¿Qué es el teorema de Stokes?: su diferencia con otros teoremas

| Última modificación: 4 de marzo de 2025 | Tiempo de Lectura: 3 minutos

Si alguna vez has trabajado con cálculo vectorial o electromagnetismo, seguro te has topado con el teorema de Stokes. Este poderoso resultado matemático conecta las integrales de superficie con las integrales de línea y tiene aplicaciones clave en la física y la ingeniería. Pero, ¿qué significa realmente y cómo se compara con otros teoremas fundamentales como el de Gauss o el de Green? En este artículo te lo explico de forma clara y sin rodeos.

¿Qué es el teorema de Stokes?

El teorema de Stokes, también llamado teorema de Kelvin-Stokes, fue descubierto por George Gabriel Stokes y establece que la integral de línea de un campo vectorial sobre el borde de una superficie es igual a la integral de superficie del rotacional de dicho campo sobre la superficie. Matemáticamente se expresa como:

 teorema de Stokes 1

Donde:

  • Σ es una superficie orientada en el espacio tridimensional.
  • ∂Σ es la frontera cerrada de la superficie.
  • F es un campo vectorial con derivadas parciales continuas en una región abierta que contiene Σ.
  • dS representa el elemento diferencial de superficie.
  • dr es el diferencial de la curva cerrada.

Básicamente, el teorema dice que podemos calcular el flujo de la circulación de un campo vectorial a lo largo del borde de una superficie simplemente integrando su rotacional sobre la superficie misma. Esta relación es especialmente útil en electromagnetismo, donde aparece en la formulación de las ecuaciones de Maxwell.

Forma desarrollada en coordenadas cartesianas

Si el campo vectorial F = (P, Q, R) tiene componentes P (x, y, z), Q (x, y, z) y R (x, y, z), la ecuación puede expresarse como:

 teorema de Stokes 2

Esta forma explícita muestra cómo calcular cada término en función de las derivadas parciales de las componentes del campo.

¿Cuáles son las diferencias entre el teorema de Stokes y otros teoremas?

El teorema de Stokes forma parte de una familia de teoremas del cálculo vectorial que incluyen el teorema de Gauss y el teorema de Green. Veamos en qué se diferencian:

1. Teorema de Stokes vs. Teorema de Gauss

El teorema de Gauss, también llamado teorema de la divergencia, establece que la integral de flujo de un campo vectorial a través de una superficie cerrada es igual a la integral de volumen de la divergencia del campo dentro de esa superficie. Su expresión matemática es:

 teorema de Stokes 3

La diferencia clave está en que, mientras que el teorema de Gauss relaciona integrales de superficie con integrales de volumen, el teorema de Stokes relaciona integrales de línea con integrales de superficie.

Ejemplo práctico:

  • Si quieres calcular el flujo total de un campo eléctrico que atraviesa una esfera, usas el teorema de Gauss.
  • Si necesitas calcular la circulación de un campo magnético alrededor de un contorno, usas el teorema de Stokes.

Diferencia clave: El teorema de Green solo aplica en dos dimensiones, mientras que el teorema de Stokes opera en tres dimensiones.

Ejemplo práctico:

  • Si trabajas con un flujo en un plano (como el de un fluido en 2D), usas el teorema de Green.
  • Si necesitas evaluar un campo vectorial en el espacio 3D, usas el teorema de Stokes.

2. Teorema de Stokes vs. Teorema de Green

El teorema de Green es una versión en dos dimensiones del teorema de Stokes. Relaciona la integral de línea de un campo vectorial a lo largo de una curva cerrada con la integral doble de la divergencia en la región encerrada por la curva:

 teorema de Stokes 4

El teorema de Stokes es una de esas herramientas matemáticas que te permite simplificar cálculos complejos, facilitando el análisis de campos vectoriales en distintas aplicaciones físicas. Su capacidad para traducir entre integrales de línea e integrales de superficie lo hace indispensable en electromagnetismo, mecánica de fluidos y muchas otras áreas de la ciencia y la ingeniería.

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Teorema de Stokes
Sandra Navarro

Business Intelligence & Big Data Advisor & Coordinadora del Bootcamp en Data Science, Big Data & Machine Learning.

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