旋转映射推导

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旋转矩阵的严格推导

旋转矩阵的严格推导

旋转矩阵的严格推导引言:旋转矩阵是线性代数中一个重要的概念,它可以用来描述二维或三维空间中的旋转变换。

在计算机图形学、机器人学和物理学等领域中,旋转矩阵被广泛应用。

本文将从严格的推导角度,介绍旋转矩阵的定义、性质以及推导过程。

一、定义旋转矩阵是一个正交矩阵,它表示了一个向量绕某个轴旋转的变换。

在二维空间中,旋转矩阵可以表示为:R = | cosθ -sinθ || sinθ cosθ |其中,θ表示旋转角度。

在三维空间中,旋转矩阵可以表示为:R = | cosθ -sinθ 0 || sinθ cosθ 0 || 0 0 1 |二、性质旋转矩阵具有以下几个性质:1. 正交性:旋转矩阵的转置等于它的逆矩阵,即R^T = R^(-1)。

2. 行列式为1:旋转矩阵的行列式等于1,即det(R) = 1。

3. 保持长度不变:旋转矩阵作用于一个向量时,向量的长度保持不变。

4. 保持内积不变:旋转矩阵作用于两个向量时,它们的内积保持不变。

三、推导过程下面将通过严格的推导过程,证明旋转矩阵的性质。

1. 正交性的证明:设矩阵R为:R = | a b || c d |则R的逆矩阵R^(-1)为:R^(-1) = | d/AD -b/AD || -c/AD a/AD |其中,AD = ad - bc。

根据矩阵乘法的定义,可以得到:R*R^(-1) = | a b | * | d/AD -b/AD | = | ad/AD - bc/AD 0 || c d | | -c/AD a/AD 0 |可以看出,R*R^(-1)的结果是一个对角矩阵,对角线上的元素都为1,其余元素都为0,即单位矩阵I。

所以,R*R^(-1) = I。

同样地,可以得到R^(-1)*R = I。

因此,矩阵R的转置等于它的逆矩阵,即R^T = R^(-1),证明了旋转矩阵的正交性。

2. 行列式为1的证明:由于矩阵R是一个正交矩阵,根据正交矩阵的性质可知,R的行向量和列向量都是单位向量且两两正交。

【中考数学专题】三大变换之旋转(旋转的性质)

【中考数学专题】三大变换之旋转(旋转的性质)

【中考数学专题】三大变换之旋转(旋转的性质)
旋转是三大几何变换中考察最多、难度最大的,平移、对称从图像观察角度来说直接显然,对应的结论也很容易用到.而旋转变换得到的图形相对复杂些,有时候解题的突破口隐藏得更深,导致无从下手.本篇将从基本的性质开始,到一些常见的模型,最后说说关于构造旋转能给我们带来什么,全方位了解旋转在中考题中的考察.01基本性质
如下图,将△ABC绕点A旋转一定角度得到△ADE.
性质一:对应边相等
结论:AB=AD,AC=AE.
补充:当然还可以得到BC=DE,但这并没有什么用,因为BC与DE并没有特殊位置关系.
性质二:对应角相等
结论:∠B=∠D,∠C=∠E,∠BAC=∠DAE.
补充:如果不是特殊角,此性质并没有什么用,但由性质二可以推性质三.
性质三:旋转角都相等
结论:∠BAD=∠CAE=∠BFD.
补充:∠BAD=∠CAE易证,
∠BAD=∠BFD可用“8字”模型证明:
∵∠BAD+∠B=∠BFD+∠D,且∠B=∠D,
∴∠BAD=∠BFD.
且第三组夹角往往用得最多.
02真题速览
2019眉山中考-三角形的旋转
2019内江中考-旋转得等边
2019阜新中考-特殊角的旋转
2019包头中考-旋转角都相等
2018镇江中考-隐藏的特殊角
2019山西中考-解三角形2017吉林中考-矩形的旋转2019梧州中考-菱形的旋转2018陇南中考-正方形的旋转2019贺州中考-旋转的思考2019营口中考-动态的旋转来源:有一点数学,作者刘岳。

初中几何:三大变换之旋转(旋转的构造-托勒密定理)

初中几何:三大变换之旋转(旋转的构造-托勒密定理)

初中几何:三大变换之旋转(旋转的构造-托勒密定理)成才路上奥数国家级教练与四名特级教师联手执教。

成才路上推荐搜索几何变换旋转托勒密定理本篇将介绍关于旋转的内容,一个关于旋转构造的定理-托勒密定理,定理本身并非课内知识,但在近年中考中,已经不止一次地出现了,因而值得重视.01定理介绍托勒密定理定理:圆的内接四边形中,两对角线所包矩形的面积等于一组对边所包矩形的面积与另一组对边所包矩形的面积之和.翻译:在四边形ABCD中,若A、B、C、D四点共圆,则AC·BD=AB·CD+AD·BC.定理证明证明:在线段BD上取点E,使得∠BAE=∠CAD,易证△AEB∽△ADC,∴AB:AC=BE:CD,即AC·BE=AB·CD,当∠BAE=∠CAD时,可得:∠BAC=∠EAD,易证△ABC∽△AED,∴AD:AC=DE:CB,即AC·DE=AD·BC,∴AC·BE+AC·DE=AB·CD+AD·BC,∴AC·BD=AB·CD+AD·BC.定理推广-托勒密不等式推广(托勒密不等式):对于任意凸四边形ABCD,AC·BD≤AB·CD+AD·BC证明:如图1,在平面中取点E使得∠BAE=∠CAD,∠ABE=∠ACD,易证△ABE∽△ACD,∴AB:AC=BE:CD,即AC·BE=AB·CD①,连接DE,如图2,∵AB/AC=AE/AD,∴AB/AE=AC/AD,∠BAC=∠BAE+∠CAE=∠DAC+∠CAE=∠DAE,∴△ABC∽△AED,∴AD/AC=DE/BC,即AC·DE=AD·BC②,将①+②得:AC·BE+AC·DE=AB·CD+AD·BC,∴AC·BD≤AC(BE+DE)=AB·CD+AD·BC即AC·BD≤AB·CD+AD·BC,当且仅当A、B、C、D共圆时取到等号.托勒密定理在中考题中的应用托勒密定理在中考题中的应用(1)当△ABC是等边三角形时,如图1,当点D在弧AC上时,根据托勒密定理有:AC·BD=AB·CD+AD·BC,又等边△ABC有AB=AC=BC,故有结论:BD=AD+CD.证明:在BD上取点E使得DE=DA,易证△AEB∽△ADC,△AED∽△ABC,利用对应边成比例,可得:BD=AD+CD.如图2,当点D在弧BC上时,结论:DA=DB+DC.【小结】虽然看似不同,但根据等边的旋转对称性,图1和图2并无区别.(2)当△ABC是等腰直角三角形,如图3,当点D在弧BC上时,根据托勒密定理:AD·BC=AB·CD+AC·BD,又AB:AC:BC=1:1:根号2,代入可得结论:根号2AD=BD+CD.如图4,当点 D在弧AC上时,根据托勒密定理:AD·BC=AB·CD+AC·BD,又AB:AC:BC=1:1:根号2,代入可得结论:BD=根号2AD+CD.(3)当△ABC是一般三角形时,若记BC:AC:AB=a:b:c,根据托勒密定理可得:a·AD=b·BD+c·CD.02中考题中的托勒密定理2019仙桃中考2019威海中考2017临沂中考2016淮安中考来源:有一点数学,作者:刘岳。

基于DVB-T2的旋转星座解映射算法及其改进

基于DVB-T2的旋转星座解映射算法及其改进
t w o — d i me n s i o n i t e r a t i v e u且 s o l u t i o n f o r r o t a t e d QA M c o n s t e l l a t i o n b a s e d o n h a r d d e c i s i o n s i mp l i i f e d c a l c u l a t i o n .b u t d u e t o t h e h a r d d e c i s i o n t o b r i n g
【 K e y w o r d s 】 c o n s t e l l a t i o n r o t a t i o n ; d e m a p p i n g ; s o t f i n f o ma r t i o n
D V B - T 2 标 准作 为新一代欧洲数字视频 广播标 准 , 采 块 , 该模块位 于 比特 交织 和单元 交织 之间 。例 如 图 1 ,
【 A b s t r a c t 】C o n s t e l l a t i o n r o t a t i o n a s a d i v e r s i t y t e c h n o l o g y o f n e w c o n c e p t i n t h e i f e l d o f b r o a d c a s t a n d c o m m u n i c a t i o n i s u s e d i n D V B — T 2 s t nd a a r d . T h e
p r o i n g f r o m t h e a s p e c t s o f BER p e r f o r ma n c e a n d c o mp u t a t i o n c o mp l e x i t y . Th e s i mu l a t i o n r e s u l t s s h o w t h a t un d e r b a d c h a n n e l c o n d i t i o n s,i mp r o v i n g me t h o d s o n t h e p e fo r m a r n c e i s be t t e r t h a n t h a t o f t he o r i g i n a l s y s t e m.

旋转原理与常见结构结论

旋转原理与常见结构结论

旋转一、基础知识1、旋转本质:图形的旋转本质上是图形上的点在同心圆上作同步运动2、旋转三要素:旋转中心、旋转方向、旋转角度3、旋转的性质:全等形:旋转前后图形全等;等腰:对应点到旋转中心的距离相等;(旋转出等腰,等腰可旋转)旋转角:对应点到旋转中心所连线段所成的角等于旋转角;(对应射线所成的角等于旋转角)二、旋转基本型1、手拉手条件:OA=OB,OC=OD,∠AOB=∠C0D=α结论:①△OAC≌△OBD;②OP平分∠APD;③OABP四点共圆,OPCD四点共圆(1)90°——90°(同向手拉手,异向婆罗摩笈多)婆罗摩笈多结论证明:(2)45°——45°同向旋转相似,对向中点得等腰RT证法一:中线倍长证法二:中位线证法三:构手拉手旋转全等(3)60°——60°2、夹半角旋转全等+翻折全等内半角(1)30°——60°(2)45°——90°(3)60°——120°外半角(4)150°——300°(5)135°——270°3、对角互补邻边相等4、三线共端点已知:AB=AC;PA=a,PB=b,PC=c;∠APB=α、∠APC=β、∠BPC=θ;(1)等边三角形为载体(2)等腰直角三角形为载体(3)120°等腰三角形为载体利用旋转,将α、β、θ和载体等腰三角形的顶角以及三线a、b、c放在同一个三角形(△PCE)中,然后解△PCE①知三求三②知两角求边比;知两边求第三边最值(三边关系、瓜豆原理);知一边一角求一边最值和另外两边比值的最值③知一角求边比值的最值一般地,等腰△ABC顶角为x°,底角为y°,底边与腰长比值为k PA=a,PB=b,PC=c;∠APB=α、∠APC=β、∠BPC=θ;(1)点P在底外(2)点P在腰外(3)点P在形内。

旋转的性质及应用

旋转的性质及应用

例2、在四边形 、在四边形ABCD中,AB=BC,∠ABC=∠CDA=90°, 中 , ∠ ° BE⊥AD于点 ,四边形 于点E,四边形ABCD的面积为 ,求BE的长 的面积为4, ⊥ 于点 的面积为 的长
解: 点逆时针旋转90° 将△BAE绕B点逆时针旋转 °, 绕 点逆时针旋转 得△BCE′ ∴ △BAE ≌ △BCE
B E′ B
C
F
C
A
E
D
A
E 试试自己写过程,相 信你一定行
D
(变式)在四边形ABCD中,∠B+∠D=180°, 变式)在四边形 中 ∠ ° AB=AD,AC=1,∠ACD=60°,则四边形 ∠ ° 则四边形ABCD 3 的面积为 。
4
A
B D B′
C
如图: 三点共线,已知AB=AD AB=AD, 如图:A、C、E三点共线,已知AB=AD, ACB=∠ACD,求证: ∠ACB=∠ACD,求证:BC=DC
C F
∵BC∥DF ∴ ∠DFE= ∠ CBE ∵ ∠A+ ∠ABE=90° ∠ABE+ ∠CBE =90° ° ° D A ∴ ∠A=A∠DFEE ∴ △ABE≌△FDE ≌ AE=a 设BE=x 则 (x-a)x+ax=4 ) x=2 ∴
E
D
(法三)
在四边形ABCD中,AB=BC,∠ABC=∠CDA=90°, 在四边形 中 , ∠ ° BE⊥AD于点 ,四边形 于点E,四边形ABCD的面积为 ,求BE的长 的面积为4, ⊥ 于点 的面积为 的长
祝各位专家、同仁每天都快快乐乐! 祝各位专家、同仁每天都快快乐乐!
B E′
∵ ∠ABC=∠CDA=90°,∴∠ ∠BCD=180° ∠ ° ∴∠A+∠ ° +∠BCD=180° D、C、E′三点共线 即∠BCE′+∠BCD=180° ∴D、C、E′三点共线

enigma原理

enigma原理

enigma原理Enigma机是在二战期间由纳粹德国研发并使用的一种密码机。

它采用了机械化的方案,通过电气原理完成加密和解密操作。

Enigma机的原理非常复杂,包括了多个旋转轮和反射器等,下面将详细介绍Enigma机的原理简化版本。

Enigma机的核心是一组可旋转的转子(Rotor),这些转子上印有字母和插线板的替代电路连接。

转子上的字母和插线板的连接方式是通过多种方式固定的,这种方式可以更改通讯过程中字母的映射关系,从而改变加密结果。

Enigma机中最早的版本采用了三个转子,每个转子上印有26个字母。

转子在加密或解密过程中会不断旋转,确保每次按下一个键时,转子位置都会发生变化。

这样,将同一个字母可能加密成不同的字母,增加了加密的难度。

在加密或解密的过程中,所输入的明文通过键盘输入,然后通过插线板得到它的插线板映射值,再通过进入第一个转子的映射,最后通过转子出口获得加密字符。

这个字符再经过反射器得到反射字符,然后再通过转子返回映射,最后通过插线板获得加密字符。

转子在使用过程中,通过每次输入一个字符后旋转一次,以确保每一个输入字符的映射都不一样。

Enigma机的解密过程与加密过程相反。

通过输入加密过的字符,经过插线板、转子、反射器等步骤进行运算,最终得到解密字符。

在Enigma机中,加密和解密是完全相同的操作。

这意味着,只需要将一个密文输入Enigma机,再按下相应的按键,就可以得到明文。

Enigma机的安全性很高,主要是由于以下几个原因:1.复杂的映射关系:Enigma机通过转子和插线板的映射关系,实际上每个字母相当于经过了多次替换。

这使得破译者难以通过简单的替换来猜测字母的真实映射关系。

2.转子的旋转:Enigma机中的转子在加密和解密过程中会旋转,这决定了每次按下一个键时映射的变化。

这种旋转功能使得破译者无法通过统计分析来猜测转子的位置。

3.插线板的改变:Enigma机的插线板连接方式可以根据需要进行更改,这意味着通讯双方可以通过约定的方式不断地改变Enigma机的加密方式,从而增加了破译难度。

第四节 分式线性映射

第四节  分式线性映射
i 1 e 令z re i , 则 w , z r
1 所以当z在单位圆内 (外 )时w 在单位圆外 z 图7-16 1 (内),当z在上(下 )半平面时w 在下(上 )半 z dw 1 1 平面,当z 0时 2 0, 所以当z 0时反演映射w dz z z 是共形映射, 如果规定两条伸向无穷 远点的曲线在无穷远 1 点的交角等于它们由反 演映射w 所映成的过原点 w0 z
的任一圆周K '都与 '正交.设K '的原像为K ,由性质2知它 是z平面的圆周通过点 z1与z2 ,因z1与z2 关于圆周对称, 故 由引理知K与正交, 又因分式线性映射具有 保角性, 故它 们的像K 与 也正交, 再由引理知w1和w2 关于 对称.
' ' '
把性质3说成分式线性映射具有 保对称性.
今后将把图7 16(a )这样由两圆弧围成的区 域称为" z 二圆域" ,因此根据边界对应原理 ,w k 把二圆域 z 映射为顶点在原点的角 形域.此外还应注意,因为直线段 被看作扩充复平面的圆 弧, 所以诸如半圆内部或半 圆外 部等也是二圆域.
例2 : 中心分别在z 1与z 1, 半径为 2的二圆弧所 zi 围成的区域(图7 17), 在映射w 下映成何区域? zi [解 ] 所设两个圆弧的交
a b a1 b1 a2 b2 c d c d c d 1 1 2 2 因此 ad bc (a1d1 b1c1 )(a2d 2 b2c2 ) 0.
(4.3)
定理1 分式线性映射(4.1)可由平移、 旋转、 伸缩和反 演四种变换复合得到 , 分式线性映射的复合仍 为分式线 性映射.

第六章6.3分式线性映射

第六章6.3分式线性映射

三、分式线性映射的几种特性
3、保对称点性
定理 设点 z1, z2关于圆周 C 对称,则在分式线性映射下,它们
P150 定理
的象点 w1, w2也关于象曲线 C 对称。
6.7
O z1 C
z2 Γ Γ
O w1 C
Γ w2 Γ
21
四、唯一决定分式线性映射的条件
分析 分式线性映射 w az b 中含有四个常数 a , b , c , d . cz d
6.3 则称 A 和 B 是关于圆周 C 对称的。
自然地,规定圆心 O 与无穷远点关于该圆周对称。
7
二、分式线性映射的分解
4. 反演(或倒数)映射
w
1 z
令 z | z |ei ,
则有
w

单位圆外(或内),且辐角反号。
结论
w
1 z
是单位圆周对称映射与实轴对称映射的复合。
zi

方法一 分解为四种简单映射
πi
w 2 2e 2
1
.
zi
1
πi
z zi
平移
z1
z1 倒数
z2
e 2 z2
旋转
z3
2z3 相似
z4
z4 2 平移
w
i
πi
e 2 z2
旋转
2i
zi 平移
2z3 相似 1
1 z1
倒数
z4 2 平移
2i 1
12
例 求直线 C {z : Imz 1} 在映射 w 2z 下的像曲线。 zi
P146 定理6.5
注意 该定理不仅从理论上确保了分式线性映射是共形映射,
而且其中的保角性在分式线性映射的构造中非常实用。

从定义出发给出旋度公式的推导

从定义出发给出旋度公式的推导

从定义出发给出旋度公式的推导旋度,也称为旋量或涡度,是矢量场在给定点上的旋转程度的量度。

在物理学中,旋度是一个重要的概念,用于描述流体力学、电磁学、场论等多个领域。

为了推导旋度的公式,我们需要先了解矢量场的微分运算。

设有一个矢量场F(x,y,z)=P(x,y,z)i+Q(x,y,z)j+R(x,y,z)k,其中i,j,k是标准的基本矢量(单位矢量)。

矢量场的微分运算包括梯度、散度和旋度。

其中,梯度用于描述矢量场的变化率和方向,散度用于描述矢量场流动的源和汇,而旋度则用于描述矢量场的旋转性质。

推导旋度的公式可以分为两个步骤来完成。

首先,我们要推导旋度在直角坐标系中的形式,然后,我们可以利用坐标变换的方法将结果推广到曲线坐标系中。

1.直角坐标系中旋度公式的推导:我们首先考虑矢量场在坐标轴方向上的微小闭合环路上的线积分:∮ F·dr = ∮ (Pdx + Qdy + Rdz)·(dx, dy, dz)转化为参数方程形式:∮ (Pdx + Qdy + Rdz)·(dx, dy, dz) = ∮ Pdx*dx + ∮ Qdy*dy + ∮ Rdz*dz由于dx,dy和dz都是自变量,所以可以将微分项相乘扩展为求和形式,进一步展开上式:∮ Pdx*dx + ∮ Qdy*dy + ∮ Rdz*dz = ∮ Pdx*dx + ∮ Pdy*dy + ∮ Pdz*dz + ∮ Qdx*dx + ∮ Qdy*dy + ∮ Qdz*dz + ∮ Rdx*dx + ∮ Rdy*dy + ∮ Rdz*dz其中,我们利用了对称性质dx·dx=dy·dy=dz·dz=0。

我们可以将上式中的每一项根据微分的定义进行化简,得到:∮ Pdx*dx + ∮ Qdy*dy + ∮ Rdz*dz = ∮ (∂P/∂y - ∂Q/∂x)*dy*dx + ∮ (∂R/∂x - ∂P/∂z)*dz*dx + ∮ (∂Q/∂z - ∂R/∂y)dz*dy根据格林公式,上式可以进一步化简为:∮ Pdx*dx + ∮ Qdy*dy + ∮ Rdz*dz = ∫∫ (∂R/∂y - ∂Q/∂z)dS上式右边是一个二重积分,描述了矢量场沿闭合曲线的环绕程度。

图像旋转的点坐标映射公式汇总

图像旋转的点坐标映射公式汇总

图像旋转的点坐标映射公式汇总⼀、旋转点坐标映射公式逆时针旋转:x'=x*cos(a)-y*sin(a);y'=x*sin(a)+y*cos(a);-----------------------------正向映射公式,同时引⼊旋转中⼼平移:x'= (x - rx0)*cos(RotaryAngle) + (y - ry0)*sin(RotaryAngle) + rx0 ;y'=-(x - rx0)*sin(RotaryAngle) + (y - ry0)*cos(RotaryAngle) + ry0 ;-------------------------------反向映射公式:x=(x'- rx0)*cos(RotaryAngle) - (y'- ry0)*sin(RotaryAngle) + rx0 ;y=(x'- rx0)*sin(RotaryAngle) + (y'- ry0)*cos(RotaryAngle) + ry0 ;-----------------------------------加⼊考虑坐标平移和缩放:x=(x'- move_x-rx0)/ZoomX*cos(RotaryAngle) - (y'- move_y-ry0)/ZoomY*sin(RotaryAngle) + rx0 ;y=(x'- move_x-rx0)/ZoomX*sin(RotaryAngle) + (y'- move_y-ry0)/ZoomY*cos(RotaryAngle) + ry0 ;⼆、公式推导假设对图⽚上任意点(x,y),绕⼀个坐标点(rx0,ry0)逆时针旋转a⾓度后的新的坐标设为(x0, y0),有公式:x0= (x - rx0)*cos(a) - (y - ry0)*sin(a) + rx0 ;y0= (x - rx0)*sin(a) + (y - ry0)*cos(a) + ry0 ;在平⾯中,⼀个点绕任意点旋转θ度后的点的坐标_百度经验【参考资料】任意⾓度的⾼质量的快速的图像旋转上篇纯软件的任意⾓度的快速旋转 - 裴银祥的博客园 - 博客园中篇⾼质量的旋转 - 裴银祥的博客园 - 博客园图像旋转的原理,实现与优化 - CSDN博客快速图像旋转算法的c++实现 - CSDN博客python 简单图像处理4旋转C++和matlab-图像旋转 - Qingsong_Zhao - 博客园图像处理学习笔记之图像的⼏何变换(3)旋转变换 - CSDN博客(实验⼆) --- 图像旋转变换---matlab实现 - CSDN博客【其他】matlab练习程序(图像旋转,双线性插值) - Dsp Tian - 博客园matlab练习程序(图像旋转,最邻近插值) - Dsp Tian - 博客园。

三维坐标系旋转变换公式绕定轴__解释说明

三维坐标系旋转变换公式绕定轴__解释说明

三维坐标系旋转变换公式绕定轴解释说明1. 引言1.1 概述在三维空间中,我们经常需要对物体进行旋转变换。

三维坐标系旋转变换公式是一种用于描述和计算物体在三维空间中绕定轴进行旋转的数学表达式。

通过通过旋转角度和确定的轴向,我们可以准确地描述物体在空间中的姿态变化。

1.2 文章结构本文将详细介绍三维坐标系旋转变换公式以及围绕定轴进行旋转的推导过程。

首先,我们将解释旋转变换的概念,并介绍表示三维坐标系旋转的方法。

接下来,我们将讨论如何确定旋转轴和角度。

然后,我们将详细推导围绕定轴进行旋转的公式,并讨论其他情况下的公式推导。

最后,我们将通过实例分析和解释说明不同情况下该公式的应用原理和效果差异,并讨论多次连续旋转对结果产生的影响以及计算方法。

最后,在结论与总结部分,我们将总结主要观点和发现,并对该方法在实际应用中的局限性和改进方向进行讨论,并展望未来相关研究方向。

1.3 目的本文的主要目的是提供一个清晰和详细的理论基础,以帮助读者理解三维坐标系旋转变换公式及其应用。

通过对公式推导和实例分析的介绍,我们希望读者能够掌握使用该公式进行旋转变换的方法,并理解不同情况下公式应用的原理和效果差异。

同时,我们也将指出该方法在实际应用中存在的局限性,并提出改进方向。

最后,我们将展望未来相关研究的方向,为读者进一步深入研究提供参考。

2. 三维坐标系旋转变换公式2.1 说明旋转变换概念在三维空间中,我们经常需要对物体进行旋转操作。

旋转变换是指通过某个轴和角度对对象进行旋转的数学操作。

它可以改变对象在三维空间中的位置和方向。

2.2 表示三维坐标系旋转的方法在三维坐标系中,常用的表示旋转的方法有欧拉角和四元数。

欧拉角使用三个角度来表示旋转,分别是绕x、y 和z 轴的角度。

而四元数则是一种复数形式的表示方法,由一个实部和三个虚部组成。

2.3 确定旋转轴和角度的方式确定旋转轴和角度的方式有多种,其中包括通过已知两个坐标点确定一个固定轴上的向量作为旋转轴,并计算出与该向量垂直且夹角为指定角度的平面上的所有点;利用两个不同坐标系之间已知方向矢量之间夹角关系确定旋转轴和角度等方法。

函数的映射和图象变换:数学教案

函数的映射和图象变换:数学教案

Introduction函数是数学中非常重要的一个概念,它代表着两个数集之间的关系。

函数的映射和图像变换是数学中的两个重要内容。

函数的映射可以帮助我们理解函数的定义和性质,而图像变换则可以帮助我们将函数的图像进行转换和变形。

在这篇文章中,我们将探讨函数的映射和图像变换的概念和应用。

函数映射的定义和性质函数映射是函数概念的一种表达方式。

函数映射是指,对于一个函数定义域中的任意一个元素x,恰有一个数y与x相对应,将x与y的对应关系表示为(x,y)。

其中,x的取值范围为定义域,y的取值范围为值域。

如果一个函数映射对应的值域和定义域相同,我们称之为自映射。

如果函数映射的值域和定义域不同,我们称之为非自映射。

函数映射具有一些重要的性质。

函数映射必须是单值映射,也就是说每个x值只能对应一个y 值。

函数映射是可逆的,也就是说对于函数映射f(x),存在唯一的反函数g(y),使得g(y) = x当且仅当f(x) = y。

这个反函数的概念可以有效地解决我们在求解方程时的问题。

函数映射必须满足以下两个条件:一是函数映射的定义域和值域都是有限集合或无限集合中的一个;二是对于函数映射的每一个元素x,在值域中一定存在一个正整数N,使得f(Nx) =Nf(x)。

图像变换的概念和应用图像变换是将一个函数的图像进行转换和变形的过程。

图像变换有四种基本类型:平移、翻转、缩放和旋转。

下面我们将分别介绍这四种类型的图像变换。

平移变换:平移变换是指将一个函数的图像在水平或垂直方向上平移若干单位长度。

比如可以将函数y = x平移2个单位长度,从而得到新的函数y = x+2。

平移变换可以改变函数的位置和方向。

翻转变换:翻转变换是指将一个函数的图像在水平或垂直方向上进行翻转。

比如,可以将函数y = x进行水平翻转,从而得到新的函数y = -x。

翻转变换可以改变函数的方向和对称性。

缩放变换:缩放变换是指将一个函数的图像在水平或垂直方向上进行缩放。

北师大版高中必修12.3映射课程设计

北师大版高中必修12.3映射课程设计

北师大版高中必修12.3映射课程设计1. 课程背景映射是高中数学必修三一章的重要内容,依据新课程标准,教学应以学生为中心,注重引导学生主动参与学习、发展创新思维、拓展实践能力和提高科学素养。

本文旨在设计一门在北师大版高中必修12.3映射课程中更加注重学生思维拓展和实践能力提升的课程。

2. 课程目标•掌握映射的定义和性质•了解平移、旋转、镜像的基本概念及其与映射的关系•学习用向量表示平移、旋转、镜像,掌握向量计算方法,体会向量的几何意义•通过实际问题,培养分析问题、解决问题的能力,提高综合运用数学知识的能力•拓展学生数学思维,培养创新意识和实践能力,提高对数学的兴趣3. 课程安排第一课时:映射的定义与性质•授课内容:–映射的概念和基本性质–映射的分类与特点•活动设计:–小组合作,互相介绍集合和映射的概念–阅读教材,思考课后问题–课后讨论,归纳映射的性质第二课时:平移、旋转、镜像•授课内容:–平移的基本概念和特点–旋转的基本概念和特点–镜像的基本概念和特点•活动设计:–观看动画,讲解平移、旋转、镜像的具体实现过程–实际展示平移、旋转、镜像的作用效果–自主演示平移、旋转、镜像的操作过程第三课时:向量表示平移、旋转、镜像•授课内容:–向量的概念、性质及向量加减法–向量表示平移、旋转、镜像的基本运用方法–向量的几何意义•活动设计:–确定平移、旋转、镜像的基点或轴线–根据运动方向和位移量,通过向量计算实现平移、旋转、镜像–使用向量表示法,演示平移、旋转、镜像的计算过程第四课时:综合运用•授课内容:–运用平移、旋转、镜像解决实际问题–如何证明几何问题•活动设计:–提供多个几何问题,调查学生使用平移、旋转、镜像的能力–设计小组活动,让学生在小组讨论中总结解决实际问题的方法和技能–展示小组讨论结果,包括解决几何问题的过程和方法第五课时:创新思维与实践能力•授课内容:–数学思维的拓展和应用–思维方式的培养•活动设计:–提出创新性的问题,让学生尝试解决问题–制定个人计划,培养实践能力–自主选择创新性的作业题目并提交作业4. 课程评价方法1.课程考核占比设计:–平时成绩:30%–每课时课后作业:10%–向量计算练习:15%–综合解决几何问题:20%–创新性思考能力测试:25%2.执行评价方法:–学生通过作业和考试,定期进行课程测试–教师对每位学生进行课堂表现、课后作业和实践情况综合评测–教师定期组织班级内部比赛、知识竞赛等多种方式,激发学生学习兴趣、挖掘学生潜力5. 总结本文设计北师大版高中必修12.3映射课程,注重学生的思维拓展和实践能力提升。

罗德里格旋转公式详解

罗德里格旋转公式详解

罗德里格旋转公式详解一、 罗德里格旋转公式图1设 V 是一个三维空间向量,K 是旋转轴的单位向量,则V 在右手螺旋定义下绕K 轴旋转角度θ得到的向量可以由以下公式定义: (1)Vrot V cos θ()⋅K V ×()sin θ()⋅+K K V ⋅()⋅1cos θ()−()⋅+如图2所示,OP1是过向量K、V的平面与上述垂直面的交线,平面(O,P1,P2)与平面(O,P3,P5)的夹角为θ,根据高等数学知识可知:a)向量P1P2的模等于向量K、V的点积: (2)向量K是单位向量,则向量P1P2: (3)b)向量OP6等于向量K、V的向量积: (4)c)根据向量定义有:根据以上公式可得: (5)化简公式(5)即得到公式(1) 。

二、运用Mathcad推导罗德里格旋转公式的矩阵形式上述公式是罗德里格旋转公式的向量表示,实际工程应用设计及分析时用矩阵形式更易于作数值分析工作。

目前很多数学软件兼有数值分析和解析运算(即符号运算)能力,解析运算功能给公式推导带来了不少方便,能极大地提高效率,现以Mathcad软件为例来根据公式(5)推导罗德里格旋转公式的矩阵形式。

设:代入公式(5)并化简可得到罗德里格旋转公式的矩阵形式:Mathcad中的解析分析过程:图3注意到:这是MC中解析运算求出的向量点积的结果,很奇怪MC为什么要这样处理?但也不影响公式推导,可以用面板中的替换功能来化简公式如下:对中间结果2进行collect(多项式收集)操作:即:注:为了避免运算错误,解析分析时以A代替V 以上即是罗德里格旋转公式的矩阵形式。

参考:1. 2.3.4.。

探究变换与映射的关系

探究变换与映射的关系

探究变换与映射的关系变换和映射是数学中常用的概念,它们之间存在密切的关系。

本文将探究变换与映射的关系,并分析其在数学和实际应用中的重要性。

一、什么是变换和映射变换是指将一个对象或者事物经过某种规则或方法进行改变或转换的过程。

在数学中,变换可以是线性的或非线性的,可以改变对象的形状、大小、位置或方向等特征。

映射是指将一个集合中的元素对应到另一个集合中的过程。

在数学中,映射是指从一个集合到另一个集合的一种关系,通常用函数的方式表示。

映射可以是一对一的,也可以是一对多的。

二、变换和映射的关系变换和映射之间存在紧密的关系。

在数学中,变换通常可以通过映射来描述和表示。

1. 变换是映射的一种具体形式变换是将原始对象通过一定的规则转换成另一个对象的过程,而这个规则通常可以通过映射来表示。

例如,平移和旋转是常见的变换方式,可以通过定义相应的映射函数来实现。

2. 映射可以描述变换的特性映射可以描述变换的一些特性,比如变换前后的形状、大小、位置等。

通过将变换对象的各个元素与映射函数中的自变量进行对应,我们可以通过映射函数计算出变换后的结果。

这样,我们就可以用映射来描述和分析变换的规律和性质。

三、变换与映射的数学表达在数学中,我们可以用符号和公式来表示变换和映射。

1. 变换的数学表达对于线性变换,我们可以使用矩阵乘法来表示。

例如,对二维平面上的点进行平移变换可以表示为:| x' | | a b | | x || | = | | × | || y' | | c d | | y |其中,(x, y)是原始点的坐标,(x', y')是变换后点的坐标,矩阵中的元素a、b、c、d则表示平移的规律。

2. 映射的数学表达映射通常使用函数的方式来表示。

例如,对于一元函数f(x),我们可以通过输入一个实数x,应用映射函数f,得到另一个实数f(x)。

这样,我们就可以通过映射的方式描述变换前后的关系。

点绕单位向量旋转的变换矩阵-概述说明以及解释

点绕单位向量旋转的变换矩阵-概述说明以及解释

点绕单位向量旋转的变换矩阵-概述说明以及解释1.引言1.1 概述在三维空间中,向量旋转是常见的操作,它在计算机图形学、机器人学、飞行器控制等领域都有着重要的应用。

当我们操作一个向量时,最常见的操作就是对其进行旋转。

而本文将要讨论的是点绕单位向量旋转的变换矩阵。

在本文中,我们将会介绍单位向量的概念以及如何利用单位向量来实现旋转操作。

我们会详细介绍点绕单位向量旋转的原理,并推导出相应的变换矩阵。

这个变换矩阵是非常有用的,它可以帮助我们在三维空间中进行向量旋转操作。

通过本文的学习,读者将能够掌握旋转变换矩阵的原理和应用,更好地理解向量旋转的过程。

同时,本文还会讨论旋转矩阵的特性,以及展望未来研究方向,希望能够为相关领域的研究和应用提供一定的帮助。

1.2 文章结构本文主要分为引言、正文和结论三个部分。

在引言部分中,将介绍本文的概述、文章结构以及研究目的,为读者提供对本文内容的整体了解。

在正文部分,则将详细介绍单位向量的概念、点绕单位向量旋转的原理以及变换矩阵的推导过程。

通过这些内容的介绍,读者可以逐步了解本文所要探讨的主题,从而更好地理解旋转变换矩阵的应用。

最后,在结论部分中,将总结旋转变换矩阵的应用,讨论旋转矩阵的特性,并展望未来研究方向,为读者提供对未来相关研究的展望和思考。

通过这样的结构安排,本文将系统地介绍点绕单位向量旋转的变换矩阵,为读者提供全面而深入的了解。

1.3 目的本文旨在探讨点绕单位向量旋转的变换矩阵,通过深入理解和推导旋转变换矩阵的原理,探讨其在实际应用中的重要性和作用。

我们希望通过本文的阐述,让读者了解旋转变换矩阵的基本概念和推导过程,从而为他们在相关领域的研究和实践提供理论支持和指导。

同时,通过讨论旋转矩阵的特性和未来研究方向,我们也希望激发读者对于旋转变换矩阵领域的兴趣,促进关于该领域的更多深入研究和探讨。

最终,我们期望通过这篇文章的撰写,为读者提供一种全面理解和应用旋转变换矩阵的视角,促进相关领域的发展和进步。

欧拉角与旋转矩阵之间的转化公式及原理

欧拉角与旋转矩阵之间的转化公式及原理

欧拉角与旋转矩阵之间的转化公式及原理欧拉角和旋转矩阵是描述物体旋转的两种常用方法。

欧拉角由旋转顺序和角度组成,而旋转矩阵是一个3×3的矩阵用来描述旋转。

二者之间存在一种转化关系,通过这种转化关系可以相互转换。

一、欧拉角的表示方法欧拉角根据旋转顺序和角度的不同,可以有许多不同的表示方法,如yaw-pitch-roll、roll-pitch-yaw等。

以yaw-pitch-roll欧拉角为例,欧拉角可以表示为(Rz(yaw)Ry(pitch)Rx(roll)),其中Rx, Ry, Rz是分别绕X轴、Y轴、Z轴旋转的矩阵。

具体而言,对于一个3D物体,首先绕Z轴旋转yaw角,然后绕旋转后的Y轴旋转pitch角,最后绕旋转后的X轴旋转roll角。

通过这样的旋转顺序和角度,可以完全描述物体在三维空间中的旋转姿态。

二、旋转矩阵的表示方法旋转矩阵是一个3×3的矩阵,用来描述物体的旋转。

旋转矩阵可以通过欧拉角来推导得到。

以yaw-pitch-roll欧拉角表示的旋转矩阵为例,旋转矩阵可以表示为R = Rz(yaw)Ry(pitch)Rx(roll),其中Rz, Ry, Rx分别是分别绕Z轴、Y轴、X轴旋转的矩阵。

具体而言,首先根据yaw角旋转矩阵Rz,然后根据pitch角旋转矩阵Ry,最后根据roll角旋转矩阵Rx。

旋转矩阵描述了物体从初始位置到目标位置的旋转过程,旋转矩阵满足乘法交换律且可逆,因此可以根据旋转矩阵求得物体的旋转姿态。

三、欧拉角与旋转矩阵的转化公式1.欧拉角转旋转矩阵:以yaw-pitch-roll欧拉角为例,旋转矩阵可以表示为:R = Rz(yaw)Ry(pitch)Rx(roll)其中Rz,Ry,Rx分别为Z轴、Y轴、X轴旋转的矩阵,而旋转矩阵R是这些矩阵相乘得到的。

2.旋转矩阵转欧拉角:以yaw-pitch-roll欧拉角为例,旋转矩阵可以表示为:R = Rz(yaw)Ry(pitch)Rx(roll)我们可以通过分别求解旋转矩阵R中的各个旋转矩阵的欧拉角得到最终的欧拉角表示。

六年级数学学科阶段评估试题之平面镜映射

六年级数学学科阶段评估试题之平面镜映射

六年级数学学科阶段评估试题之平面镜映射随着学期的深入,作为六年级学生,我们即将迎来数学学科的阶段性评估。

其中一个知识点是平面镜映射,它在数学中起着重要的作用。

本文将为大家介绍平面镜映射的定义、性质以及在实际问题中的应用。

一、平面镜映射的定义在数学中,我们所说的平面镜映射是指将一个平面上的点关于一个平面镜面的位置关系进行映射。

镜面的形状可以是直线、曲线或者折线。

平面镜映射有三种类型:对称、滑移和旋转。

下面将详细介绍这三种类型。

1. 对称镜映射对称镜映射是指将一个点P关于一个镜面M映射到与原来点P对称的位置P'。

镜面M可以是直线、曲线或者折线。

2. 滑移镜映射滑移镜映射是指将一个点P在平面上沿着一个方向滑动一段距离,得到新的位置P'。

滑移镜映射保持了点的形态,只是改变了位置。

3. 旋转镜映射旋转镜映射是指将一个点P绕着一个中心O旋转一定角度,得到新的位置P'。

旋转镜映射保持了点与中心之间的距离和方向,只是改变了位置。

二、平面镜映射的性质平面镜映射有一些重要的性质,我们在学习和应用镜映射时需要加以掌握。

1. 对称性镜映射的核心性质之一是对称性。

无论是对称镜映射、滑移镜映射还是旋转镜映射,都能保持某些性质的对称。

2. 点、线、面的不变性经过镜映射后,点、线和面的相对关系保持不变。

这意味着我们可以通过镜映射来推导出一些几何性质。

3. 方向的改变经过镜映射后,原来的方向可能会改变。

这是由于镜映射本身引起的,在问题解决时需要特别注意。

三、平面镜映射在实际问题中的应用平面镜映射不仅仅是一种数学工具,还在许多实际问题中应用广泛。

以下是一些常见的应用场景:1. 建筑设计在建筑设计中,平面镜映射常被用于对称结构的布局。

通过镜映射,我们可以将建筑物的一部分进行映射,以便更好地评估和规划设计方案。

2. 生物学研究在生物学研究中,平面镜映射可以用于解释一些生物体的对称结构。

例如,昆虫的翅膀、花朵的外形等都可以通过平面镜映射来解释其形态。

旋转矩阵、欧拉角、四元数理论及其转换关系

旋转矩阵、欧拉角、四元数理论及其转换关系

旋转矩阵、欧拉⾓、四元数理论及其转换关系1. 概述旋转矩阵、欧拉⾓、四元数主要⽤于表⽰坐标系中的旋转关系,它们之间的转换关系可以减⼩⼀些算法的复杂度。

本⽂主要介绍了旋转矩阵、欧拉⾓、四元数的基本理论及其之间的转换关系。

2、原理2.1 旋转矩阵对于两个三维点p1(x1,y1,z1),p2(x2,y2,z2),由点 p1 经过旋转矩阵 R 旋转到 p2,则有注:旋转矩阵为正交矩阵RR^T=E任意旋转矩阵:任何⼀个旋转可以表⽰为依次绕着三个旋转轴旋三个⾓度的组合。

这三个⾓度称为欧拉⾓。

三个轴可以指固定的世界坐标系轴,也可以指被旋转的物体坐标系的轴。

三个旋转轴次序不同,会导致结果不同。

2.2 欧拉⾓欧拉⾓有两种:静态:即绕世界坐标系三个轴的旋转,由于物体旋转过程中坐标轴保持静⽌,所以称为静态。

动态:即绕物体坐标系三个轴的旋转,由于物体旋转过程中坐标轴随着物体做相同的转动,所以称为动态。

使⽤动态欧拉⾓会出现万向锁现象;静态欧拉⾓不存在万向锁的问题。

对于在三维空间⾥的⼀个参考系,任何坐标系的取向,都可以⽤三个欧拉⾓来表现。

参考系⼜称为实验室参考系,是静⽌不动的。

⽽坐标系则固定于刚体,随着刚体的旋转⽽旋转。

如图1,设定xyz-轴为参考系的参考轴。

称xy-平⾯与XY-平⾯的相交为交点线,⽤英⽂字母(N)代表。

zxz顺规的欧拉⾓可以静态地这样定义:α是x-轴与交点线的夹⾓,β是z-轴与Z-轴的夹⾓,γ是交点线与X-轴的夹⾓。

图中三个欧拉⾓分别为:(α,β,γ);蓝⾊的轴为:xyz轴红⾊的轴为:XYZ轴绿⾊的线为交线:Nα∈[0,2π],β∈[0,π],γ∈[0,2π]很可惜地,对于夹⾓的顺序和标记,夹⾓的两个轴的指定,并没有任何常规。

科学家对此从未达成共识。

每当⽤到欧拉⾓时,我们必须明确的表⽰出夹⾓的顺序,指定其参考轴。

实际上,有许多⽅法可以设定两个坐标系的相对取向。

欧拉⾓⽅法只是其中的⼀种。

此外,不同的作者会⽤不同组合的欧拉⾓来描述,或⽤不同的名字表⽰同样的欧拉⾓。

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旋转映射推导1 概 述旋转是一种常见的现象,最直观的就是日月星辰周而复始的运转;在科学研究中也不可避免的要接触到旋转,旋转实际上是一种运动的反应,我们更多的需要用运动的观点来分析旋转。

对于旋转的研究必须选好坐标系,只有在一定的坐标系中来描述旋转才有意义,研究旋转可以从两个方面入手,一方面是研究一个动点的坐标与这个点绕定坐标系中的某个定点(或者定轴)旋转一定的角度后的坐标之间的映射关系,另一个方面是点的位置保持不变,将坐标轴旋转一定的角度后到一个新的坐标系,这个不动点在新旧的坐标系下坐标之间的映射关系。

按照相对运动来考虑这两个方面,实际上是统一的,只要找到了其中一个的映射,另一个就是其逆映射,也可表述为正向旋转一个点等同于逆向旋转坐标轴。

要得到旋转的坐标映射关系,有多种方法。

本文中将用四种方法来推导、描述这种映射关系。

它们分别是几何法、复数运算法、变换法、四元数法。

其中几何法主要是将直角坐标系中的问题转化到极坐标系下并使用三角公式;复数运算法将平面直角坐标系看作一个复平面,利用复数乘积的特性来得到映射关系;变换法主要利用的是基变换和坐标变换的关系;四元数法直接对于三维矢量的旋转进行描述,且文中对于四元数的一些基本的概念进行了阐释。

2 几何法xY图1 点旋转定坐标系如图1所示,M 点在坐标系xoy 中的坐标为(,)x y ,将M 点绕坐标原点o 旋转()rad β到N ,求N 在坐标系xoy 中的坐标(',')x y 。

可将这个问题转化为极坐标下来解决,设oM与ox 的夹角为α,其长度为r ,有:cos sin x r y r αα=⎧⎨=⎩(1) 'cos()cos cos sin sin cos sin 'sin()sin cos cos sin cos sin x r r r x y y r r r y x αβαβαβββαβαβαβββ=+=-=-⎧⎨=+=+=+⎩ (2)即可得到旋转映射关系:'cos sin 'sin cos x x y y ββββ-⎡⎤⎡⎤⎡⎤=⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎣⎦⎣⎦(3)XY图2 点静止旋转坐标轴如图 2 所示,将坐标系xoy 绕坐标原点逆时针旋转β后得到新的坐标系''x oy ,M 点在坐标系xoy 中的坐标为(,)x y ,则根据相对运动(逆时针旋转坐标轴相当于顺时针旋转点),将(3)式中的β取为β-,即可得M 点在坐标系''x oy 中的坐标(',')x y 为:'cos sin 'sin cos x x y y ββββ⎡⎤⎡⎤⎡⎤=⎢⎥⎢⎥⎢⎥-⎣⎦⎣⎦⎣⎦(4) 对于二维平面中的旋转,用几何法可以很直观的给出坐标映射关系,本文推导的都是绕远点旋转的映射关系,如果不是绕原点旋转,只需要再做一下平移变换即可,这里不再赘述。

3 复数运算法我们称2 (1) ,z x yi i x y R =+=-∈为复数,这样一个复数可由一对有序实数(,)x y 唯一确定,所以对于平面上给定的直角坐标系,复数全体与该平面上的点的全体构成一一对应关系,所以复数z x yi =+可以用该坐标系坐标为(,)x y 的点来表示,利用直角坐标与极坐标的关系有:cos ,sin x r y r θθ==这样我们可以把复数z 表示成下面的形式:(cos sin )z r i θθ=+ (5)利用欧拉公式还可以表示成:i z re θ= (6)其中r 称为复数的模,θ称为复数的幅角。

复数的这几种表示方式可以互相转换。

对于复数的乘法运算,我们利用(5)式的复数表示方法,设有两个复数11112222(cos sin ),(cos sin )z r i z r i θθθθ=+=+则有:121211221212121212121212(cos sin )(cos sin )[(cos cos sin sin )(sin cos cos sin )] [cos()sin()]z z r r i i r r i r r i θθθθθθθθθθθθθθθθ=++=-++=+++ (7) 由上式可得 两个复数乘积的模等于它们模的乘积,两个复数乘积的幅角等于它们幅角的和。

那么,我们用一个复数乘以一个模为1,幅角为β的复数,就相当于将复数代表的点绕坐标原点逆时针旋转β弧度。

设M 点的坐标为(,)x y ,则M 对应一个复数z x yi =+,将M 绕坐标原点逆时针旋转后的点N 的坐标为''(,)x y ,用数学运算表达为:''()(cos sin )N x y i x yi i ββ=+=++=cos sin (sin cos )x y x y i ββββ-++即可得到旋转映射为:'cos sin 'sin cos x x y y ββββ-⎡⎤⎡⎤⎡⎤=⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎣⎦⎣⎦(8) 同样也可以利用相对运动的观点得到点静止而旋转坐标轴的旋转映射关系。

4 变换法图3 基变换与坐标变换如图3所示,将直角坐标系xoy 逆时针旋转β角,得到坐标系111x o y ,设点M 在xoy 中的坐标为(,)x y ,点M 在坐标系111x o y 中的坐标为11(,)x y ,选xoy 的一组基底为Tl =[ij] ,111x o y 的一组基底为[]T111l =i j, 1=11i =j =i =j ,如图3所示,有如下:cos cos()cos sin 2πββββ⋅⋅=+-=+111i =(i i)i +(i j)j i j i j (9)cos() cos sin cos 2πββββ⋅⋅=++=-+111j =(j i)i +(j j)j i j i j (10)可得到基变换公式:cos sin cos sin sin cos sin cos ββββββββ⎡⎤⎡⎤⎡⎤⎡⎤==⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥--⎣⎦⎣⎦⎣⎦⎣⎦111i i l =l j j(11) 令cos sin sin cos ββββ⎡⎤=⎢⎥-⎣⎦βT ,有-1β1l =T l 有了上述基变换公式就可以得出坐标变换公式[][]xy x y ⎡⎤⎡⎤=⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎣⎦1-1β1i i T j j (12)即在M 在坐标系111x o y 中的坐标为[]x y -1βT11cos sin sin cos x x y y ββββ⎡⎤⎡⎤⎡⎤=⎢⎥⎢⎥⎢⎥-⎣⎦⎣⎦⎣⎦ (13) 此处得到的旋转映射和前面两种方法得到的旋转映射结果完全一样,对于三维的旋转,可以通过连续绕坐标轴旋转的方式得到。

5 四元数法5.1 四元数的定义与基本运算性质设:,,,q a b c d a b c d R =+++∈i j k (14)其中,,i j k 满足: 2221===-i j k ij =-ji =k,jk =-kj =i,ki =-ik =j则称q 为四元数,其中a 为四元数q 的实部或者标量部分,记为Re()q a =;b c d ++i j k 为四元数q 的虚部或者矢量部分,记为Im() q b c d =++i j k 。

类似于复数用一个有序数对表示,我们也可以用用四维有序数对(,,,)a b c d 来表示四元数q 。

四元数的集合可以表示为:{}|,,,Q a b c d a b c d R =+++∈i j k (15)有了上面的四元数的基本定义,我们继续介绍四元数的基本运算 设两个四元数11111q a b c d Q =+++∈i j k 22222q a b c d Q =+++∈i j k定义四元数的相等:1212121212,,,q q a a b b c c d d =⇔====定义四元数的加法:1212121212()()()()q q a a b b c c d d +=+++++++i j k 定义四元数的乘法,称为直乘,按照多项式的乘法原则进行:1212121212121212121221212112121212() () () ()q q a a b b c c d d a b b a c d d c a c a c b d d b a d d a b c c b =---+++-+++-+++-i j k定义四元数1q 的共轭1q11111q a b c d =---i j k对于任意四元数 q a b c d Q =+++∈i j k ,定义q 的矩(或者称为范数)为:2222()N q qq a b c d ==+++对于任意四元数 q a b c d Q =+++∈i j k ,定义q 的迹为:()2T q q q a =+=对于任意四元数 q a b c d Q =+++∈i j k ,定义q 的模为:q ===基于上面的定义容易验证,1212q q q q +=+,1221q q q q =,四元数的加法满足结合律和交换律,乘法满足结合律,乘法对加法满足分配律,但乘法不满足交换律。

设q Q ∈,若存在p Q ∈,使得1pq qp ==则称四元数p 为四元数q 的倒数或者逆元,记为1q -,即有:111qq q q --==四元数q 存在倒数的充要条件是0q ≠,且q 的倒数1q -是唯一的,并满足:12q q q-=5.2 四元数的表示5.2.1 四元数的三角形式表示设 q a b c d Q =+++∈i j k ,且其中,,b c d 中至少有一个不为零,则:=()()q a b c d b c d a h h h h a h b c d q q q hh h =++++++⎡⎤=+++⎢⎥⎣⎦i j k i j k i j k即: ()q q u v =+I 其中:a u q ==h v q ==b c dh h h=++I i j k 易知:221u v +=,21=-I从而 (0)q a b c d Q bcd =+++∈≠i j k 可以写成如下的三角形式(cos sin )q q θθ=+I (16)()v atan atan u θ== (17)5.2.2 四元数的复数表示设 q a b c d Q =+++∈i j k ,注意到ij =k ,则q 可唯一表示为:()()q a b c d =+++i i j (18)于是令12,()z a b z c d =+=+i i ,则q 可唯一表示为:21212,,1q z z z C z C =+∈∈=-jj (19)5.2.3 四元数的数量-向量表示设 q a b c d Q =+++∈i j k引入表示法: q s =+α (20) 则s a =,b c d =++αi j k ,s 称为q 的数量部分,α称为q 的向量部分。

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