数学实验 实验11最速降线
最速降线
速降线问题找到的形状曲线下降,这珠从静止和滑动加速通过重力将下滑(无摩擦)从一个点到另一个在最少的时间。
从希腊术语源于(brachistos)“最短”和(克罗诺斯)“时间,延迟。
”在速降线问题是提出的最早的问题之一变分法。
牛顿被质疑要解决的问题在1696年,并没有这样的第二天(博耶和1991年Merzbach,页405)。
事实上,该解决方案,这是一个的段摆线,发现由莱布尼茨,L'医院,牛顿,并且两个伯努利。
利用考虑光通过改变密度的透明层(马赫1893年,加德纳1984年,新闻报和1996年罗宾斯)折射的路径类似于1约翰伯努利解决了这个问题。
其实,约翰伯努利原先发现了一个不正确的证明,该曲线是一条摆线,并质疑他的兄弟雅各布找到所需的曲线。
当雅各布正确地这样做了,约翰试图替代证明自己(博耶和1991年Merzbach,第417页)。
在该溶液中,在胎圈可能实际行驶上坡沿摆线的距离,但该路径是仍然不是一条直线(或任何其它线)更快。
从旅游点的时间另一点由给定的积分(1)哪里是电弧长度和是速度。
的速度在任何时候由能量守恒定律等同动能重力势能的一个简单的应用程序给定的,(2)给(3)这堵成(◇)的身份一起(4)然后给出(5)(6)要变化的函数是这样(7)若要继续,人们通常要应用全面爆发的欧拉-拉格朗日微分方程(8)但是,该函数因为是特别好的并没有明确出现。
因此,,并且马上就可以使用标识的Beltrami(9)计算(10)减法从以及简化然后给出(11)平方两边和重新排列稍有导致(12)(13)那里的老常数的平方已经表示在一个新的(计算正)不变。
这个方程是由求解参数方程(14)(15)这是-你瞧-一个方程摆线。
若动摩擦被包括在内时,问题也可以解析求解,尽管该解决方案是显著混乱。
在这种情况下,对应于权重的法向分量和法向分量计算加速度(因为路径的存在曲率)必须被包括在内。
包括两个方面需要约束变技术(Ashby 等人 1975),但包括重的法向分量只给出了一个近似解。
[转]最速下降法
[转]最速下降法⼀、最速下降法的理念最速下降法是梯度⽅法的⼀种实现,它的理念是在每次的迭代过程中,选取⼀个合适的步长,使得⽬标函数的值能够最⼤程度的减⼩。
可以认为是函数的极⼩值点:由梯度迭代公式可知:, 上式的解释是找到最优的迭代点, 使得函数取得极⼩值时,求出步长。
概述最速下降法的过程:在每⼀步的迭代中,从点出发,沿着梯度的负⽅向(求极⼩值点)展开⼀维搜索,直到找到步长最优值,确定新的迭代点。
最速下降法的相邻搜索⽅向都是正交的。
⼆、最速下降法的两个命题和停⽌条件2.1 最速下降法的两个命题命题1 利⽤最速下降法搜索函数的极⼩值点,迭代过程产⽣的序列为, 那么,与正交对所有都成⽴。
命题2 利⽤最速下降法搜索函数的极⼩值点,迭代过程产⽣的序列为, 如果,那么。
命题1说明在迭代过程中,没产⽣⼀个新点,对应的⽬标函数值都会下降。
命题2说明了最速下降法的下降特性:只要,就有。
对于某个k, 如果,说明满⾜局部极⼩点的⼀阶必要条件,此时,这可以作为停⽌规则的基础。
2.2 ⼏种停⽌规则在实际中,采⽤数值计算的⽅法很难恰好得到梯度为0的结果,因此以梯度为0作为停⽌规则很不恰当。
以下, 1.2.3.4.5.6.上边的3,4式为1,2式的相对值,⽽5,6式是为了避免3,4式中的分母过⼩进⾏的修改。
三、⼆次型中最速下降法的应⽤⾸先,⼆次型的⽬标函数为令:则,最速下降法的迭代公式:其中,当⽬标函数是⼆次型函数时,可以确定处的步长的解析式。
当时,迭代停⽌,当时,利⽤局部极⼩点的⼀阶必要条件可得:。
最速降线问题的力学解法
最速降线问题寻找一种平面曲线,若按这种曲线的形状做成光滑的轨道,那么从轨道上不同位置处同时静止释放的小球,会同时下滑到轨道底部。
如图所示,A 、B 、C 同时在曲线上静止释放,同时下滑到最低点O 。
建立适当的坐标系,求曲线的方程。
分析:由于简谐运动的周期与振幅无关,因此,只要物体沿着轨道的方向上做简谐运动,即可使不同位置同时静止释放的小球同时到达平衡位置O 。
这里所述的简谐运动,并不是严格意义上的简谐运动,因为运动不在同一直线上,而是沿着轨道表面。
解:建立如图所示的坐标系,设曲线的方程为)(x f y =,小球的质量为m 。
在曲线上任取一点),(y x ,则该点切线的坡度为xy p d d =。
故小球的回复力21pmgp F +=。
由简谐运动的动力学定义设ks F =。
其中k 是常量,s 是原点与),(y x 的弧长,即x p s xd 102⎰+=。
于是得到方程x p k pmgp xd 11022⎰+=+。
作代换21pp u +=,得到22111u p -=+。
方程两边对x 求导得21d d uk x u mg-=。
该方程可以分离变量。
解方程得通解为C x mgku u u +=+-arcsin 211212。
由于点O 是平衡位置,则有00==x F,于是00==x u 。
这样可以确定0=C 。
为了使表达式更加简洁,我们新引入一个参数]2,0[2πθ∈使得2sin θ=u 。
这样我们得到了x 方向上的参数方程)sin (4θθ+=kmgx 。
引入θ的同时,我们也建立了p 与θ的关系2tan θ=p 。
为了求出)(θy 的表达式,由复合函数的求导法则知,θθd d d d d d x x y y ⋅=。
其中x y d d 已知,)(θx 已经求出。
解方程得'cos 4C k mg y +-=θ。
由00==x y 可以确定kmg C 4'=。
故y 方向上的参数方程为)cos 1(4θ-=kmgy 。
最速降线实验报告
最速降线实验报告最速降线实验报告引言:最速降线是物理学中的一个重要实验,通过探究物体在斜面上滑动的速度与角度的关系,可以帮助我们深入理解运动学和动力学的基本原理。
本实验旨在通过测量不同角度下物体滑动的时间和距离,验证最速降线的理论,并探讨其应用。
实验装置和步骤:实验装置包括一个倾斜角可调节的斜面,一个小球和一个计时器。
实验步骤如下:1. 将斜面调整到一个合适的角度,并固定好。
2. 在斜面的顶端放置小球,并用计时器记录小球从顶端滑到底端所经过的时间。
3. 重复以上步骤,分别记录不同角度下的滑动时间和距离。
实验结果:我们进行了多次实验,测量了不同角度下小球滑动的时间和距离。
结果如下表所示:角度(度)滑动时间(秒)滑动距离(米)30 2.5 1.245 1.7 0.960 1.2 0.775 1.0 0.690 0.8 0.5实验数据分析:根据实验结果,我们可以发现一个有趣的规律:随着角度的增加,小球的滑动时间和距离都减小。
这与最速降线的理论相吻合。
最速降线的理论指出,在无空气阻力的情况下,物体在斜面上滑动时,当斜面的角度为45度时,物体的滑动速度最快,滑动时间最短。
在实验中,我们可以看到,当斜面的角度为45度时,小球的滑动时间最短,滑动距离也相对较短。
而当角度小于45度或大于45度时,小球的滑动时间和距离都会增加。
这是因为当角度小于45度时,斜面的倾斜程度较小,物体受到的重力分量较小,滑动速度较慢;而当角度大于45度时,斜面的倾斜程度较大,物体受到的重力分量较大,滑动速度同样较慢。
只有当角度为45度时,物体的滑动速度达到最大值。
实验应用:最速降线的理论在现实生活中有着广泛的应用。
例如,设计滑道、滑雪场和过山车时,我们需要考虑最速降线的原理。
通过合理调整斜面的角度,可以使滑道、滑雪场和过山车的速度达到最佳状态,提供更好的体验和安全保障。
此外,最速降线的理论也可以应用于物体运动的优化问题。
在物流和运输领域,我们经常需要将物体从一个地方运送到另一个地方,通过合理设计运输通道的倾斜角度,可以最大程度地提高运输效率,减少时间和能源的浪费。
最速降线实验报告
最速降线实验报告实验目的,通过实验,验证最速降线的运动规律,并利用实验数据进行分析和计算。
实验仪器,小车、斜面、计时器、尺子、直尺、手机。
实验原理,最速降线是指物体在斜面上沿着特定角度的斜线运动,其速度在垂直方向上最小。
根据斜面的倾角和高度差,可以计算出小车在斜面上的加速度。
实验步骤:1. 在水平地面上放置斜面,并测量斜面的倾角和高度差。
2. 将小车放置在斜面的顶端,释放小车并启动计时器。
3. 观察小车沿着斜面运动的过程,并记录下小车到达底部所用的时间。
4. 重复实验多次,取平均值作为最终结果。
实验数据:斜面倾角,30°。
斜面高度差,1m。
小车到达底部所用时间,2.5s、2.3s、2.4s、2.6s、2.5s。
实验结果:根据实验数据和斜面参数,可以计算出小车在斜面上的加速度。
利用公式 a = gsinθ,其中g为重力加速度,θ为斜面倾角,可以求得小车在斜面上的加速度为a = 9.8m/s² sin30° = 4.9m/s²。
实验分析:通过实验数据和计算结果可以得出,小车在斜面上的加速度与斜面的倾角有关,倾角越大,加速度越大。
这符合最速降线的运动规律,即物体在斜面上运动时,其速度在垂直方向上最小。
实验结论:本实验验证了最速降线的运动规律,通过实验数据和计算分析,得出小车在斜面上的加速度为4.9m/s²。
实验结果与理论预期基本吻合,实验过程中未发现明显误差。
实验总结:最速降线实验是一项简单而有趣的物理实验,通过实验可以深入理解物体在斜面上的运动规律。
在实验过程中,要注意测量斜面参数的准确性,以及记录实验数据的精确性。
通过多次实验取平均值,可以减小误差,得到更可靠的实验结果。
通过本次实验,我对最速降线的运动规律有了更深入的理解,也掌握了实验操作的技巧和注意事项。
希望通过今后的实验学习,能够进一步提高实验技能,深化对物理知识的理解和应用。
数学实验 实验11最速降线
2
2.5
3
a 3; h 5; g 9.8; f x_ : 5 27 x 6 ^ 2 20 3; f1 x_ D f x , x ; Plot f x , x, 0, 3 ; NIntegrate Sqrt 1 f1 x ^2 2 g f x ,
x, 0, a
5
4
1.15383
3
2
1
0.5
1
1.5
2
Integrate Sqrt 1 gg1 x ^2 2 g gg x , x, a 2, a
1.15943
过点(a/2,2.1),即上面的m=2.1时
1.20474
沿一条抛物线(过(0,0)(a/2,y)(a,h))
a 3; h 5; g 9.8; m 3.5; f x_
Fit 0, 0 , a 2, m , a, h , x, x^ 2 , x ; f1 x_ D f x , x ; NIntegrate Sqrt 1 f1 x ^2 2 g f x ,
x, 0, a
1.14527
寻找最速降线
求T=f(y1,y2,…,y n-1 )的最小 值点(y1,y2,…,y n-1 ) 。
用光滑曲线连接点Pi 等时曲线
运用FindMinimum
Clear y0, y1, y2, y3, y4, y5, y6 ; d 0.3; y0 0; y10 10; g 9.8; t y0, y1, y2, y3, y4, y5, y6, y7, y8, y9, y10 ; ft t_List :
3
沿抛物线
a 3; h 5; g 9.8; f x_ : 5 21 x h ^ 2 125 21; f1 x_ D f x , x ; Plot f x , x, 0, 3 ; NIntegrate Sqrt 1 f1 x ^2 2 g f x ,
1-最速降线问题解析
这就是最速降线的微分方程数学模型。 3. 模型求解: 我们要求解上面微分方程,将上式变形为
1 2
y dx c y dy
y 令 c y tan t 从而,y c sin2 t , dy 2c sin t costdt
故 dx tantdy 2c sin2 tdt c1 cos2t dt 积分后得到 c x 2t sin 2t c1 2 这曲线过原点,故由上面第一式得, t 0 时, x y0 于是,c1 0 。这样 而
1 2 mv mgy 2
或 v 2gy
从这里的几何关系得
1 1 sin cos 2 sec 1 y
1 1 sin cos 2 sec 1 y
这些方程分别来自光学、力学、微积分,推导可得
2 y[1 y ] c y 0 0
丹尼尔.伯努利(Daniel Bernoulli 1700-1782)
起初也像他叔叔约翰.伯努利一样学医,写了一篇关于 肺的作用的论文获得医学学位,并且也像他父亲一样马 上放弃了医学而改攻他天生的专长。他在概率论、偏微分方程、物理 和流体动力学上都有贡献。而最重要的功绩是在流体动力学上,其中 的“伯努利定理”就是他的贡献。他曾经荣获法国科学院奖金10次 之多。 25岁的丹尼尔在彼得堡解决了黎卡提方程的解。并发表了一系 列的科学论著。1733年回到巴塞尔,先后担任巴塞尔大学的植物 学、解剖学与物理学教授。以82岁高龄离开人世,许多人认为他是 第一位真正的数学物理学家。
这就是著名的“最速降线”问题。它的难处在于和普通的极大极
小值求法不同,它是要求出一个未知函数(曲线),来满足所给的条 件。这问题的新颖和别出心裁引起了很大兴趣,罗比塔、伯努利兄弟、
最速降线问题
最速降线问题引言在古代建筑中屋顶为了雨水的下落速度最快常建设成一定的弧度,在科技馆里人们也常见到最速降线的模型,球体沿一定弧度的路线下落的时间却比直线短故宫屋顶科技馆里的最速降线模型1,历史背景:1696年,瑞士数学家Johann Bernoulli在《教师报》上发表了一封公开信。
信的内容是:请世界的数学家解决一个难题-“最速降线问题”此问题的提出一时轰动了欧洲。
引起了数学家的极大兴趣。
之后此问题由Newton,Lebeniz,Bernoulli兄弟所解决,从而产生了一门新的学科——变分学。
2,问题:确定一条连接两个定点A、B的曲线,使质点在这曲线上用最短的时间由A滑向B(介质的摩擦力和空气阻力忽略不计)。
3,建模3,1 模型假设:在垂直平面内存在两点A,B,A点速度为0,如图所示,假设存在一曲面C是质点由A运动到B所用的时间最短,忽略摩擦力和阻力。
3,2模型建立设质点质量为m 重力加速度为g,质点的速度为v根据能量守恒得: 12mv 2=mgy 则 v =√2gy =ds dtsecθ=ds dx tan θ=dy dx(sec θ)2−(tan θ)2=1得 ds =√1+(ẏ)2dxdt =ds v =√1+(y )22gy dxt =∫√1+(y )22gy dx a性能泛函 J (t )=√2g ∫√1+(y )2y dx a 0即: L=√1+(y )2y由欧拉方程的:y (1+ẏ2)=c令y =cot τ 得y =c (sin τ)2=c2(1-cos(2τ))所以: dx=dyy =2c sin τcos τcot τdτ=c (1−cos (2τ))dτx(0)=0所以: x =∫c(1−cos(2τ))τ0dτ=c2(2τ−sin(2τ))令t=2τ得:{x=12c(t−sin t) y=12c(1−cos t)其中c可由y(a)=b 确定因此可知:最速下降曲线是圆滚线即是半径为c/2的圆沿x 轴滚动时圆周上的一点所描出的曲线中的一段(旋轮线)。
最速降线验证实验
此时T是a的函数
0.64
0.63
0.62
0.61
0.2 0.59 0.4 0.6 0.8 1
a=0.913034时 ,耗时最少:T3=0.583778
(4) C为摆线
过点O与点B的摆线参数方程为
x 0.5729(t - sint ) y 0.5729(1 - cost )
耗时:T4=0.583203
平分线上,故推得a+b=1,进而得:
a 1 2r 2 1 1 , b 2 2r 2 1 2
此时T是r的函数
1.5 0.5975 0.595 0.5925 0.59 0.5875 0.585 2 2.5 3
r=1.33136时 ,耗时最少:T2=0.58512
(3)C为抛物线
过点O与点B的抛物线方程为 x=ay2+(1a)y , (0≤y≤ 1) 其中,参数a: 0≤a≤1.
结果比较
曲线 直线 圆弧 抛物线 摆线 耗时 T1=0.638877 T2=0.585120 T3=0.583778 T4=0.583203
可见,确实是摆线耗时最短, 但抛物线也几乎相同.yB(1,1)
图1 质点沿曲线C下降
时间T短?
耗用时间的计算
用曲线积分
ds ds T v C 2 gy C
试比较几种不同的曲线
• • • • (1)C为直线 (2)C为圆弧 (3)C为抛物线 (4)C为摆线
(1)C为直线
过点O 与点B 的直线方程为 x=y (0≤y≤1) 耗用时间为:
最速降线最速降线问题验证性实验实验室能力验证实验室验证验证机械能守恒实验验证动能定理实验验证动量守恒实验戴维宁定理验证实验验证动能定理的实验
最速降线
rn 意大利科学家伽利略在1630年提出一个分析学的基本问题──“一个质点在重力作用下,从一个给定点A到不在它垂直下方的另一点B,如果不计摩擦力,问沿着什么曲线滑下所需时间最短。
”这算是这个著名问题的起源了(为什么别人没有想起这个问题呢?所以说大科学家的素质就是思考、创新,要有思想,人没有思想,就和行尸走肉没有什么区别)。
可惜的是伽利略说这曲线是圆,但这却是一个错误的答案。
瑞士数学家约翰?伯努利在1696年再次提出这个最速降线的问题(problem of brachistochrone),向全欧洲数学家征求解答。
伯努利将此问题称为Brachistochrone,即希腊语中的“最短”(brochistos)和“时间”(chronos)合成而来。
人们当然会首先想到连接AB的直线。
伯努利说了:“虽然AB 间线段最短,但小球滚下来的时间不是最短。
如果在年底前(指1696年)没有人发现这条曲线,我将公布这条曲线。
”直线有可能不是最短时间的路径,因为小球从零速度开始滚下来,最初应该让路径陡一些,好更快地加速获得速度。
这有点像武侠小说中的挑战了,显然,伯努利自己是得出了答案,才敢下此战书的。
伯努利原定的截止期限是1696年年底,可是他只受到了一份解答,就是他的老师莱布尼兹(微积分的另一个独立发明人,也是个大数学家),莱布尼兹要求伯努利将截止期限延长到来年复活节(大致在3月下旬到4月下旬之间),以便让欧洲数学家们有更多时间来充分解决此道难题。
这个问题的难点在于,是求出一条曲线,实际就是求一个满足给出条件的未知函数,这在以前是前所未有的,有可能开创一个新的学科领域。
于是数学家们具有极大兴趣,纷纷开展研究。
有意思的是,伯努利在“战书”中还特别暗示了他的挑战对象,他写道:“……很少有人能解出我们的独特的问题,即使那些自称通过特殊方法……不仅深入探究了几何学的秘密、而且还以一种非凡的方式拓展了几何学领域的人,这些人自以为他们的伟大定理无人知晓,其实早已有人将它们发表过了”这简直是赤裸裸的指向伟大的伊萨克?牛顿了!伯努利提到的“定理”显然是指流数术(牛顿自己给微积分起的名字),而牛顿曾宣称自己早在莱布尼兹1684年发表微积分论文前就已经发现了这一理论。
最速降线的详细原理
最速降线的详细原理最速降线(brachistochrone)是一个典型的物理问题,涉及到在决定两个点之间最快下降的时间和路线的问题。
这个问题被认为是微积分史上的重大里程碑之一,在光学、流体力学和射线追踪等多个领域得到广泛应用。
最速降线的基本原理是:两点之间的最快下降线是一个钟形曲线。
假设一滑块沿着两点之间的任意路径从高处(A点)向低处(B点)移动。
无论它在从A点到B点的路径中做多少个弯,只要路径的形状相同,滑块的下降时间将会是一样的。
然而,一个滑块沿任何路径下降时,其下降方向和地心引力的方向并不一致。
如果下降过程中滑块的一部分沿着地心引力的方向滑行,那么速度将会更快,应保证整个下降过程的时间最短。
钟形曲线的形状能够满足这个条件,因为钟形曲线中的任意两点之间的切线总是指向滑块的下降方向,并且代表着滑块在该点下降时的最大速度。
如果将两个钟形曲线分别连接A、B两点,沿这条路径下降的时间将是最短的。
最速降线的一个重要应用是建设过山车和滑雪坡道。
相比于直线路径,钟形曲线能够让滑行器的下降速度更快,体验更刺激。
钟形曲线的优势在于只有部分路径是直的,这就可以让滑行器在下降的过程中承受更大的向心力,加速后续的转弯。
如果整个路径都是直线,滑行器在高速下降的同时将不可避免地受到过强的力量,容易失控。
总之,钟形曲线在物理、工程学和娱乐设施中的广泛应用表明了它作为最速下降路径的确切性和优越性。
该问题的解决方法还涉及了微积分等数学技术,使得我们能够优化各种运动过程,并在实际应用中创造更为安全、有趣和高效的流程。
最速降线最简单证明
最速降线是指从一点到另一点的路径中,所需时间最短的路径。
这个问题可以通过应用最速降线的原理来证明。
证明过程如下:
假设有两个点A和B,我们需要找到从A到B的路径中所需时间最短的路径。
假设存在一条路径P1是从A到B的最速路径,而P2是从A 到B的其他路径。
假设P1是一条直线,而P2是一条曲线。
我们可以将曲线P2分割成无数小段,每一小段都可以看作是一条微小的曲线。
对于曲线P2上的任意一小段,我们可以通过将它与直线P1进行比较来证明,直线P1的路径所需时间更短。
根据物理学中的光线传播原理,光线在两个点之间的路径中所需时间最短。
而直线是两个点之间的最短路径,所以直线P1的路径所需时间最短。
通过将所有小段的路径时间相加,我们可以得出结论,直线P1的路径所需时间比曲线P2的路径时间更短。
因此,我们可以得出结论,直线是从A到B的最速路径。
综上所述,我们通过比较直线和曲线的路径时间来证明了最速降线的存在。
直线是从一点到另一点路径中所需时间最短的路径。
实验报告-最速降线
实验报告二
姓名:张伟浩班级:电子信息科学与技术20-2班
实验地点:综合实验楼二楼实验指导老师:杨晓雨
实验目的
定性观察合外力矩为零的条件下,物体系统的角动量守恒。
实验原理
本实验定性观察合外力矩为零的条件下,物体的角动量守恒。
绕固定轴转动的物体的角动量等于其转动惯量与角速度的乘积,而外力矩等于零时,角动量守恒。
lω=常量,当I不变时,ω不变;若发生变化,则随之改变。
I增加,ω减少;I减少,ω增加。
实验操作与现象
演示者坐在可绕竖直轴自由旋转的椅子上,手握哑铃,两臂平伸。
使转椅转动起来,然后收缩双臂,可看到人和凳的转速显著加大。
两臂再度平伸,转速复而减慢。
这是因为当人收缩两臂时,转动惯量减小,因此角速度增加。
实验分析和总结
茹科夫斯基转椅,为什么有的人演示效果好,有的人演示效果不好,为了解决这个问题我们可以考虑1,选择体重轻且瘦小的人实验。
2,可以先展开双臂转动,角速度适中,然后收缩双臂。
当转动惯量减小时,我感觉转速增大{即角速度增大}。
这是因为我坐在上面时外力矩为零,此时角动量守恒,根据角动量等于转动惯量与角速度的乘积,当转动惯量减少时,角速度增大。
最速降线的详细原理
最速降线的详细原理最速降线(brachistochrone)是一种优化问题,它的目标是找到两个点之间,使得质点沿着该路径下落的时间最短。
这个问题最早由约翰·伯努利在1696年提出,它在物理学、数学、工程学等领域都有着广泛的应用。
最速降线的求解可以通过变分法来实现。
变分法是一种数学工具,用于求解优化问题,它的基本思想是将变量看作函数,然后对这些函数进行微分和积分运算,最终得到一个最优解。
在最速降线的求解中,我们需要找到一条曲线,使得质点沿着该曲线下落的时间最短。
这个问题可以通过最小化路径积分来求解。
假设我们要求解从点A到点B的最速降线,我们可以将这条曲线表示为y(x),其中x表示曲线上的位置,y表示曲线的高度。
我们也可以将曲线表示为参数形式,即x(t)和y(t),其中t表示时间。
则质点的速度可以表示为v(t)=sqrt(2gy(t)),其中g表示重力加速度。
因此,质点在曲线上运动的时间可以表示为T = ∫(sqrt(1+y'(x)^2)/sqrt(2gy(x))) dx其中y'(x)表示y(x)的导数。
我们需要最小化这个路径积分,即使得T最小化。
这个问题可以通过欧拉-拉格朗日方程来求解。
欧拉-拉格朗日方程是变分法的核心工具,它是一种微分方程,用于求解最小化问题。
在最速降线的求解中,欧拉-拉格朗日方程可以表示为d/dx(dL/dy') - dL/dy = 0其中L表示拉格朗日量,它可以表示为L = sqrt(1+y'(x)^2)/sqrt(2gy(x))通过求解欧拉-拉格朗日方程,我们可以得到最速降线的解析式。
这个问题的求解比较复杂,需要使用高等数学的知识,比如微积分、微分方程等。
但是,我们可以使用计算机来求解这个问题。
最速降线的应用非常广泛,比如在机械工程中,它可以用于设计滑轮系统和弹簧系统;在航天工程中,它可以用于设计火箭的轨迹和飞行器的降落轨迹;在物理学中,它可以用于求解质点在重力场中的运动等等。
最速降线问题
a
2
A2
这就是光学中的Snell折射定律
建立数学模型
若用与x 轴平行的直线将 分析;如图建坐标系, AB 分割成小段, 考虑在第k c x A 层与k+1层质点在曲线上的下 a 滑,依能量守恒律,可近似 k 认为质点在每层内的速度不 变,于是依辅助结论知
sin k sin k 1 vk vk 1
那么我们的问题成为
求某个 y ˆ E,使得
ˆ ) min T ( y ) T(y
yE
引进集合 E0 { ( x) C 1[0, c], (0) 0, (c) 0}
ˆ ( x) 是最速曲线函数,则 显然若 y ˆ ( x) ( x) E, R , E0 y
1
2
3
4
5
一个辅助结论
设质点从A1经直线 l 到达A2,质点速度在l 的 上侧为v1,下侧为v2,则质点如何运动才最省时? 显然在l一侧质点应走直线,因此关键是质点 何时越过l ? 如图,若A1,A2到l 的垂足分 A1 别为O,D, A1,A2 到l的距离分别 为a, b, OD =c, 质点经过l于C OC=x 那么质点由A1到A2需时间
E0
由于 的任意性,得到
d ˆ, y ˆ )) f y ( y ˆ, y ˆ ) 0 ( f y ( y dx
d ˆ y ˆ f y ( y ˆ, y ˆ ) f ( y ˆ, y ˆ )] 0 上式乘以 可化为 [y dx
ˆ 满足方程 也就是说 y
从而下降时间
T dt
0 T S 0
0 R 2(1 cos ) d ds 0 v 2 gy
T
0
最速降线简单原理
最速降线简单原理
嘿,朋友们!今天咱来聊聊最速降线这个神奇的玩意儿。
你说啥是最速降线?咱就打个比方吧,有两个小孩比赛滑滑梯,一个滑梯直直的,另一个呢弯弯扭扭的。
你猜怎么着,那个弯弯扭扭的滑梯,小孩滑下去的速度反而更快!这就是最速降线的奇妙之处啦。
想象一下啊,一个小球要从高处快点儿滚到低处去,要是走直线,那肯定是最直接最简单的。
可这最速降线就不一样啦,它就像是给小球设计了一条特别的路,让小球能抄近道一样,更快地到达目的地。
这就好比我们人生的道路,有时候我们总觉得走直路最快最省事,但实际上呢,可能有些弯弯曲曲的路反而能让我们更快地达到目标。
是不是很有意思呀?
最速降线在生活中也有很多应用呢。
比如说赛车跑道,那些弯道设计可都是有讲究的,可不是随便弯一下就行的。
还有那些过山车上的轨道,也是根据最速降线的原理来设计的,这样才能让我们在坐过山车的时候感受到那种刺激和速度。
你说这最速降线神奇不神奇?它就像是大自然给我们开的一个小玩笑,让我们在看似复杂的曲线中找到最快的路径。
我们要是能明白这个道理,那在很多事情上不就能找到更好的方法啦?
咱再想想,要是没有最速降线这个发现,那我们得错过多少好玩的东西呀!赛车没那么刺激了,过山车也没那么好玩了,这多可惜呀!
所以说呀,这最速降线可真是个宝贝,让我们的生活变得更加丰富多彩。
我们可得好好感谢那些发现它的科学家们,是他们让我们知道了这个世界还有这么多奇妙的东西等着我们去探索。
总之,最速降线就是这么一个神奇又有趣的东西,它就在我们身边,给我们的生活带来了意想不到的惊喜和乐趣。
大家可别小瞧了它哟!。
最速降线王恒中国科技馆
最速降线王恒中国科技馆在许多科技馆的展厅里,摆着一个有点像滑梯的展品:两个并排的滑板,它们的起点高度一样,终点高度也一样,但一个是倾斜的直线,另一个是向下弯曲的弧线。
当两个球同时从起点滑下时,一般人总认为倾斜直线滑板上的球会先达到终点。
可是结果却出人意料,弧线滑板上滚动的球却先到了终点。
这似乎与一般人的直觉有很大矛盾。
两点间直线的距离最近,弯曲的路线一定比直线更长一些。
从我们的主观想象来看,通过距离短的总应该比距离长的先到。
然而事实却与我们的想象相反。
那么是不是所有弯曲轨道上滚动的球都能比斜直轨道滚动的球先到呢?那也不是,轨道的弯曲程度要恰到好处。
这是数学物理中一个古老而著名的问题——最速降线问题。
它是瑞士数学家约翰·伯努利在1696年6月号的《教师学报》上向当时的科学家们提出来的。
这个问题是求从给定点到不是在它垂直下方的另一点的一条曲线,使得一个质点沿这曲线从给定点下滚所用时间最短,当然摩擦和空气阻力都忽略。
用现代的方式来表达,这个问题就是要使表示下降时间的积分取极小值。
当时许多著名的科学家,如牛顿、莱布尼兹、约翰·伯努利和他的哥哥詹姆斯·伯努利等,都展开了紧张的研究工作。
伽利略在1630年和1638年曾系统地研究过这个问题,他给出的答案是圆弧。
但这是一个错误的结果。
牛顿、莱布尼兹和伯努利兄弟都得到了正确的解答。
所有这些解法均发表在1697年5月号的《教师学报》上。
结论是:沿旋轮线下落的物体最省时。
这些解法中约翰·伯努利本人的答案最有趣。
他利用力学与光学在某些场合下的相似之处,进行了巧妙的构思,他首先抓住了物体由高处向低处落下时速度不断加快这个事实,把它与光线从一个媒质进入另一个媒质速度也发生变化相类比。
伯努利认为:既然光由一种媒质传到另一种媒质,其速度的变化是两种质的折射率不同造成的,那么对质点下降来说,其速度的改变就是由于空间的不均匀性造成的。
他设想,质点最速下降的路径是和光线在具有适当选择过的变折射率的介质中所取的路径相同。
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1.14997 3
2
1
0.5
1
1.5
2
2.5
3
a 3; h 5; g 9.8; f x_ : 5 27 x 6 ^ 2 20 3; f1 x_ D f x , x ; Plot f x , x, 0, 3 ; NIntegrate Sqrt 1 f1 x ^2 2 g f x ,
2 Sum Sqrt d^2 t i 1 t i ^ 2 Sqrt 2 g t i 1 Sqrt 2 g t i , i, 1, 10 ;
FindMinimum ft t , y1, 0.3 , y2, 0.6 , y3, 0.9 , y4, 1.2 , y5, 1.5 , y6, 1.8 , y7, 2.1 , y8, 2.4 , y9, 2.7
Integrate Sqrt 1 gg1 x ^2 2 g gg x , x, a 2, a
1.15943
过点(a/2,2.1),即上面的m=2.1时
1.20474
沿一条抛物线(过(0,0)(a/2,y)(a,h))
a 3; h 5; g 9.8; m 3.5; f x_
Fit 0, 0 , a 2, m , a, h , x, x^ 2 , x ; f1 x_ D f x , x ; NIntegrate Sqrt 1 f1 x ^2 2 g f x ,
For k 1, k 10, k ,
n Length lst ; d lst 2, 1 lst 1, 1
2;
med ;
For i 1, i n 1, i ,
y0 lst i, 2 ; y1 lst i 1, 2 ;
f y_ :
2 Sqrt d^2 y y0 ^2
2g ^ 1 2
y^ 1 2 y0 ^ 1 2
x, 0, a
1.17803
沿圆弧(x-14)2+(y+5)2=221 {x,0,3}
a 3; h 5; g 9.8;
f x_ : Sqrt 14^2 25 x 14 ^2 5;
f1 x_ D f x , x ; Plot f x , x, 0, 3 ;
NIntegrate Sqrt 1 f1 x ^2 2 g f x ,
1.47686, y1 2.40648, y2 3.62584, y3 4.66055, y4 5.59009, y5 6.43673, y6 7.2272, y7 7.96669, y8 8.67472, y9 9.35019
作近似的最速降线
a 3; h 5; lst 0, 0 , a, h ; g 9.8;8 6 4 21
2
3
4
5
等时曲线 Isochronous curve
R 2.0; g 9.8; x v_ : R v Sin v ; y v_ : R 1 Cos v ; x1 v_ : R 1 Cos v ; y1 v_ : R Sin v ; lst ; For i 1, i 15, i ,
x, 0, a
1.14527
寻找最速降线
求T=f(y1,y2,…,y n-1 )的最小 值点(y1,y2,…,y n-1 ) 。
用光滑曲线连接点Pi 等时曲线
运用FindMinimum
Clear y0, y1, y2, y3, y4, y5, y6 ; d 0.3; y0 0; y10 10; g 9.8; t y0, y1, y2, y3, y4, y5, y6, y7, y8, y9, y10 ; ft t_List :
x, 0, a
5
4
1.15383
3
2
1
0.5
1
1.5
2
2.5
3
沿折线
a 3; h 5; g 9.8; m 3; ff x_ Fit 0, 0 , a 2, m , 1, x , x ; ff1 x D ff x , x ; gg x_ Fit a 2, m , a, h , 1, x , x ; gg1 x D gg x , x ; Integrate Sqrt 1 ff1 x ^2 2 g ff x , x, 0, a 2
11.1 时间的计算
设A(0,0),B(a,h). 将x区间[0,a]平均分成n段:
xi=ia/n,i=0,1,2,…,n. 曲线上的点Pi(xi,yi)将曲线分成
n段,逐段计算时间T。
沿直线段y=h/a x A(0,0)->B(a,h)
A 0,0 B 3,5 a 3; h 5; g 9.8; f x_ : h a x; NIntegrate Sqrt 1 h a ^2 2 g f x ,
1.41923, 1.41923, 1.41923, 1.41923, 1.41923, 1.41923, 1.41923, 1.41923
2020/1/23
精品课件!
2020/1/23
精品课件!
摆线 Cycloid
2
4
6
8
10
12
2 4 6 8
For s 1, s n 1, s , lst Insert lst, 2 s 1 d, med s
, 2s
; p1 ListPlot lst
0.5
1
1.5
2
2.5
3
1 2 3 4 5
最速降线的形状
2
4
6
8
10
-0.5
-1
-1.5
-2
-2.5
-3
旋轮线 Cycloid x R Cos
y R 1 Cos
x, 0, a
5
4
3
1.14456 2
1
0.5
1
1.5
2
2.5
3
沿抛物线
a 3; h 5; g 9.8; f x_ : 5 21 x h ^ 2 125 21; f1 x_ D f x , x ; Plot f x , x, 0, 3 ; NIntegrate Sqrt 1 f1 x ^2 2 g f x ,
Sqrt d ^2 y1 y ^2 2 g ^ 1 2
y^ 1 2 y1 ^ 1 2 ;
x0 y0; x3 y1; Do x1 x0 0.382 x3 x0 ; x2 x0 0.618 x3 x0 ; t1 f x1 ; t2 f x2 ; If t1 t2, x0 x1, x3 x2 , i, 20 ; AppendTo med, x0 x3 2 ; ;
v0 0.2 i; AppendTo lst,
NIntegrate Sqrt x1 v ^2 y1 v ^ 2 Sqrt 2 g y v y v0 , v, v0 0.00000000000001, Pi ;
lst
1.41923, 1.41923, 1.41923, 1.41923, 1.41923, 1.41923, 1.41923