성이 다른 전하에 존재하는 전기장(출처: wikipedia.org)

쿨롱의 놀라운 실험식 (1)을 다시 쓰면 전기장(電氣場, electric field) $\bar E$에 대한 정의인 식 (3)을 얻게 된다.

                             (3)

전기장의 단위는 V/m가 많이 쓰이지만, 식 (3)에 바탕을 두고 N/C으로 전기장을 정량화하기도 한다. 전기장 단위는 서로 동등해서 V/m 혹은 N/C을 마음대로 선택해 쓸 수 있다.
식 (3)에서 쿨롱 법칙을 더 단순화하려고 새로운 변수 $\bar E$를 도입한다고 단순하게 생각하면 안된다. 식 (3)의 진정한 의미는 전자기파(electromagnetic wave)를 이해할 때 분명해진다. 쿨롱 법칙에서 극성이 서로 다른 전하는 서로 당긴다. 어떻게 이런 인력이 가능할까? 서로 접촉하지도 않는데 어떻게 전기력은 서로 전달이 될까? 이 문제를 심각하게 고민한 사람은 패러데이Michael Faraday(1791–1867)이다. 패러데이는 전기장이라는 새로운 공간적 특성이 생겨서 서로 잡아당기거나 서로 민다고 생각했다. 이론가 중에서 패러데이의 상상을 진지하게 고민한 최초의 인물이 맥스웰James Clerk Maxwell(1831–1879)이다. 후일 결국 맥스웰은 전기와 자기는 근본적으로 같음을 수학적으로 명쾌한 미분 방정식으로 증명했다. 따라서 현대적인 의미로 전기장을 정의하면 전기력이 전달되는 범위[마당]가 된다. 전기장이 전달되어야만 전기력이 식 (1)과 같이 생성된다. 전기장이 전달되지 않으면 관찰자 입장에서는 아무런 일도 일어나지 않는다. 이 개념이 전기장 개념의 핵심이다.

[가우스 정리(Gauss' theorem)]

[점전하와 가우스 정리(Gauss' theorem)]

                                 (4)

여기서 점전하는 면적이나 체적을 가지지 않고 점에만 전하가 집중된 가상의 물질이다.

[증명]
식 (3)을 임의의 표면 $s$에 대해 표면 적분하면 어떻게 될까? 식이 복잡해지지 않고 오히려 식 (5)처럼 매우 간단해진다.

                                 (5)
______________________________

식 (5)의 유도에서 입체각(立體角, solid angle) $\Omega$를 식 (6)처럼 정의한다.

                                 (6)

여기서 벡터 $\bar r$[= $(x, y, z)$]은 관측점(observation point), 벡터 $\bar r'$[= $(x', y', z')$]는 원천점(source point)이다. 원천점은 점전하 $Q$가 위치해 있는 점이다. 식 (6)과 같이 입체각을 정의하면 $R$에는 관계없이 공간에 분포한 각도만 정말 나타내는가? 이를 이해하려면 먼저 구 좌표계(spherical coordinate) $(R, \theta, \phi)$를 고려해야 한다. 임의의 면적 미분소(differential area) $d \bar a$는 아래로 표현할 수 있다.

                             (7)

여기서 면적 미분소 $da_R, da_\theta, da_\phi$는 각각 $R, \theta, \phi$ 방향 면적이다. 면적 벡터의 방향은 면적이 정의된 평면에 수직인 벡터로 정하므로 면적 미분소 $da_R$은 단위 벡터 $\hat R$에 수직인 평면이 된다. 즉, 구 좌표계 특성에 의해 $da_R$은 식 (8)로 정해진다.

                             (8)

식 (7)과 (8)을 식 (6)에 넣고 표면 적분을 수행하면 식 (9)의 결과를 넣는다.

                             (9)

식 (9)에서 입체각 $\Omega$는 $R$에는 관계가 없고 오직 공간에 생긴 각도인 $\theta, \phi$에만 관계된다.

[그림 3] $R \ne 0$을 제외한 구모양 체적

식 (4)는 발산 정리를 이용해도 쉽게 증명된다. 구 좌표계에 대해 발산을 적용하면 식 (10)을 얻는다.

                             (10)

만약 $R \ne 0$이면 식 (10)이 성립한다. 그래서 식 (4)에 발산 정리를 적용한 결과는 항상 0이다. 이 결과를 [그림 3]과 같은 구모양 체적에 적용하면 식 (11)이 반드시 성립한다.

                          (11)

여기서 표면적 $S_1$은 $R \ne 0$인 임의의 표면적이며 $S_2$는 구의 표면적이다. $S_2$는 구 표면적이기 때문에 $R$에 대해 대칭적인 결과를 가진 식 (4)의 전기장은 쉽게 적분이 된다. 그런데, [그림 3]에 제시된 체적은 발산 정리가 적용될 수 있는 체적이 아니다. 발산 정리가 적용가능하려면 이 체적이 닫힌 표면적을 가져야 한다. [그림 3]의 체적은 중앙에 구멍이 뚫린 체적이므로 이대로는 발산 정리가 적용될 수 없다. 그래서 복소 함수론의 선 적분과 유사하게 [그림 4]와 같은 적분을 고려한다.

[그림 4] 발산 정리가 적용가능한 구모양 체적(출처: wikipedia.org)

[그림 4]는 닫힌 표면적을 만들기 위해 바깥 표면적에서 내부 표면적으로 인위적인 구멍을 만든다는 의미이다. 또한, [그림 4]는 닫힌 표면적을 가지고 있어 항상 발산 정리를 적용할 수 있다. 이 구멍을 무한히 미세하게 만들면 미세구멍에서 면적 벡터의 크기는 같고 방향은 반대이므로 서로 상쇄되어 표면 적분 관점에서는 [그림 4]의 체적과 [그림 3]의 체적을 동일하게 취급할 수 있어 발산 정리를 적용할 수 있다.
식 (4)는 점전하에 대한 가우스 정리이다. 일반적인 전하 분포는 어떤 특성을 가질까? 일반적인 전하 분포를 다루기 위해 전하 밀도(電荷密度, charge density) $\rho$를 정의한다.

                           (12)

점전하가 아닌 임의로 전하가 분포되어 있으면 전하 밀도를 이용하여 식 (3)을 변형한다.

                           (13)

여기서 $R$은 식 (6)으로 정의되며 관측점과 원천점을 분명히 제시하려고 각각 $\bar r$과 $\bar r'$을 사용한다.

[쿨롱 법칙의 적분형: 일반 전하 분포와 가우스 정리]

                                 (14)

[증명]
식 (13)을 식 (14)에 대입하여 정리하면

                                 (15)

여기서 $Q$는 체적 $v'$ 내부에 포함된 모든 전하량이다. 식 (15)를 보면, 일반적으로 분포된 전하에 대한 최종 결과는 점전하를 가정한 식 (4)와 놀랍게도 동일하다. 식 (15) 유도에는 점전하의 결과인 식 (9) 혹은 (11)을 사용한다.
______________________________

[쿨롱 법칙의 미분형: 맥스웰 방정식(Maxwell's equation)]

                                 (16)

[증명]
적분 형태인 식 (14)를 미분형으로 표현하기 위해 식 (15)를 다시 생각한다.

                                   (17)

여기서 첫째 줄의 체적 $v$와 $v'$는 동일하다고 가정하여 둘째 줄의 식을 얻는다. 식 (17)의 둘째 줄에서 체적 $v$는 임의로 작게 잡을 수 있으므로 반드시 식 (16)이 성립해야 한다.
______________________________

식 (14)와 (16)에는 가우스 정리를 적용하기 때문에, 쿨롱 법칙이란 이름 대신 가우스 법칙(Gauss' law) 혹은 더 정확하게 전기에 대한 가우스 법칙(Gauss' law for electricity)이라고도 한다. 법칙 이름에 가우스가 붙은 이유는 가우스 정리를 다시 증명해 고전 역학에 적용한 수학자겸 물리학자가 가우스Carl Friedrich Gauss(1777–1855)이기 때문이다[2]. 가우스 정리는 전기장을 설명하려 만든 명제는 아니지만[원래는 중력을 포텐셜 관점으로 설명하기 위해 가우스가 1813년에 개발], 전기장 표현식에 성공적으로 쓰인다. 다시 한 번 천재 가우스에게 감사한다.
초보적인 전자기학 교재에 출현하는 정전장 문제는 모두 정방향 문제(forward problem)이다. 정전장(靜電場, static electric field or electrostatics)에서 정방향 문제는 전하 분포가 주어진 경우의 전기장 구하기이다. 식 (13)에서 전하 밀도 $\rho$가 정해지고 관측점 $\bar r$이 정해지면 전기장 $\bar E$는 초보적인 적분으로 그 결과를 쉽게 구할 수 있다. 이런 적분을 하기 위해 직접 적분하거나 적분표를 참고할 수 있다. 적분표에도 나오지 않는 적분은 수치 적분(numerical integration)을 하면 된다. 즉, 이런 단순 적분 문제가 정방향 문제이다. 시간만 투자하면 해결이 가능하다. 하지만, 역방향 문제(inverse problem)는 만만하지 않다. 특정 위치에서의 전기장 $\bar E$만 아는 경우,[주로 경계 조건(境界條件, boundary conditions)으로 주어짐] 이 전기장을 만든 전하 밀도 $\rho$ 구하기가 역방향 문제이다. 식 (13)에서 $\bar E$를 알 때 $\rho$ 구하기 문제는 사실 적분 방정식(積分方程式, integral equation) 풀기이다. 적분 방정식을 풀 수만 있다면 역방향 문제는 쉽게 해결할 수 있다. 하지만 생각해보라. 적분을 하기가 쉬운가, 적분 방정식을 풀기가 쉬운가? 우리는 왜 정방향 문제보다는 역방향 문제를 고민해야 하는가? 현실적으로 우리는 눈에 보이지 않는 전하 분포를 정확히 측정할 수가 없다. 측정 가능한 전기장을 통해 거꾸로 전하 분포를 추정해야 한다. 즉, 정방향 문제는 교재에만 나올 뿐 현실적이지 않으므로 실제 문제는 역방향 문제로 접근해야 한다. 일단 전하 분포만 구해지면 정방향 문제가 되므로 식 (13)처럼 적분해서 모든 영역의 전기장을 얻을 수 있다.

[그림 5] 수소 원자의 파동 함수(출처: wikipedia.org)

쿨롱 법칙인 식 (1)은 매우 훌륭한 실험식이지만 $R \to 0$으로 가까이 가면 발산한다. 전기력이 발산하면 그에 해당하는 에너지도 발산하므로 물리적으로 문제가 있다. 이 문제를 해결한 답은 양자 역학(量子力學, quantum mechanics)이다. 전자(電子, electron)의 위치는 특정할 수 없고 마치 구름처럼 확률적으로 양성자(陽性子, proton) 주위에 분포한다. 그래서 [그림 5]처럼 수소 원자 내부인 $R$ = $0$ 위치[양성자의 위치]에 전자가 있다고 확정적으로 말할 수 없지만 평균적으로는 $R$ = $0$에 전자가 있으므로 외부에서 볼 때 수소 원자는 극성을 가지고 있지 않다. 이런 방식으로 전자와 양성자의 특성을 설명하면 실험 결과를 매우 잘 예측할 수 있다. 따라서 쿨롱 법칙은 매우 작은 전자와 양성자 크기 범위에서도 여전히 유효하게 된다.

[그림 6] 전리층의 대기상 분포(출처: wikipedia.org)

전기장의 단위 V/m의 크고 작음을 경험적으로 이해할 때는 전리층(電離層, ionosphere)에 의해 생기는 지면의 전기장 크기를 보면 쉽다. 전리층은 태앙 복사(solar radiation), 특히 자외선에 의해 열권(熱圈, thermosphere)의 대기 분자가 해리되어 생긴 전자(electron) 및 하전된 원자나 분자가 만드는 도체층이다. 하전된 원자나 분자에 비해 전자는 쉽게 움직일 수 있어서 전리층은 ($+$) 전하를 띠고 접지 역할을 하는 지면에는 ($-$) 전하가 모인다. 그래서 전리층과 지면은 일종의 구면 커패시터(spherical capacitor)를 이룬다[7]. 지면에서 측정한 전기장은 위치마다 다르지만 대표값은 120 V/m이다. 보통 사람의 키 정도를 가정하면 발끝에서 머리끝에 걸린 전압은 100 V에서 200 V 정도가 된다. 우리가 멀쩡히 살아있다는 사실에 따라 120 V/m 정도의 전기장은 우리 몸에 어떤 해도 끼치지 못한다. 지면에서 대기까지 생각의 범위를 늘리면, 고도가 높아짐에 따라 전기장의 크기는 줄어들어서 전리층의 전기장은 거의 0에 가깝다. 더 구체적으로 측정한 전기장은 고도가 1 km 정도 높아질 때 지수 함수적으로 $e^{-0.6}$ $\approx$ $0.55$만큼 감소한다. 그러면 지면 기준으로 전리층에 생성된 전압(voltage) $V_i$ $\approx$ $200$ kV 정도 된다.

                  (18)

여기서 $E_g$는 지면 전기장이며 대략 120 V/m, $\alpha$ = $0.6$ km$^{-1}$, $h$는 전리층의 높이이다. 전기장의 지수적 감소는 대기층의 전기 저항(electrical resistance) 혹은 전기 전도도(electrical conductivity)에 기인한다. 지면 바로 위에는 절연체인 대기층이 두텁고 자외선은 약해 자유 전하가 거의 없으며 대신 높은 저항만 있다. 하늘 높이 가면 대기는 옅어지고 자외선에 의한 자유 전하가 늘어서 전기 전도도가 커져 저항이 낮아진다. 그래서 지면에서는 전기장이 크고 높은 고도에서는 전기장이 약해진다. 

[참고문헌]
[1] E. R. Williams, J. E. Faller,and H. A. Hill, "New experimental test of Coulomb's law: a laboratory upper limit on the photon rest mass," Phys. Rev. Lett., vol. 26, no. 12, pp. 721–724, 1971.
[2] C. F. Gauss, Theoria Attractionis Corporum Sphaeroidicorum Ellipticorum Homogeneorum Methodo Nova Tractata (The Theory of Attraction of Homogeneous Spherical and Elliptical Bodies - A New Method Treated), 1813.
[3] C.-A. de Coulomb "Premier mémoire sur l’électricité et le magnétisme (First memoir on electricity and magnetism)," Mémoires de Mathématique et de Physique (Memoirs of Mathematics and of Physics), Académie Royale des Sciences (Royal Academy of Sciences), pp. 569–577, 1785. (In French)
[4] C.-A. de Coulomb "Second mémoire sur l’électricité et le magnétisme (Second memoir on electricity and magnetism)," Mémoires de Mathématique et de Physique (Memoirs of Mathematics and of Physics), Académie Royale des Sciences (Royal Academy of Sciences), pp. 578–611, 1785. (In French)
[5] C.-A. de Coulomb "Troisième mémoire sur l’électricité et le magnétisme (Third memoir on electricity and magnetism)," Mémoires de Mathématique et de Physique (Memoirs of Mathematics and of Physics), Académie Royale des Sciences (Royal Academy of Sciences), pp. 612–638, 1785. (In French)
[6] 김세윤, 전자기학, 제3판, 퍼스트북, 2020.
[7] T. Edwards, "Electric field on earth," The Physics Factbook, 1998. (방문일 2023-12-26)

[다음 읽을 거리]

歌曲 비목

    비목(碑木)

                 한명희 작사 / 장일남 작곡

초연(硝煙)이 쓸고간 깊은 계곡 양지녘에
비바람 긴세월로 이름 모를 비목이여
먼 옛날 초동친구 두고온 하늘가
그리워 마디마디 이끼되어 맺혔네

궁노루 산울림 달빛타고 흐르는 밤
홀로선 적막감에 울어지친 비목이여
그 옛날 천진스런 추억은 애달파
서러움 알알이 돌이 되어 쌓였네

2010년 7월 22일 목요일

회전(回轉, Curl)의 의미

[경고] 아래 글을 읽지 않고 "회전의 의미"를 보면 바보로 느껴질 수 있습니다.


전파공학과에 대대로 내려오는 전설이 있다. "학부 4학년을 졸업할 때까지 회전(回轉, Curl) 연산자의 진짜 의미를 알면 천재다." 학부생들이 매우 어려워해서 전자기학잠자기학으로 만드는 원흉은 바로 회전 연산자이다. 이 회전 연산자는 분명히 말하지만 쉽지 않다. 하지만, 아래에 회전 연산자를 이해하기 위한 비법이 숨어 있다. 학부 졸업하기 전까지 이해해서 진짜 천재(?)가 되어 보도록 하자.

[그림 1] 물레방아(출처: wikipedia.org)

회전 연산자를 이해하기 위해 [그림 1]의 물레방아를 관찰한다. 바람개비, 풍차, 물레방아 등과 같은 회전체가 돌아가는 원리는 무엇인가? 바로 물레방아의 양끝[위아래 혹은 좌우]에 동일한 힘이 가해지지 않고 서로 다른 힘이 가해지기 때문에 물레방아가 회전할 수 있다. 이를 수학적으로 표현하는 연산자가 식 (1)에 제시한 회전 연산자이다.

             (1)

여기서 벡터 $\bar A$ = $(A_x, A_y, A_z)$로 정의한다. [그림 1]의 물레방아가 회전할 수 있도록 $xy$평면에 힘의 방향을 표시하면 [그림 2]가 된다.

[그림 2] 물레방아를 회전 연산자로 설명(출처: wikipedia.org)

만약 좌표계의 $x$축 방향으로 벡터 $A_y$가 작용하면 물레방아는 회전하게 된다. 혹은 좌표계의 $y$축 방향으로 벡터 $A_x$가 작용하게 되면 역시 물레방아가 회전한다. 이게 헷갈리면 가까운 곳에 있는 물레방아로 가서 물이 물레방아의 어느 위치로 떨어지는지 잘 본다. 물레방아를 찾기 어려우면, 나무젓가락, 색종이, 압침으로 바람개비를 만들어 회전이 이해될 때까지 바람개비를 돌린다.
[그림 2]에서 좌표계의 $x$축 방향에 대한 벡터 변화를 본다. [그림 2]에서 위치가 $x$ = $a$보다 작으면 작용하는 힘이 없고 $x$ = $a$보다 크면 $2 \Delta A_y$ 만큼의 힘이 작용한다.[주황색 화살표를 $\Delta A_y$로 간주] 그러면 $x$축에 대한 $A_y$의 변화는 $2 \Delta A_y - 0$ = $2 \Delta A_y$가 된다. 이때 $x$축 방향 변화인 $\Delta x$로 나누면 회전을 생성하기 위한 변화율은 식 (1)의 $z$방향 벡터 성분과 비슷하게 $2 \Delta A_y/ \Delta x$가 된다. 마찬가지로 $y$축 방향 벡터 변화도 계산할 수 있다. $y$ = $b$보다 작으면 0이고 $y$ = $b$보다 크면 벡터 $A_x$의 변화는 $\Delta A_x - 0$ = $\Delta A_x$가 된다.[녹색 화살표를 $\Delta A_x$로 생각] $y$축 방향 변화인 $\Delta y$로 나누면 그 변화율은 $\Delta A_x/\Delta y$가 된다. 여기서 조심할 부분이 하나 있다. 회전은 벡터량이므로 크기 뿐만 아니라 방향도 고려해야 한다.

[그림 3] 회전 벡터를 정의하기 위한 오른손 법칙(출처: wikipedia.org)

회전 벡터를 정의하기 위해 [그림 3]을 고려한다. 회전은 원 운동을 의미하지만, 그 회전 벡터 방향을 [그림 3]처럼 빨간색 화살표로 표현하기는 매우 번거롭다. 그래서 오른손 법칙을 도입해서 원 운동 방향[네 손가락이 가리키는 방향]을 [그림 3]처럼 엄지손가락의 방향[파란색 화살표]으로 정의한다. 이 오른손 법칙 개념을 [그림 2]에 적용하면, 회전하는 주황색 화살표는 결국 $z$ 벡터 방향을 지시하고 회전하는 녹색 화살표는 $-z$ 벡터 방향이 된다. 따라서 $x$와 $y$축 변화에 의한 회전 연산자 특성은 아래처럼 정의해야 한다.

                       (2)

식 (2)는 식 (1)의 $z$축 방향 회전 연산자 성분과 동일하다. 이 개념을 $yz$, $zx$평면에도 적용하면 식 (1)과 같은 공식을 얻을 수 있다. 따라서 식 (1)에 제시한 회전 연산자의 의미는 회전 검출기(rotation detector)이다. 임의의 벡터 함수에 회전 연산자를 적용하면 이 벡터 함수가 회전이 있는지 여부를 회전 검출기로 판별할 수 있다.
발산 연산자와 비슷하게 회전 연산자를 면적 적분(面積積分, surface integral)에 적용하면 아래 스토크스의 정리(Stokes' theorem)를 유도할 수 있다.

[스토크스의 정리]

                       (3)

여기서 벡터 $d \bar a$는 면적 미분소(differential surface), 벡터 $d \bar l$은 선 미분소(differential line)이다. 벡터 $d \bar a$와 $d \bar l$의 방향은 [그림 4]와 같이 오른손 법칙으로 정한다. 식 (3)에서 적분 기호에 동그라미가 있는 표기는 적분의 시작점과 끝점이 같은 선 적분(line integral)을 의미한다.

[그림 4] 면적 미분소와 선 미분소의 방향 정의(출처: wikipedia.org)

[증명]
스토크스의 정리는 발산 정리와 비슷하므로 3차원 공간 상에 [그림 5]와 같은 면적 차분 $\Delta S$[= $\Delta x \Delta y$]를 고려한다. 극한의 정의상 면적 차분을 무한히 줄이면 면적 미분소 $d \bar a$가 된다.

[그림 5] 데카르트 좌표계 상의 면적 차분

식 (3)을 증명하기 위해 식 (3)의 우변을 식 (4)와 같이 차분으로 바꾼다.

                       (4)

식 (4)는 선 적분의 차분이므로 벡터 $A_x, A_y$에 대한 차분값을 합치고 극한을 취하면 식 (5)를 얻는다.

                       (5)

식 (5)의 결과를 모든 면적에 대해 모으면 적분이 되므로 $\Delta x \Delta y$ 면적 차분에 대해 식 (3)을 증명할 수 있다. 이 결과를 $\Delta y \Delta z$, $\Delta z \Delta x$ 면적 차분으로 확장하면 식 (3)으로 쓴 일반식을 증명할 수 있다. 발산 정리와 동일하게 수학적으로 엄밀하게 유도하려면 식 (4)의 면적 차분에 리만 적분을 적용해서 식 (3)을 증명해야 한다. 발산 정리와 비슷하게 면적에 대한 선 적분 합성은 좀더 생각을 해야 한다. 이를 이해하기 위해 [그림 6]을 살펴본다.

[그림 6] 선 적분의 구간 합성

[그림 6]에서 두 개의 면적 적분 영역을 합치면 하나의 면적 적분으로 합성됨을 쉽게 이해할 수 있다. 하지만, 두 개의 선 적분을 그냥 합치면 [그림 6]의 좌측과 우측은 동일하지 않다. 이를 해결하기 위해 선 적분을 정의할 때 벡터적으로 정의한다. 즉, [그림 6]의 좌측 선 적분을 합칠 때 녹색 화살표와 주황색 화살표가 서로 중첩이 되도록 한다. 녹색 화살표와 주황색 화살표는 크기는 같고 방향은 반대이므로 정확히 서로 상쇄되어 합성한 선 적분에 전혀 기여하지 않는다. 따라서, [그림 6]의 좌측 선 적분의 합성은 필연적으로 [그림 6]의 우측 선 적분이 된다. 이 개념을 활용하면 일반적인 경우에 대해[적분 영역을 어떻게 잡더라도] 식 (3)이 증명된다.
______________________________

좌표계의 기준이 되는 데카르트 좌표계(Cartesian coordinate system)에서 상수 벡터의 회전은 $0$이 되어서 회전 원천은 없게 된다. 하지만 좌표계의 단위 벡터가 변하면, 상수 벡터 $\bar A$의 회전이 $0$이 아닐 수 있다. 예를 들어, 원통 좌표계(circular cylindrical coordinate system)의 방위각 단위 벡터 $\hat \phi$의 회전은 $\bar \nabla \times \hat \phi$ = $1/\rho \cdot \partial (\rho \cdot 1) / \partial \rho \hat z$ = $\hat z \mathbin{/} \rho$이다. 이 말은 방위각 $\phi$가 변하는 방향으로 도는 벡터의 회전 원천은 $\hat z \mathbin{/} \rho$가 되어서 수학에서 정의하는 [그림 3]의 오른손 법칙을 뜻한다. 구 좌표계(spherical coordinate system)에서도 $\bar \nabla \times \hat \theta$ = $1/r \partial (r \cdot 1) / \partial r \hat \phi$ = $\hat \phi \mathbin{/} r$, $\bar \nabla \times \hat \phi$ = $1/(r \sin \theta) \cdot \partial (\sin \theta \cdot 1) / \partial \theta \hat r- 1/r \partial (r \cdot 1) / \partial r \hat \theta$ = $\hat r / (r \tan \theta) - \hat \theta / r$ = $\hat z \mathbin{/} r$이다. 그래서 방향이 바뀌는 단위 벡터가 [그림 2]와 비슷하게 구성되면, 상수 벡터이지만 회전 원천이 존재할 수 있게 된다.
스토크스의 정리에는 재미있는 이야기가 숨어있다. 통상적인 수학 정리와 다르게 스토크스 정리를 증명한 수학자는 한켈 함수(Hankel function)로 유명한 한켈Hermann Hankel(1839–1873)이다. 한켈은 1861년한켈 22세, 조선 철종 시절에 유명한 스토크스의 정리를 증명했다. 그러면 스토크스는 무엇을 했을까? 스토크스는 케임브리지 대학교(University of Cambridge)의 루카스 교수(Lucasian Professor) 자격으로 1854년스토크스 35세, 조선 철종 시절에 스미쓰 경진대회[스미쓰 상(Smith's Prize)을 수여하기 위한 시험] 문제를 출제했다[1]. 이 문제 중 하나가 바로 스토크스의 정리이다. 믿을 수 있는가? 출제자가 궁금해하지만 아직 증명되지 않은 수학 문제를 수학과 과학 분야 경진대회에 내다니, 참 대단한 자부심이다. 이 기막힌 경진대회를 치른 학생 중 하나가 맥스웰 방정식(Maxwell's equations)을 정립한 맥스웰James Clerk Maxwell(1831–1879)이다. 맥스웰은 경진대회 문제를 풀면서 증명이 어려운 8번 문제[스토크스의 정리]를 분명 고민했을 것이다. 하지만 자신이 10년 뒤에 완성할 맥스웰 방정식의 핵심 도구가 8번 문제란 사실을 시험 당시에는 예상하지 못했을 것이다.[맥스웰은 회전(curl)이란 용어도 스스로 제안했다.] 수학과 과학의 역사에서 이런 기막힌 우연이 다시 있을까? 천재의 세계에서는 당연하지만, 이미 2등 랭글러(Wrangler: 수학 분야 최우등 졸업생)인 맥스웰은 스미쓰 경진대회에서도 뛰어난 성적을 거두어 공동 일등으로 스미쓰 상을 수상했다.[맥스웰은 케임브리지 대학교의 수학 분야 졸업 시험도 잘 치러서 1854년 2등 랭글러로 졸업했다.]
발산 정리와 스토크스의 정리를 활용하면 다양한 벡터 항등식을 유도할 수 있다.

[회전 연산자의 영인자(零因子, nullity)]

                       (6)

[증명]
식 (6)을 면적 적분하고 식 (3)에 제시한 스토크스의 정리를 적용하면

                       (7)

식 (7)의 우변이 0이 되는 이유는 구배 연산자의 특성 때문이다.
______________________________

[발산 연산자의 영인자(零因子, nullity)]

                       (8)

[증명: 스토크스의 정리]
식 (8)을 체적 적분하고 발산 정리를 적용하면

                       (9)

식 (9)의 우변에 있는 닫힌 표면적 $S$를 [그림 7]과 같이 $S_1$과 $S_2$로 분리한다.

[그림 7] 닫힌 표면적의 영역별 분리

[그림 7]에 있는 $S_1$과 $S_2$의 표면적 각각에 대해 스토크스의 정리를 적용하면 식 (10)과 같이 선 적분의 크기는 같고 방향이 다른 결과가 얻어져서 최종 결과는 0이 된다.

                       (10)

여기서 $C_1$은 주황색 화살표, $C_2$는 파란색 화살표이며 $C_1$ = $-C_2$를 만족한다.

[증명: 발산과 회전의 정의]
식 (1)에 제시한 데카르트 좌표계의 회전 정의와 아래 발산 정의를 기계적으로 식 (8)에 대입하면 식 (8)의 결과가 0이 됨을 보일 수 있다.

                        (11)
______________________________

식 (8)을 증명하기 위해 식 (10)처럼 수식 전개를 했지만 증명의 핵심은 [그림 7]이다. 닫힌 표면적은 자른 단면이 동일한 윗면과 아랫면으로 항상 나눌 수 있다. 이때 윗면과 아랫면의 면적 벡터 방향은 서로 반대이므로 스토크스의 정리를 식 (8)에 적용하면 항상 0이 된다.
벡터 함수 $\bar A$가 구배 연산자로 표현되면 식 (6)에 의해 당연히 $\bar A$의 회전은 0이 된다. 거꾸로 $\bar A$의 회전이 0이라면 이 벡터 함수는 구배 연산자로만 표현될 것인가? 이 질문에 대한 답이 아래 정리이다.

[회전 연산자의 영인자 ≡ 구배 연산자]
회전이 0인 벡터 함수는 반드시 구배 연산자로만 표현된다.

                        (12)

[증명]
식 (1)을 $0$이라 두어서 회전이 $0$이기 위한 벡터 함수 $\bar A$ = $(A_x, A_y, A_z)$의 조건을 구한다.

                        (13)

식 (13)을 적분하면 벡터 함수 $A_x, A_y, A_z$의 관계는 식 (14)처럼 표현된다.

                        (14)

여기서 함수 $g_1, h_1, g_2, h_2$는 각 편미분에 대해서는 적분 상수가 된다. 식 (14)에 의해 $A_y$와 $A_z$는 각각 다음 두 가지 적분 조건을 만족해야 한다. 먼저 식 (14)의 둘째식을 셋째식에 넣고 정리해서 식 (14)의 첫째식으로 기술된 $A_y$와 항등인 아래 둘째식을 구한다.

                        (15)

여기서 $\int \frac{\partial}{\partial z} I_x \,dz$ = $I_x + k_1(x, y)$, $I_x$ = $\int A_x \, dx$, $\partial k_1 (x, y) /\partial y$는 $g_2 (x, y)$에 포함된다고 가정한다. 마찬가지로 식 (14)의 첫째식을 넷째식에 대입함으로써 식 (14)의 둘째식과 다른 $A_z$의 새로운 표현식을 유도한다.

                        (16)

여기서 $\int \frac{\partial}{\partial y} I_x \,dy$ = $I_x + k_2(z, x)$, $\partial k_2 (z, x) /\partial z$는 $h_2 (z, x)$에 넣어서 생략한다. 따라서 식 (15)와 (16)이 동시에 성립하기 위한 관계식은 다음과 같다.

                        (17)

식 (17)의 첫째식을 $z$에 대해 편미분하거나 둘째식을 $y$에 대해 편미분하면, $g_1(y, z)$와 $h_1(y, z)$는 다음 등식을 만족해야 한다.

                        (18)

여기서 $\partial g_2(x, y)/\partial z$ = $\partial h_2(z, x)/\partial y$ = $0$, $\frac{\partial}{\partial z} \int h_1(y, z) \, dz$ = $h_1(y, z)$, $\frac{\partial}{\partial y} \int g_1(y, z) \, dy$ = $g_1(y, z)$이다. 또한 식 (14)는 함수 $A_x$에 의해 $A_y$와 $A_z$가 자동적으로 결정됨을 의미한다. 만약 $A_x$ = $\partial f/ \partial x$라 가정한 후, 식 (14)의 첫째식과 둘째식에 대입해본다.

                        (19)

여기서 $f$ = $f(x, y, z)$이며 편미분의 적분 상수 $g_1(y, z)$와 $h_1(y, z)$는 고려하지 않는다. 적분 상수 $g_1(y, z)$와 $h_1(y, z)$를 고려하기 위해 식 (19)와 유사하게 $g_1(y, z)$ = $\partial g(y, z)/\partial y$라 가정하고 식 (18)에 대입해 다음 관계를 얻는다.

                        (20)

새로운 적분 상수 $h_3(z)$를 생각하지 않으면, 식 (20)에 따라 적분 상수 $g_1(y, z)$와 $h_1(y, z)$는 어떤 함수 $g(y, z)$의 구배임을 알 수 있다. 최종적으로 $h_3(z)$ = $\partial h(z)/ \partial z$라 놓으면, 식 (19)와 (20)에 의해 회전이 $0$인 벡터 함수는 반드시 구배 연산자로만 표현된다.

                        (21)
______________________________

벡터 함수가 회전을 가지지 않으면, 간단하게 비회전 벡터 함수(irrotational vector function)라고 부른다. 조금 더 고상하게 스칼라 함수가 포텐셜을 이루는 경우가 비회전이라서, 이런 함수를 박판 벡터 함수(lamellar vector function)라고 할 수도 있다. 여기서 박판은 얇은 판을 뜻하며, 포텐셜이 일정해 스칼라 함수가 등고선처럼 분포한다고 생각해 박판 혹은 얇은 판이란 용어를 쓴다.


   1. 기본(basics)   

[그림 1.1] 그린 정리를 위한 적분 영역(출처: wikipedia.org)

[그린의 정리(Green's theorem)]

                        (1.1)

[증명]
그린 정리는 스토크스 정리의 특별한 경우이다. $\bar A = (A_x, A_y, 0)$라 두고 이를 식 (3)에 대입하면 식 (1.1)을 얻을 수 있다.
______________________________

[스토크스 정리의 변형: 구배 연산자]

                         (1.2)

[증명]
식 (3)에 의해 임의 스칼라 함수 $f$와 상수 벡터 $\bar C$에 대해 다음 정리가 성립한다.

                         (1.3)

식 (1.3)에 다음 벡터 항등식(vector identity)을 적용한다.

                         (1.4)

그러면 아래 식이 항상 성립해야 한다.

                         (1.5)

식 (1.5)의 셋째 줄은 상수 벡터 $\bar C$에 대한 항등식이다. 즉, 임의의 상수 벡터와 내적(inner product)한 값이 항상 0이 되는 벡터는 영 벡터이므로 식 (1.2)가 반드시 성립해야 한다.
______________________________

식 (3)에 제시한 벡터에 대한 스토크스의 정리는 다이애드(dyad)까지 확장될 수 있다. 먼저 다이애드의 회전을 정의한다.

[다이애드 회전 연산자]

                         (1.6)

                         (1.7)

전자파 분야에서 주로 사용하는 다음과 같은 다이애드 표기법을 이용해 식 (1.6)을 다시 정의하면 다음과 같다.

                         (1.8)

식 (1.1)의 성분으로 식 (1.6)을 다시 정의하면 다음과 같다.

                    (1.9)

여기서 $\bar D^{(i)}$ = $\bar{\bar{D{}}} \cdot \hat i$이다. 식 (3)의 좌변을 다이애드로 바꾸어 식 (1.9)를 대입하면 다이애드로 확장된 스토크스의 정리를 다음처럼 증명할 수 있다.

[다이애드 스토크스의 정리]

                      (1.10)

따라서 다이애드는 발산과 회전 연산자에 모두 적용 가능하므로, 헬름홀츠의 정리(Helmholtz' Theorem)에 따라 모든 벡터 미적분학에 다이애드를 자유롭게 활용할 수 있다.


[참고문헌]
[1] G. G. Stokes, Smith's Prize Exam, University of Cambridge, 1854.

[다음 읽을거리]