Orthogonale Koordinaten
Koordinaten, in denen sich in jedem Punkt die zu verschiedenen Koordinaten gehörenden Koordinatenlinien paarweise im rechten Winkel schneiden
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In der Mathematik sind orthogonale Koordinaten solche, in denen sich in jedem Punkt die zu verschiedenen Koordinaten gehörenden Koordinatenlinien paarweise im rechten Winkel schneiden.[1.1]

Das Bild zeigt ein auf der Erde weit verbreitetes, krummliniges, aber orthogonales Koordinatensystem, denn die Längen- und Breitenkreise schneiden sich überall rechtwinklig. Auf den dargestellten Längenkreisen variiert nur der Breitengrad bei konstantem Längengrad, und auf den Breitenkreisen ist es gerade umgekehrt. Orthogonale Koordinatensysteme haben für die angewandten Wissenschaften eine überragende Bedeutung, da viele konkrete Probleme in solchen Systemen formuliert und mit Trennung der Veränderlichen gelöst werden können.[1.1]
Motivation
Während sich Vektoroperationen und physikalische Gesetze normalerweise am einfachsten in kartesischen Koordinaten ableiten lassen, werden auch nicht-kartesische orthogonale Koordinaten zur Lösung von Problemen verwendet, wenn sie sich für deren mathematische Beschreibung eignen. Beispielsweise werden die eingangs aufgeführten geographischen Koordinaten für die Navigation auf der Erdoberfläche benutzt.
Der Hauptvorteil nichtkartesischer Koordinaten besteht darin, dass sie – wie im genannten Beispiel – so gewählt werden können, dass sie an die Geometrie eines betrachteten Problems angepasst sind. Bei einer weit vom Boden (oder anderen Hindernissen) stattfindenden Explosion hängt die Druckwelle in kartesischen Koordinaten von allen drei Raumdimensionen ab, der Druck bewegt sich jedoch überwiegend vom Zentrum weg, sodass das Problem in Kugelkoordinaten nahezu eindimensional wird (da die Druckwelle überwiegend nur von der Zeit und dem Abstand vom Zentrum abhängt).
Der Grund dafür, orthogonale Koordinaten gegenüber allgemein krummliniger Koordinaten zu bevorzugen, liegt in der Einfachheit: Es treten Komplikationen auf, wenn Koordinaten nicht orthogonal sind. Beispielsweise können in orthogonalen Koordinaten Probleme oft durch die Trennung der Veränderlichen gelöst werden. Die Trennung von Veränderlichen ist eine mathematische Technik, die ein komplexes mehrdimensionales Problem in entsprechend viele eindimensionale Probleme umwandelt, die anhand bekannter Funktionen gelöst werden können. Viele Gleichungen lassen sich auf die Laplace-Gleichung oder die Helmholtz-Gleichung zurückführen, die sich immer in orthogonalen Koordinatensystemen auftrennen lassen, deren Koordinatenflächen konfokale Quadriken oder deren degenerierten Formen sind, siehe die Liste orthogonaler Koordinatensysteme.[2][3]
Weitere mathematische Vorteile orthogonaler Koordinaten sind:
- Das Skalarprodukt nimmt eine besonders einfache Gestalt an, was darauf beruht, dass der metrische Tensor Diagonalgestalt besitzt.
- In der Physik werden Vektorfelder bezüglich der normierten Basisvektoren dargestellt, sodass sich die von krummlinigen Koordinaten induzierte Ko- und Kontravarianz aufhebt. Hier gestaltet sich das Kreuzprodukt und die Rotation eines Vektorfeldes besonders einfach.
- Die Ableitungen der Basisvektoren können mit nur 12 Christoffelsymbolen, statt den sonst üblichen 18, berechnet werden. Diese Symbole hängen zudem nur von drei Größen, den metrischen Faktoren und ihren Ableitungen, ab.
Erzeugung orthogonaler Koordinaten

In zwei Dimensionen, wie im Bild, können orthogonale Koordinatensysteme erzeugt werden, indem das Koordinatengitter in der xy-Ebene konform abgebildet wird. Mit den - und -Koordinaten lässt sich eine komplexe Zahl bilden, wobei die Imaginäre Einheit darstellt. Jede holomorphe Funktion einer komplexen Veränderlichen mit komplexer Ableitungsfunktion erzeugt eine konforme Abbildung.
Orthogonale Koordinaten in drei und höheren Dimensionen können aus einem orthogonalen zweidimensionalen Koordinatensystem erzeugt werden, indem es entweder in eine neue Dimension extrudiert (Zylinderkoordinaten) oder das zweidimensionale System um eine seiner Symmetrieachsen gedreht wird. Allgemeinere orthogonale Koordinaten können konstruiert werden, indem man mit einigen notwendigen Koordinatenflächen beginnt und die mit ihren Normalenvektoren gebildeten Integralkurven berücksichtigt.
In der Literatur[3][4] findet sich eine Fülle von Definitionen für orthogonale Koordinaten, die bei der Lösung von Problemen der Feldtheorie helfen sollen, siehe auch die Liste orthogonaler Koordinatensysteme.
Basisvektoren

In kartesischen Koordinaten sind die Vektoren der Standardbasis räumlich konstant, aber in krummlinigen Koordinaten ist dies zumeist nicht der Fall. An jeden Punkt im Raum ist eine Menge von Basisvektoren gebunden, die man sich in drei Dimensionen wie ein begleitendes Dreibein vorstellen kann, das in orthogonalen Koordinaten aus zueinander senkrechten Achsen besteht, schwarz im Bild.
Basisvektoren und metrische Faktoren
Die kovariante Basis sind die Tangentenvektoren an die Koordinatenlinien im Punkt. Differentialgeometrisch berechnen sich die kovarianten Basisvektoren als Ableitungsfunktion des Ortes nach der (einen) Koordinate :
mit Standardbasisvektoren êj. Die kovarianten Vektoren haben beliebigen Betrag, sind aber in orthogonalen Systemen paarweise senkrecht zueinander. Die unnormierten Vektoren bilden die natürliche Basis, aus der durch Normierung die normierte Basis entsteht (Einheitsvektoren ĉ mit Hut), die in Abgrenzung zur Standardbasis mit einem c bezeichnet werden:[1.2]
mit
metrischer Faktor normierter Basisvektor
Die Ableitungen der kovarianten Vektoren weisen die folgende Symmetrie auf:
was sich auf die unteren Indizes der #Christoffelsymbole überträgt.
Die kontravarianten Basisvektoren entstehen im Allgemeinen gemäß aus dem Gradient der Koordinaten,[1.3] sind im Fall orthogonaler Koordinaten jedoch leicht zu finden, weil sie kollinear zu den kovarianten Vektoren sind, aber eine reziproke Länge haben:
Dies folgt aus der Tatsache, dass die ko- und kontravarianten Basisvektoren zueinander reziproke Basissysteme bilden, mit und dem Kronecker-Delta δ. Zusammengefasst heißt das:
Metrikkoeffizienten und Händigkeit
Die metrischen Faktoren sind per definitionem positiv und hängen mit den Metrikkoeffizienten[1.4] wie folgt zusammen:
Das ist bedeutsam für die #Christoffelsymbole. Für j≠k verschwinden die Metrikkoeffizienten und für j=k ergibt sich[1.5]
Werden die kovarianten Basisvektoren mittels der Standardbasisvektoren êi und des dyadischen Produkts „⊗“ Spaltenweise in eine Matrix eingetragen, entsteht eine Jacobi-Matrix
- g =
Das System ist rechtshändig, wenn die Determinante dieser Matrix
- g := |g|
positiv ist, was im allgemeinen nur in bestimmten Wertebereichen der Koordinaten der Fall ist, so wie im #Beispiel Kugelkoordinaten unten. Der Betrag der Determinante ist jedenfalls gleich dem Produkt der metrischen Faktoren:
- |g| = h1 h2 h3… =: ∏k hk
In drei Dimensionen ist die Determinante gleich dem Spatprodukt der Basisvektoren:
ausgeschrieben
Wenn diese Summe positiv ist, ist das System rechtshändig.
Koeffizienten von Vektoren
Es gibt demnach drei verschiedenen Basissätze, die sich zur Darstellung von Vektoren in orthogonalen Koordinaten anbieten: die kovariante Basis , die kontravariante Basis und die normierte Basis , die alle kollinear sind aber verschiedene Längen haben können. Während ein Vektor eine objektive Größe ist, was bedeutet, dass seine Identität unabhängig von einem Koordinatensystem ist, hängen die Koeffizienten eines Vektors davon ab, in welcher Basis der Vektor dargestellt wird. Die Stellung des Index reflektiert das verwendete Basissystem:
wo obere Indizes nicht mit Potenzierung verwechselt werden dürfen. Die Position der Indizes gibt an, wie die Koeffizienten berechnet werden:
Es gibt keine eindeutige, weit verbreitete Notation für Koeffizienten in Bezug auf die normierte Basis; hier soll der Buchstabe f benutzt werden:
Vektoralgebra
Vektoraddition und -subtraktion erfolgen komponentenweise, genau wie in kartesischen Koordinaten. Wenn die Rechtshändigkeit des Basissystems eine Rolle spielt, ist zu bedenken, dass diese von der Nummerierung der Koordinaten abhängt und, bei gegebener Nummerierung, in krummlinigen Koordinaten meist nur in bestimmten Wertebereichen der Koordinaten garantiert ist, siehe #Beispiel Kugelkoordinaten.
Jedenfalls ist zu beachten, dass alle Operationen nur für die einem Punkt zugeordneten Vektoren gelten, genauer nur für die Vektoren im Tangentialraum im Punkt definiert sind. Da Basisvektoren in krummlinigen Koordinaten im Allgemeinen von Ort zu Ort variieren, müssen die unterschiedlichen Basisvektoren berücksichtigt werden, wenn zwei Vektoren addiert werden, die an verschiedenen Punkten im Raum vorliegen. Das ist insbesondere bei Differentiationen in Richtung der Koordinatenlinien zu bedenken, siehe Zusammenhang (Differentialgeometrie).
Skalarprodukt
Das Skalarprodukt in einem euklidischen Vektorraum mit kartesischen Koordinaten ist die Summe der Produkte der Koeffizienten der beteiligten Vektoren. In orthogonalen Koordinaten nimmt das Skalarprodukt zweier Vektoren und diese bekannte Form an, wenn – wie üblich – die #normierte Basis zur Darstellung der Vektoren benutzt wird:
wo δ das Kronecker-Symbol darstellt.
Kreuzprodukt
Das Kreuzprodukt in kartesischen 3D-Koordinaten mit Standardbasis ê1,2,3 lautet:
Die obige Formel hat analoge Gestalt in orthogonalen Koordinaten, wenn sie ein Rechtssystem bilden, was hier vorausgesetzt wird, und – wie üblich – die #normierte Basis zur Darstellung der Vektoren benutzt wird. Mit dem Permutationssymbol ϵ gilt wie in kartesischen Koordinaten:
insbesondere:
Damit schreibt sich das Kreuzprodukt zweier Vektoren als:
Ableitungen der Basisvektoren
In diesem Abschnitt wird zwecks kompakter Darstellung die Partielle Ableitung nach einer Koordinate mit einem Index hinter einem Komma angezeigt:
Ferner sei auf die folgenden, häufig benutzten Besonderheiten beim Umgang mit Summen und dem Kronecker-Symbol δij hingewiesen:
Christoffelsymbole
Mit den Christoffelsymbolen werden in jedem Raumpunkt die Änderungen der Grundvektoren beim Fortschreiten in Richtung der Koordinatenlinien ausgedrückt:[1.6]
Sie weisen, wie bereits im Abschnitt #Basisvektoren und metrische Faktoren angekündigt, eine Symmetrie in den unteren Indizes auf
Die Christoffelsymbole können mit den Metrikkoeffizienten ausgedrückt werden:
| Beweis |
| Die Metrikkoeffizienten gij haben die Eigenschaft und so berechnet sich:
|
Das gilt allgemein für Christoffelsymbole bei riemannschen und pseudo-riemannschen Mannigfaltigkeiten. In den orthogonalen Koordinaten hier vereinfacht sich das wegen , siehe oben zu:[1.7]
womit die Christoffelsymbole auf die metrischen Faktoren und ihre Ableitungen zurück geführt sind.
| Beweis |
| Aus dem Zusammenhang zwischen den Christoffelsymbolen und den Metrikkoeffizienten leitet sich
ab, was der Formel oben entspricht. |
Es gibt vier Fälle zu unterscheiden (Mengenangaben beziehen sich auf drei Dimensionen):[1.6]
- i≠j≠k≠i entsprechend δij=δik=δjk=0
- Sechs Symbole
- i≠j und entweder k=i oder k=j entsprechend δij=0 und entweder δik=1 oder δjk=1
- Zwölf Symbole
- i=j≠k entsprechend δij=1 und δik=δjk=0
- Sechs Symbole
- i=j=k entsprechend δij=δik=δjk=1
- Drei Symbole . Dieser Fall kann mit dem zweiten zusammen gelegt werden.
Erste Ableitungen
Die ersten Ableitungen der natürlichen Basisvektoren berechnen sich direkt mit den #Christoffelsymbolen:
Gleichzeitig ist auch
speziell:
Die normierten Basisvektoren erfüllen die Orthogonalitätsbedingungen
Insbesondere sind sämtliche Ableitungen eines Basisvektors senkrecht zu diesem: .
Zweite Ableitungen
Ableitung von nach uk ergibt
| Beweis |
| Mit den ersten Ableitungen der Basisvektoren schreibt sich:
Hier wurde benutzt. |
Das spezialisiert sich bei i,k=j zu:
- ,
und bei i,k≠j zu:
Andererseits ist auch:
Nach dem Satz von Schwarz ist ĉi,ij = ĉi,ji. In dieser Gleichung trägt die i-Komponente nichts bei und die j-Komponente zeigt
In zwei Dimensionen entfällt die Summe über l:
und in drei Dimensionen gibt es für l nur einen möglichen Wert:
Die l-Komponenten für l≠i,j genauso wie ĉi,jk=ĉi,kj implizieren in drei und mehr Dimensionen
Vektoranalysis
Nabla-Operator
Der Nabla-Operator lautet in krummlinigen Koordinaten:[1.8]
siehe #Basisvektoren und metrische Faktoren. Mit ihm können beispielsweise #Differentialoperatoren dargestellt werden.
Weg-, Flächen- und Volumenelemente
Die metrischen Faktoren sind die Beträge der natürlichen Basisvektoren, die sich aus Ableitungsfunktionen des Ortes nach einer Koordinate berechnen:[1.9]
mit Standardbasis ê1,2,…. Daraus leiten sich die metrischen Faktoren ab:[1.10]
Für die Berechnung von Kurven-, Flächen- oder Volumenintegralen werden gebraucht:[1.11]
| Wegelement | |
| Flächenelement | mit zyklischen Werten |
| Volumenelement |
Darin ist das Volumen des von den natürlichen Basisvektoren aufgespannten Quaders.
Ableitung des Volumens
Das Volumen des von den natürlichen Basisvektoren aufgespannten Quaders ist das Produkt der metrischen Faktoren:
Die #Kanonische Form der Differentialoperatoren enthält die Ableitungen dieses Volumens nach einer Koordinate, eine Ableitung, die nach der Produktregel erfolgt. Dazu wird nacheinander im Produkt einer der Faktoren abgeleitet und die Summe der Ergebnisse gebildet. In jedem Summand wird im Volumen h ein metrischer Faktor hk durch seine Ableitung ersetzt, was durch Division von h durch hk und Multiplikation mit hk,j dargestellt werden kann:
In zwei Dimensionen ist beispielsweise und
was der obigen Formel in zwei Dimensionen entspricht.
Differentialoperatoren
In Feldgleichungen der Kontinuumsmechanik oder des Elektromagnetismus kommen gelegentlich der Differentialoperator Gradient sowie der Laplace-Operator, die Divergenz- und die Rotation eines Vektorfeldes vor. Sie stellen Kombinationen der Ableitungen eines Vektorfeldes nach dem Ort dar.
Im folgenden werden die aus dem Abschnitt #Ableitungen der Basisvektoren bekannten Rechenregeln und Schreibweisen benutzt.
Ableitungen eines Vektors
Die Ableitung eines Vektors nach der Koordinate uj lautet
| Beweis |
| Mit den Ableitungen der Basisvektoren
berechnet sich was obiger Formel entspricht. |
Die zweite Ableitung, die in der Helmholtz-Gleichung und beim Laplace-Operator vorkommt, schreibt sich:
| Beweis |
| Ableitung der ersten Ableitung v,j nach uk ergibt
was nach Eingliederung der blau notierten Summe in die Summe über i der obigen Formel entspricht. |
Kovariante Ableitung der Komponenten
Die kovariante Ableitung von Vektorkomponenten ist implizit definiert durch[1.12]
Mit ihr können die #Differentialoperatoren (teilweise elegant) ausgedrückt werden. Werden die kovarianten Ableitungen der Vektorkomponenten in einer Kovarianzmatrix[5] V eingelagert, , dann ist die #Divergenz eines Vektorfeldes beispielsweise gleich der Spur dieser Matrix. Daher lohnt es sich, diese Ableitungen auch für Vektorkomponenten bezüglich der normierten Basis in orthogonalen Koordinaten darzustellen, siehe dazu #Koeffizienten von Vektoren. Nach der ersten Formel oben ist:
Mit und der #Ableitungen eines Vektors in orthogonalen Koordinaten berechnet sich
Insbesondere:
Die zweite kovariante Ableitung ist entsprechend definiert durch[1.13]
Mit der zweiten Ableitung eines Vektors berechnet sich:
Gradient
Der Gradient eines Skalarfeldes ist der Vektor, der in Richtung des größten Zuwachses der Feldstärke zeigt. Formal entsteht dieser Vektor aus der Anwendung des #Nabla-Operators auf das Feld:
Durch die Gradientenbildung eines Tensorfeldes erhöht sich dessen Stufe um eins. Ein Skalarfeld ist ein Tensorfeld nullter Stufe und dessen Gradient ein Tensorfeld erster Stufe, das ein (kovariantes[1.14]) Vektorfeld ist. Der Gradient eines Vektorfeldes ist entsprechend ein Tensorfeld zweiter Stufe. Formal schreibt sich der Rechtsgradient mit dem dyadischen Produkt „⊗“ als Transponierte Matrix (·)⊤
Die #Kovariante Ableitung der Komponenten liefert[1.15]
was schneller mit den #Ableitungen eines Vektors auf den Vektorgradient
führt. Der Linksgradient entsteht hieraus durch Transponierung.
Divergenz
Die Divergenz eines Vektorfeldes ist ein Skalarfeld, das an jedem Punkt angibt, wie sehr die Vektoren in einer kleinen Umgebung eines Punktes auseinanderstreben (lateinisch divergere). Sie entsteht durch das formale Skalarprodukt des Vektors mit dem #Nabla-Operator:
Die #Kovariante Ableitung der Komponenten eingesetzt zeigt
dass die Divergenz die Spur der #Kovarianzmatrix ist, konkret:
mit dem Volumen , siehe #Ableitung des Volumens. Letzteres stellt die kanonische Form der Divergenz dar. In drei Dimensionen ist speziell:[1.16]
Rotation
Die Rotation eines Vektorfeldes ist nur in drei Dimensionen definiert und ist dort in einem Geschwindigkeitsfeld beispielsweise proportional zur Winkelgeschwindigkeit der Partikel um sich selbst. Die Rotation entsteht durch das formale Kreuzprodukt des Nabla-Operators mit dem Vektorfeld:
Die #Kovariante Ableitung der Komponenten eingesetzt ergibt:[1.17]
was mit dem Permutationssymbol ϵ der kanonischen Form entspricht, siehe #Kanonische Form der Differentialoperatoren.
Ausgeschrieben:[1.18]
Laplace-Operator
Der Laplace-Operator bildet die #Divergenz eines #Gradienten: . Bei einem Skalarfeld f schreibt sich der Laplace-Operator
mit dem Volumen , siehe #Ableitung des Volumens. Letzteres entspricht der kanonischen Form des Laplace-Operators.
| Beweis |
| Der #Gradient eines Skalarfeldes f ist
und dessen #Divergenz: Die kanonische Form entwickelt sich daraus über |
In drei Dimensionen ist speziell[1.19]
siehe das Zwischenergebnis im Beweis.
Der Laplace-Operator kann auch auf Vektorfelder angewendet werden. Mit dem dyadischen Produkt „⊗“ ist
definiert.[6][7][8] Der Laplace-Operator eines Vektorfelds schreibt sich ähnlich dem für das Skalarfeld:
| Beweis |
| Mit entsteht:
|
Einsetzen der #Ableitungen eines Vektors führt nach länglichen Umformungen auf:
mit
Da die Summationsreihenfolge keine Rolle spielt, können die Summanden durch Vertauschung von i und k beliebig zwischen aik und bik verteilt werden – insbesondere kann bik=0 erreicht werden. Hier wurde angestrebt möglichst nur die Komponente fi und ihre Ableitungen zu benutzen.
Kanonische Form der Differentialoperatoren
Die Tabelle stellt die Kanonische Form der #Differentialoperatoren für Skalarfelder f und Vektorfelder in orthogonalen Koordinaten zusammen.[1.20]
| Gradient eines Skalarfeldes |
|
| Divergenz eines Vektorfeldes: | |
| Rotation eines Vektorfeldes: | |
| Laplace-Operator eines Skalarfeldes: |
Darin ist und ϵijk das Permutationssymbol.
Beispiel Kugelkoordinaten
In Kugelkoordinaten (r,θ,φ) mit Abstand vom Ursprung r, Zenitwinkel θ und Azimut φ ist der Ortsvektor gegeben durch
Die kovarianten Basisvektoren und Metrikfaktoren lauten in der Schreibweise im Abschnitt #Ableitungen der Basisvektoren
Die nicht aufgeführten ersten und zweiten Ableitungen der Metrikfaktoren verschwinden. Wenn
- r > 0 und sin(θ) > 0,
was hier vorausgesetzt wird, sind die Metrikfaktoren auch ohne Betragsbildung positiv und die kovarianten Basisvektoren bilden ein Rechtssystem.
Nur sechs Christoffelsymbole sind von null verschieden und bestätigen den Zusammenhang mit den metrischen Faktoren:
#Erste Ableitungen der Basisvektoren gemäß
sind in der Tabelle aufgeführt:
Nachfolgende Tabelle gibt #Zweite Ableitungen der Basisvektoren gemäß
wobei die Ableitungen nach u1=r weggelassen werden, weil die normierten Basisvektoren nicht von r abhängen.
Die nicht-trivialen, bei den zweiten Ableitungen der normierten Basisvektoren aus dem Satz von Schwarz resultierenden Beziehungen sind:
| i | j | k | Beziehung |
|---|---|---|---|
| 2 | 3 | 1 | |
| 1 | 3 | ||
| 3 | 1 | 2 | |
| 2 | 1 |
Siehe auch
Literatur
- G.A. Korn, T. M. Korn: Mathematical Handbook for Scientists and Engineers. Definitions, Theorems, and Formulas for Reference and Review. Dover Publications, 2013, ISBN 978-0-486-32023-6, S. 168–186, doi:10.1002/zamm.19690490921 (eingeschränkte Vorschau in der Google-Buchsuche).
- P. M. Morse, H. Feshbach: Methods of Theoretical Physics. Band 1. McGraw-Hill, New York 1953, S. 23,115 (archive.org).
- H. M. Margenau, G. M. Murphy: The Mathematics of Physics and Chemistry. 2. Auflage. Van Nostrand, 1956, ISBN 1-4446-2747-3, S. 168–192 (eingeschränkte Vorschau in der Google-Buchsuche).
- L. P. Lebedev, M. J. Cloud: Tensor Analysis. World Scientific, 2003, ISBN 981-238-360-3, S. 81–88 (eingeschränkte Vorschau in der Google-Buchsuche).
- S. Lipschutz, M.R. Spiegel, J. Liu: Mathematical Handbook of Formulas and Tables. McGraw Hill Professional, 2009, ISBN 978-0-07-154855-7, S. 127 f.