3.1三维空间转动变换

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三维空间坐标的旋转算法

三维空间坐标的旋转算法

三维空间坐标的旋转算法引言三维空间坐标的旋转算法是计算机图形学中一个重要的概念。

它用于描述和计算物体在三维空间中的旋转变换。

在计算机图形学中,我们经常需要对物体进行旋转、平移和缩放等操作,而旋转是其中一种基本的操作之一。

因此,了解和掌握三维空间坐标的旋转算法对于计算机图形学的学习和应用非常重要。

本文将详细介绍三维空间坐标的旋转算法,包括旋转矩阵的推导、旋转向量的计算以及实际应用中的旋转问题。

并且,我们将通过具体的示例和数学推导来说明这些概念和算法的原理。

二级标题1三级标题1旋转矩阵三维空间中的旋转可以通过一个特殊的矩阵来描述和计算,这个矩阵被称为旋转矩阵。

旋转矩阵通常用一个3x3的矩阵表示,可以将一个三维向量绕某个旋转轴旋转一定角度。

旋转矩阵的推导过程比较复杂,这里我们给出最终的结果。

旋转矩阵的一般形式如下:[ R =]其中,()表示旋转的角度。

对于二维空间的旋转,只需要按照上述形式将z坐标置为0即可。

三级标题2旋转向量旋转矩阵描述了三维空间中的旋转变换,但是在实际应用中,我们更常用的是旋转向量来描述和计算旋转。

旋转向量通常用一个三维向量表示,其中向量的方向表示旋转轴,向量的长度表示旋转角度。

旋转向量的计算可以通过旋转矩阵进行推导得到。

假设旋转矩阵为R,旋转轴为向量v,旋转角度为θ,那么旋转向量可以通过以下公式计算:[ v =]其中,(R_{ij})表示旋转矩阵R的第i行第j列的元素。

二级标题2三级标题3应用示例三维空间坐标的旋转算法在许多应用中都有广泛的应用,例如飞行模拟、3D游戏和计算机辅助设计等领域。

让我们以飞行模拟为例来说明三维空间坐标的旋转算法的应用。

在飞行模拟中,我们需要根据飞行器的姿态信息来计算飞行器的位移和姿态。

姿态信息通常包括飞行器的欧拉角(俯仰角、偏航角和滚转角),我们可以通过旋转矩阵或旋转向量将欧拉角转换为旋转矩阵或旋转向量,然后使用这些信息来计算飞行器的位移。

三级标题4旋转问题在实际应用中,我们可能会遇到一些旋转问题,例如旋转顺序的影响、旋转角度的表示范围等。

三维空间转动变换 李群的基本概念

三维空间转动变换 李群的基本概念
x2 x2 x3
P’ P x1 x’1Biblioteka x1x1x’1
x'2 x1 sin x2 cos
x'3 x3
将系数写成矩阵
cos
R(e3, ) sin
0
sin cos
0
x'1
x1
0 0
x'2 x'3
R(e3, ) x 2 x3
1
●利用物理中常用的泡利矩阵,可将转动矩阵写成矩阵指 数函数的形式
3
r' ea x'a
则 x1' R11 R12 R13 x1
a 1 3
x2 ' R 21
x3 ' R31
R 22 R 32
R 23 x2 R33 x3
xa '
b1
R abx b
♣坐标的齐次变换保证原点位置不变
♣距离不变要求矩阵R是实正交矩阵 (距离与x2联系,两个列矩阵相乘xT x)
n0
1 (i n!
2
)
n
n0
1 n n!
(i2
泡利矩阵: 0 1 0 i 1 0
1 1 0, 2 i
0
,3
0
1
三个矩阵之间的关系:
3
ab ab1 i abcc c1
1 abc 1
0
abc : 123,231,312 abc : 321,213,132
others
a2 1, 12 i3, Tra 0, Tr(ab ) 2ab, etc.
♣O(3)群:三维实正交矩阵群 SO(3)+空间反演变换σ群
四、特殊的转动
1. 绕x3(z)转动ω角的变换矩阵 R(e3, )

三维空间旋转

三维空间旋转

三维旋转在三维空间中,旋转矩阵有一个等于单位一的实特征值。

旋转矩阵指定关于对应的特征向量的旋转(欧拉旋转定理)。

如果旋转角是θ,则旋转矩阵的另外两个(复数)特征值是 exp(iθ) 和 exp(-iθ)。

从而得出 3 维旋转的迹数等于 1 + 2 cos(θ),这可用来快速的计算任何 3 维旋转的旋转角。

3 维旋转矩阵的生成元是三维斜对称矩阵。

因为只需要三个实数来指定 3 维斜对称矩阵,得出只用三个是实数就可以指定一个 3 维旋转矩阵。

1.Roll, Pitch 和 Yaw (类似于given式变化)生成旋转矩阵的一种简单方式是把它作为三个基本旋转的序列复合。

关于右手笛卡尔坐标系的x-, y- 和z-轴的旋转分别叫做roll, pitch和yaw旋转。

因为这些旋转被表达为关于一个轴的旋转,它们的生成元很容易表达。

∙绕x-轴的主动旋转定义为:这里的θx是 roll 角。

∙绕y-轴的主动旋转定义为:这里的θy是 pitch 角。

∙绕z-轴的主动旋转定义为:这里的θz是 yaw 角。

在飞行动力学中,roll, pitch 和 yaw 角通常分别采用符号γ, α, 和β;但是为了避免混淆于欧拉角这里使用符号θx, θy 和θz。

任何 3 维旋转矩阵都可以用这三个角θx, θy, 和θz 来刻画,并且可以表示为 roll, pitch 和 yaw 矩阵的乘积。

是在中的旋转矩阵M仍然是det(M)=1,而且是正交的在中所有旋转的集合,加上复合运算形成了旋转群 SO(3)。

这里讨论的矩阵接着提供了这个群的群表示。

更高维的情况可参见 Givens旋转。

2.角-轴表示和四元数表示在三维中,旋转可以通过单一的旋转角θ和所围绕的单位向量方向来定义。

这个旋转可以简单的以生成元来表达:在运算于向量 r 上的时候,这等价于Rodrigues旋转公式:角-轴表示密切关联于四元数表示。

依据轴和角,四元数可以给出为正规化四元数 Q:这里的 i, j 和 k 是 Q 的三个虚部。

三维空间旋转方程

三维空间旋转方程

三维空间旋转方程在几何学和物理学中,三维空间旋转方程是描述物体在三维空间中旋转运动的数学模型。

旋转是一种基本的运动形式,它涉及到物体围绕某个轴或中心点旋转。

三维空间旋转方程可以用来描述物体的旋转角度、轴向和旋转中心等重要参数。

我们需要了解一些基本概念。

在三维空间中,我们可以用坐标系来定位一个点的位置。

常用的坐标系包括笛卡尔坐标系和极坐标系。

在笛卡尔坐标系中,我们可以用三个坐标轴(x、y、z)来表示一个点的位置。

在极坐标系中,我们用距离、极角和高度来表示一个点的位置。

当一个物体在三维空间中旋转时,我们可以通过旋转矩阵来描述其旋转状态。

旋转矩阵是一个3x3的矩阵,它的每一列代表了物体在旋转前后各个坐标轴上的分量。

通过旋转矩阵,我们可以计算出旋转后的坐标。

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]其中,θ表示旋转的角度。

这个旋转矩阵描述了物体绕z轴旋转θ角度的情况。

通过将旋转矩阵与初始坐标相乘,我们可以得到旋转后的坐标。

除了绕z轴旋转外,物体还可以绕x轴和y轴旋转。

对应的旋转矩阵分别为:绕x轴旋转:[R] = [ 1, 0, 0][ 0, cosθ, -sinθ][ 0, sinθ, cosθ ]绕y轴旋转:[R] = [ cosθ, 0, sinθ][ 0, 1, 0][-sinθ, 0, cosθ]这样,我们就可以根据旋转角度和轴向来构建旋转矩阵,从而描述物体在三维空间中的旋转运动。

在实际应用中,三维空间旋转方程有着广泛的应用。

例如,在计算机图形学中,我们可以利用旋转方程来实现三维模型的旋转效果。

通过对模型的顶点坐标进行旋转矩阵的变换,我们可以实现模型的旋转动画。

在机器人学中,三维空间旋转方程也被用于描述机器人在空间中的运动。

通过控制机器人的关节角度和旋转轴向,我们可以计算出机器人末端执行器的位置和姿态。

总结起来,三维空间旋转方程是描述物体在三维空间中旋转运动的数学模型。

3.1三维空间转动变换

3.1三维空间转动变换
●容易验证
1
ˆ ST3S n1T1 n 2T2 n3T3 n T, T e1T1 e2T2 e3T3
S
ˆ , )可以表示为三个转动的乘积 2. SO(3)群任意元素R (n 1
●先将
再绕x3轴转动ω角 R (e3 , ) S S ( , ) 最后把x3方向转回到 n 方向 ˆ
R ( e 将上式中的σ2换成三维矩阵T3,即可得到 矩阵指数 3 , )
1 1 n 3 exp{i2 } (i2 ) n (i 2 ) n 2 1 , 2 2 n 0 n! n 0 n! 1 1 1 1 1(1 2 4 ...) i 2 ( 3 5 ...) 2! 4! 3! 5! 1cos i 2 sin 展开为有限项之和 1 0 0 i cos i 0 1 i 0 sin 0 0 sin cos 0 cos sin 0 cos sin sin cos
●利用物理中常用的泡利矩阵,可将转动矩阵写成矩阵指
数函数的形式 泡利矩阵:
0 1 0 i 1 0 1 1 0 , 2 i 0 , 3 0 1
3
三个矩阵之间的关系:
a b ab1 i abcc
i 0 0 0 0 0 i 0 0 0 0 0
0 0 i i 0 0
T矩阵满足 Ta bc iabc
, ) 上面给出了R (en 三维转动的指数形式与矩阵形式
2. 一个特殊的转动S(φ,θ): ˆ (, ) 方向 把x3轴上的点转到 n

2

threejs位置和旋转的详细解析-概述说明以及解释

threejs位置和旋转的详细解析-概述说明以及解释

threejs位置和旋转的详细解析-概述说明以及解释1.引言【1.1 概述】概述部分将对整篇长文进行简要介绍,包括文章涉及的主题、研究的对象以及解析的目标。

本文的主要目标是对Three.js中的位置和旋转进行详细解析,帮助读者更好地理解和应用这两个重要的概念。

首先,位置是指物体在三维空间中的坐标点,用于描述物体在空间中的位置关系。

在Three.js中,位置通常以三维向量的形式表示。

了解位置的概念和相关的计算方法,对于实现物体的移动和定位非常重要。

其次,旋转是指物体在三维空间中的方向变化,可以视为物体绕着一个中心点进行转动。

在Three.js中,旋转通常以四元数、欧拉角或旋转矩阵的形式表示。

理解旋转的概念和不同的表示方法,可以帮助我们控制物体的朝向和角度。

本文将分为多个章节,逐步介绍位置和旋转的概念、表示方法以及计算方法。

在正文部分,首先对位置进行详细解析,包括位置的定义、表示方法以及计算方法。

然后对旋转进行详细解析,包括旋转的定义、表示方法以及计算方法。

最后,探讨了位置和旋转的关系,包括复合变换、应用场景以及局限性。

总之,掌握位置和旋转的原理和技术,对于进行三维空间的建模和动画制作非常重要。

本文旨在为读者提供一个全面且详细的位置和旋转解析,希望读者通过本文的阅读和学习能够更好地理解和应用Three.js中的位置和旋转。

1.2文章结构1.2 文章结构在本篇长文中,我们将详细解析three.js中的位置和旋转,并探讨它们之间的关系。

文章主要分为三个部分:引言、正文和结论。

引言部分将为读者提供一个概述,介绍了本文要讨论的主题以及文章的目的。

我们将简要介绍three.js是什么,以及为什么位置和旋转在three.js中如此重要。

通过引入这些基本概念,读者将对以下内容有更好的理解。

正文部分将是本文的核心内容,包含了位置和旋转的详细解析。

我们将从位置开始,首先解释什么是位置,它在three.js中的作用以及为什么它是三维场景中不可或缺的。

三维几何中的旋转变换

三维几何中的旋转变换

三维几何中的旋转变换在三维几何中,旋转变换是一种重要的几何操作,它可以用来描述物体在三维空间中的旋转运动。

旋转变换在计算机图形学、机器人学、航空航天等领域都有广泛的应用。

本文将介绍旋转变换的基本原理、表示方法以及应用案例。

一、旋转变换的基本原理在三维几何中,旋转变换是指将一个点或物体绕某一旋转轴旋转一定角度的操作。

旋转变换可以通过旋转矩阵来描述,旋转矩阵是一个3×3的矩阵,表示了三维空间中的旋转变换。

旋转矩阵可以由旋转轴和旋转角度来确定,旋转轴可以用一个单位向量来表示。

二、旋转变换的表示方法旋转变换可以用欧拉角、四元数和旋转矩阵等方式来表示。

欧拉角是一种简单直观的表示方法,它将旋转变换分解为绕X轴、Y轴和Z轴的连续旋转。

四元数是一种更高效的表示方法,它可以用一个四维向量来表示旋转变换。

旋转矩阵是一种常用的表示方法,它直接描述了旋转变换的矩阵形式。

三、旋转变换的应用案例1. 计算机图形学中的旋转变换在计算机图形学中,旋转变换被广泛用于三维模型的变换和动画效果的实现。

通过对三维模型进行旋转变换,可以改变模型的朝向、角度和位置,从而实现各种复杂的视觉效果。

2. 机器人学中的旋转变换在机器人学中,旋转变换用于描述机器人末端执行器的运动。

通过对机器人执行器进行旋转变换,可以实现机器人的姿态调整、运动轨迹规划以及运动学逆解等功能。

3. 航空航天中的旋转变换在航空航天领域中,旋转变换广泛应用于飞行器的姿态控制和导航系统。

通过对飞行器的姿态进行旋转变换,可以实现飞行器的稳定飞行、精确导航以及目标跟踪等功能。

四、总结旋转变换是三维几何中的重要操作,它可以描述物体在三维空间中的旋转运动。

旋转变换可以用旋转矩阵、欧拉角和四元数等方式来表示,不同的表示方法适用于不同的应用场景。

通过对旋转变换的研究和应用,可以实现计算机图形学、机器人学和航空航天等领域的相关技术发展。

三维坐标系的旋转变换

三维坐标系的旋转变换

三维坐标系的旋转变换三维坐标系的旋转变换是指通过旋转操作将一个坐标系转换为另一个坐标系的变换。

在三维空间中,我们可以通过旋转矩阵和欧拉角来描述三维坐标系的旋转变换。

1. 旋转矩阵:旋转矩阵是一个3x3的正交矩阵,表示坐标系旋转的变换。

旋转矩阵可以通过绕坐标轴的旋转角度来构造,例如绕x轴旋转θ角度的旋转矩阵为:|1 0 0||0 cosθ -sinθ||0 sinθ cosθ|类似地,绕y轴旋转θ角度和绕z轴旋转θ角度的旋转矩阵可以通过类似的方式构造。

当我们有一个向量[vx, vy, vz],通过乘以旋转矩阵,可以得到旋转后的向量[v'x, v'y, v'z],即:[v'x, v'y, v'z] = [vx, vy, vz] * 旋转矩阵2. 欧拉角:欧拉角是另一种描述三维坐标系旋转的方法。

它将旋转操作分解为绕不同坐标轴的连续旋转。

常见的欧拉角有三个分量,分别表示绕x轴、y轴和z轴的旋转角度。

我们通过旋转矩阵和欧拉角之间的转换来实现三维坐标系的旋转变换。

给定一个欧拉角(α,β,γ),我们可以分别构造绕x轴旋转α角度、绕y轴旋转β角度和绕z轴旋转γ角度的旋转矩阵。

然后将这三个旋转矩阵依次相乘,得到整体的旋转矩阵。

将向量[vx, vy, vz]乘以该旋转矩阵,即可得到旋转后的向量[v'x, v'y, v'z]。

总结起来,三维坐标系的旋转变换可以通过旋转矩阵或欧拉角来描述和实现。

旋转矩阵通过乘法操作直接作用在向量上,而欧拉角需要将旋转操作分解为三次绕不同坐标轴的旋转,最后再将三个旋转矩阵相乘。

三维空间旋转变换公式

三维空间旋转变换公式

三维空间旋转变换公式(最新版)目录1.三维空间旋转变换公式的概念2.三维空间旋转变换公式的分类3.三维空间旋转变换公式的应用4.三维空间旋转变换公式的举例正文一、三维空间旋转变换公式的概念三维空间旋转变换公式是一种在三维空间中对物体进行旋转变换的数学公式。

在物理学、工程学、计算机图形学等众多领域中,对物体的旋转变换有着重要的应用。

通过三维空间旋转变换公式,我们可以准确地描述物体在三维空间中的旋转过程,从而实现对物体的精确控制和定位。

二、三维空间旋转变换公式的分类三维空间旋转变换公式主要分为以下三种:1.欧拉角旋转变换公式:欧拉角是一种用来描述物体三维空间旋转的三个角度,通常用φ、θ、ψ表示。

欧拉角旋转变换公式可以用于描述物体在三维空间中的旋转变换。

2.四元数旋转变换公式:四元数是一种用来表示三维空间中的旋转的数学概念,通常用 q 表示。

四元数旋转变换公式可以用于描述物体在三维空间中的旋转变换。

3.旋转矩阵旋转变换公式:旋转矩阵是一种用来描述物体在三维空间中的旋转变换的矩阵,通常用 R 表示。

旋转矩阵旋转变换公式可以用于描述物体在三维空间中的旋转变换。

三、三维空间旋转变换公式的应用三维空间旋转变换公式在众多领域中都有着广泛的应用,例如:1.在物理学中,三维空间旋转变换公式可以用于描述物体在三维空间中的运动轨迹,从而分析物体的动态特性。

2.在工程学中,三维空间旋转变换公式可以用于精确控制和定位机械臂的运动,从而实现对物体的精确操作。

3.在计算机图形学中,三维空间旋转变换公式可以用于实现对物体在三维空间中的旋转变换,从而生成精确的三维图形。

四、三维空间旋转变换公式的举例假设有一个物体在三维空间中的初始位置为 (x1, y1, z1),经过一个以原点为中心,旋转角度为θ,旋转轴为 z 轴的旋转变换后,物体的新位置为 (x2, y2, z2)。

三维空间旋转量的分解-概述说明以及解释

三维空间旋转量的分解-概述说明以及解释

三维空间旋转量的分解-概述说明以及解释1.引言1.1 概述在三维空间中,旋转是物体运动中常见的一种运动形式。

而研究旋转运动所涉及的旋转量,是描述物体在空间中旋转的重要概念之一。

本文将探讨三维空间旋转量的分解问题,即如何将一个复杂的旋转运动分解为简单的旋转轴和旋转角度的组合。

通过分解三维空间旋转量,我们可以更好地理解和描述物体在空间中的旋转运动,进而帮助我们进行相关的研究和应用。

本文将介绍三维空间旋转量的概念、分解方法以及其在实际应用中的作用,希望读者能通过本文更深入地了解三维空间旋转量的相关知识。

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,将对三维空间旋转量的概念进行概述,介绍文章的结构以及讨论本文的目的。

在正文部分,将深入探讨三维空间旋转量的概念,介绍其分解方法,并讨论其在实际应用中的重要性。

最后,在结论部分,对本文所讨论的内容进行总结,展望未来可能的研究方向,并以一句简短的结束语结束全文。

通过这三个部分的安排,读者可以清晰地了解本文的内容和结构,更好地理解三维空间旋转量的分解方法及其应用。

1.3 目的本文旨在探讨三维空间旋转量的分解方法及其在实际应用中的重要性。

通过本文的阐述,读者将能够了解到三维空间旋转量的概念、分解方法以及分解后的旋转子空间的应用场景。

我们希望通过本文的讨论,读者能够深入了解三维空间旋转量的复杂性,从而更好地理解和应用在实际问题中。

同时,本文也旨在为相关领域的研究人员提供一些启发和思路,促进相关研究的进一步发展和深化。

2.正文2.1 三维空间旋转量的概念在三维空间中,旋转是一种常见的变换形式。

当一个物体或坐标系绕一个固定的点或轴进行旋转时,就会产生旋转量。

旋转量可以用来描述旋转的大小和方向。

在数学上,三维空间中的旋转可以用一个旋转矩阵来表示。

旋转矩阵是一个3x3的矩阵,它描述了一个点绕着某个轴旋转的变换规则。

通过矩阵乘法,我们可以将一个点的坐标进行旋转变换。

三维坐标系的旋转变换

三维坐标系的旋转变换

三维坐标系的旋转变换三维坐标系的旋转变换是计算机图形学和几何学中一个非常重要的概念。

它能够将一个物体在三维空间中绕着指定的轴进行旋转,从而改变它相对于其他物体的位置和方向。

本文将介绍三维坐标系的旋转变换的原理、方法和应用,并提供一些指导意义的实例。

一、三维坐标系的基本概念在介绍旋转变换之前,我们先来了解一下三维坐标系的基本概念。

三维坐标系由三个相互垂直的坐标轴组成:X轴、Y轴和Z轴。

X轴代表左右方向,Y轴代表前后方向,Z轴代表上下方向。

每个点在三维空间中都可以由三个坐标值来表示,分别表示其在X轴、Y轴和Z轴上的位置。

二、旋转变换的原理旋转变换是通过改变坐标系的方向和角度来实现的。

在三维坐标系中,我们可以选择一条旋转轴,将其视为一个固定不动的轴,然后将其他点围绕着这个轴进行旋转。

旋转角度可以是正数(顺时针方向)或负数(逆时针方向),单位通常是弧度或角度。

三、旋转变换的方法通过旋转变换,我们可以在三维空间中实现各种各样的变换效果,例如旋转、翻转、缩放等。

以下是几种常见的旋转变换方法:1. 绕X轴旋转:围绕X轴进行旋转变换时,我们可以通过改变Y 轴和Z轴的坐标值,来实现点在平面上的旋转效果。

2. 绕Y轴旋转:围绕Y轴进行旋转变换时,我们可以通过改变X 轴和Z轴的坐标值,来实现点在平面上的旋转效果。

3. 绕Z轴旋转:围绕Z轴进行旋转变换时,我们可以通过改变X 轴和Y轴的坐标值,来实现点在平面上的旋转效果。

四、旋转变换的应用旋转变换在计算机图形学和几何学中有广泛的应用。

它可以用来进行三维模型的角度调整,实现刚体变换,以及修正物体在三维空间中的位置和方向。

例如,在计算机游戏中,我们可以通过旋转变换来实现角色的动画效果,使其在三维空间中做出各种各样的动作。

五、旋转变换的指导意义掌握三维坐标系的旋转变换对于计算机图形学和几何学的研究和应用都非常重要。

它可以帮助我们理解和分析三维空间中的物体运动和变化,并通过数学方法实现对其的控制和调整。

三维空间坐标系变换-旋转矩阵

三维空间坐标系变换-旋转矩阵

三维空间坐标系变换-旋转矩阵在三维空间中,物体的旋转是一种常见的变换操作。

旋转可以改变物体的方向和位置,是计算机图形学、机器人学和计算机视觉等领域中的重要概念。

在三维空间坐标系中,旋转操作可以通过矩阵运算来实现,这就是三维空间坐标系变换-旋转矩阵。

旋转矩阵是一个3x3的矩阵,用来描述三维空间中物体的旋转操作。

它可以通过一系列的旋转角度和旋转轴来确定。

旋转矩阵的每一列代表了物体在旋转前后的坐标轴方向,通过将旋转前的坐标轴方向与旋转后的坐标轴方向进行比较,可以确定旋转矩阵的元素。

旋转矩阵的元素可以通过三角函数来计算。

例如,对于绕x轴旋转的矩阵,其元素可以表示为:R = [1 0 0; 0 cos(theta) -sin(theta); 0 sin(theta) cos(theta)]其中,theta表示旋转角度。

这个矩阵可以将物体绕x轴旋转theta 角度。

同样地,绕y轴和z轴旋转的矩阵可以表示为:绕y轴旋转矩阵:R = [cos(theta) 0 sin(theta); 0 1 0; -sin(theta) 0 cos(theta)]绕z轴旋转矩阵:R = [cos(theta) -sin(theta) 0; sin(theta) cos(theta) 0; 0 0 1]这些旋转矩阵可以将物体分别绕y轴和z轴旋转theta角度。

通过组合不同的旋转矩阵,可以实现任意方向上的旋转。

例如,将绕y轴旋转和绕z轴旋转的矩阵相乘,可以实现绕任意轴旋转的效果。

除了旋转矩阵,还有一种常用的描述旋转的方法是欧拉角。

欧拉角是将旋转分解为三个连续的旋转操作,分别绕x轴、y轴和z轴进行。

然而,欧拉角存在一些问题,例如万向锁问题,导致在某些情况下无法准确描述旋转。

相比之下,旋转矩阵可以有效地描述旋转操作,并且没有万向锁问题。

旋转矩阵还具有一些重要的性质,例如正交性和行列式为1。

这些性质使得旋转矩阵在计算机图形学和机器人学等领域中得到广泛应用。

三维空间旋转变换公式

三维空间旋转变换公式

三维空间旋转变换公式在三维空间中,旋转变换是一种常见的操作,它允许我们将物体绕指定的轴进行旋转。

为了实现这一操作,我们需要使用旋转变换公式。

下面是三维空间旋转变换公式的描述。

在三维空间中,旋转变换可以由旋转矩阵来表示。

对于一个给定的点P(x, y, z),通过旋转变换,我们可以得到旋转后的点P'(x', y', z')。

旋转变换公式如下:x' = cosθ * (cosβ * cosγ) * x + (cosθ * sinβ * cosγ - sinθ * sinγ) * y + (cosθ * sinβ * sinγ + sinθ * cosγ) * zy' = sinθ * (cosβ * cosγ) * x + (sinθ * sinβ * cosγ + cosθ * sinγ) * y + (sinθ * sinβ * sinγ - cosθ * cosγ) * zz' = -sinβ * cosγ * x + sinβ * sinγ * y + cosβ * z其中,θ表示绕x轴的旋转角度,β表示绕y轴的旋转角度,γ表示绕z轴的旋转角度。

通过这个公式,我们可以将三维空间中的点进行绕任意轴的旋转。

根据旋转矩阵的性质,我们可以将多个旋转进行组合,以实现复杂的旋转效果。

需要注意的是,旋转角度值使用弧度制表示。

若需要使用角度制,需要进行相应的转换。

总结起来,三维空间旋转变换公式允许我们通过旋转矩阵将一个给定的点绕指定的轴进行旋转。

这个公式给出了旋转后的点在三维坐标系中的新坐标。

通过合理使用旋转角度,我们可以实现在三维空间中的各种旋转变换。

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。

三维坐标系旋转变换公式

三维坐标系旋转变换公式

三维坐标系旋转变换公式三维坐标系旋转变换公式是在几何中常用的一种数学变换,它既可以描述平面的旋转,又可以根据旋转角度和旋转轴,表达把物体从一个坐标系移动到另一个坐标系的变换。

本文重点介绍三维坐标系旋转变换公式的含义及其计算方法,并结合实例对其应用进行讨论。

一、三维坐标系旋转变换公式的含义三维坐标系,也称空间坐标系,是指三个坐标轴构成的坐标系,包括X轴、Y轴和Z轴,直观上它仿佛是一个立方体,其中每个方向上的坐标变化都可以依据三维坐标系旋转变换公式表达出来。

三维坐标系旋转变换公式定义为:$$x =cos(θ)x-sin(θ)y$$$$y=sin(θ)x+cos(θ)y$$$$z =z,$$其中θ表示坐标系旋转变换时所采用的旋转角度,x和y表示原坐标系中的坐标,x和y表示变换后的坐标。

二、三维坐标系旋转变换公式的计算在三维坐标系中,当给定旋转角度和旋转轴时,可以根据三维坐标系旋转变换公式计算坐标变换。

旋转轴的方向可以用单位向量描述,单位向量的方向是指该向量在原点指向的方向,以及该向量的大小。

计算坐标变换时,首先需要计算旋转矩阵,旋转矩阵定义为:$$R=begin{bmatrix}cos(θ) & sin(θ) & 0-sin(θ) & cos(θ) & 00 & 0 & 1end{bmatrix}$$旋转矩阵可以表示坐标系旋转时的线性变换,在坐标变换时,可以将坐标矩阵与旋转矩阵进行乘积运算,即可得到变换后的坐标。

三、三维坐标系旋转变换实例假设存在一个三维坐标系,其中的坐标为(1,2,3),且坐标系旋转角度为90度,旋转轴方向为(1,0,0),则可以用三维坐标系旋转变换公式计算变换后的坐标。

首先,计算旋转矩阵,根据旋转变换公式可知,当θ=90°时,旋转矩阵为:$$R=begin{bmatrix}0 & 1 & 0-1 & 0 & 00 & 0 & 1end{bmatrix}$$然后,将待变换的坐标(1,2,3)与旋转矩阵进行乘积,可以得到变换后的坐标(2,-1,3)。

三维空间旋转方程

三维空间旋转方程

三维空间旋转方程三维空间中的旋转是指一个对象在三个不同方向上发生转动的过程。

通过一系列的数学计算,我们可以得到三维空间旋转方程,该方程可以描述旋转对象在不同坐标系下的旋转情况。

以下是具体的讲解:一、旋转矩阵在三维空间中,我们可以通过一个矩阵来表示一个坐标系的旋转变换。

这个矩阵被称为旋转矩阵,通常用R表示。

具体的计算公式如下:(cosθ + (1-cosθ)x²,(1-cosθ)xy-sinθz,(1-cosθ)xz+sinθy)((1-cosθ)xy+sinθz,cosθ+(1-cosθ)y²,(1-cosθ)yz-sinθx)((1-cosθ)xz-sinθy,(1-cosθ)yz+sinθx,cosθ+(1-cosθ)z²)其中,θ表示旋转角度,x、y、z表示旋转轴的坐标。

二、欧拉角欧拉角是一种描述三维空间旋转的方法,它是由三个旋转轴依次进行旋转所组成的。

具体的欧拉角可以分为三种:欧拉旋转角、俯仰角和翻滚角。

欧拉角的计算公式如下:欧拉旋转角:Rx(α) × Ry(β) × Rz(γ) = R(θ,φ,ψ)俯仰角:tanβ = sinφcosθ + cosφsinθsinψ翻滚角:tanα = sinφcosθcosψ –cosφsinθsinψ三、四元数四元数是一种描述三维空间旋转的数学工具,它由一个实部和三个虚部组成。

四元数中的实部表示旋转的角度,虚部表示旋转轴的坐标。

具体的计算公式如下:q = (cos(θ/2),sin(θ/2)·(x·i+y·j+z·k))其中,θ表示旋转角度,x、y、z表示旋转轴的坐标,i、j、k表示虚数单位。

总结:三维空间旋转方程是数学上描述旋转变换的一种方法,包括旋转矩阵、欧拉角和四元数。

不同的方法适合不同的应用场景,需要根据实际情况选择合适的方法。

通过运用三维空间旋转方程,我们可以在计算机图形学、机器人控制等领域中实现三维空间的旋转变换,从而实现更为复杂的图形绘制和机器人运动等任务。

三维空间中的旋转三角公式表达

三维空间中的旋转三角公式表达

三维空间中的旋转三角公式表达深度探讨:三维空间中的旋转三角公式表达1. 介绍在三维空间中,旋转是一项广泛应用的数学运算。

旋转可以用来描述物体在空间中的旋转运动,是许多工程、地理和物理问题的基础。

旋转的数学表达通常使用三角函数来描述,其中包括了旋转角度、旋转轴和旋转方向等参数。

在本文中,我们将深度探讨三维空间中的旋转三角公式表达,以便更全面地理解这一重要概念。

2. 三维空间中的旋转在三维空间中,任意一个点都可以通过旋转变换到另一个点。

这个旋转变换可以由一个旋转矩阵来描述,这个矩阵通常由旋转角度和旋转轴来确定。

旋转矩阵可以使用三角函数来表达,其中涉及到正弦、余弦和其他三角函数。

通过对旋转矩阵的分析,我们可以得到三维空间中的旋转三角公式表达。

3. 三维空间中的旋转三角公式在三维空间中,旋转可以分为绕x轴、y轴和z轴的旋转。

分别对应的旋转矩阵可以分别由角度θ和对应的正弦、余弦函数来表示。

具体的表达式为:- 绕x轴的旋转矩阵:(1 0 0)(0 cosθ -sinθ)(0 sinθ cosθ)- 绕y轴的旋转矩阵:(cosθ 0 sinθ)(0 1 0)(-sinθ 0 cosθ)- 绕z轴的旋转矩阵:(cosθ -sinθ 0)(sinθ cosθ 0)(0 0 1)4. 特殊旋转角度下的公式表达除了一般的旋转角度外,我们还可以通过特殊的旋转角度来得到特殊的旋转三角公式表达。

当旋转角度为π/2时,绕x轴的旋转矩阵可以简化为:(1 0 0)(0 0 -1)(0 1 0)这种表达形式在实际问题中也有着重要的应用,我们可以通过这样的表达形式更加方便地描述特殊角度下的旋转变换。

5. 个人观点和总结三维空间中的旋转三角公式表达是数学中的重要概念,它在工程、地理和物理问题中有着广泛的应用。

通过深度探讨和具体的表达式分析,我们可以更全面地理解旋转的数学表达形式,进而在实际问题中更加灵活地应用。

我个人认为,对于这一概念的深入理解可以帮助我们更好地解决实际问题,提高工作效率和准确性。

3D中的旋转变换

3D中的旋转变换

3D中的旋转变换相⽐ 2D 中的旋转变换,3D 中的旋转变换复杂了很多。

关于 2D 空间的旋转,可以看。

本⽂主要粗略地探讨⼀下 3D 空间中的旋转。

旋转的要素所谓旋转要素就是说,我们只有知道了这些条件,才知道怎么旋转⼀个物体。

回忆 2D 空间中的旋转,我们需要确定旋转中⼼、旋转⾓以及旋转⽅向才能旋转⼀个图形。

以此类推,到了 3D 空间,我们仍然需要确定三个要素:⼀个旋转轴、旋转⾓以及旋转⽅向。

下⾯,为了讲解的⽅便,旋转⽅向默认为:正对旋转轴正⽅向,按逆时针⽅向为旋转正⽅向,反之为旋转负⽅向。

旋转的⼏种情况3D 中的旋转本质上可以分为下⾯三类情况:1. 绕 x / y / z 轴旋转;2. 绕通过原点的直线旋转;3. 绕不通过原点的直线旋转。

可能有同学不理解为什么要分这么多情况讨论,其实这是⼀个将复杂的问题简单化的过程。

在旋转 2D 空间中的物体时,我们也只是计算出绕原点旋转的公式,然后将旋转点平移到跟原点重合,再根据公式旋转物体,最后再平移回去。

其实完全可以计算出⼀个绕任意轴旋转的通⽤公式,但那样会导致计算量更⼤。

绕 x / y / z 轴旋转这是最简单的旋转情况,只要把 2D 中的旋转延伸到 3D 空间就可以了。

绕 x 轴旋转上图是⼀个绕 x 轴旋转的图⽰。

假设我们需要从点(x,y,z)绕 x 轴旋转θ⾓到点 (x,,y,,z,),那么,旋转过程中,x 的坐标值始终都是固定不变的,因此,我们可以把它当作是在x=x,这个平⾯上进⾏旋转,从⽽退化成⼀个 2D 旋转的问题。

上图右边的两个矩阵,上⾯那个是 2D 旋转矩阵,⽽底下那个只是把该矩阵延伸到 3D 空间⽽已(为了将平移也纳⼊矩阵运算,3D 的变换都是采⽤齐次坐标)。

因为 x 轴是旋转轴,因此实际上是在 yoz 平⾯上做 2D 旋转。

只要你知道 2D 空间那个旋转矩阵怎么计算,3D 的变换只是依葫芦画瓢⽽已。

绕 y 轴旋转同理,这⾥不再赘述。

绕 z 轴旋转同理,这⾥不再赘述。

3.1 转动及角动量的对易关系

3.1 转动及角动量的对易关系



需要计算

上式也可由Baker-Hausdorff引理算出:

由于该推导只利用了的对易关系,适用于角动量高于 1/2的体系。


即对自旋1/2体系有:
类似可得: 以上结果表明,转动算符作用于态矢确实使S的期待 值绕z轴转了Φ 角 即自旋算符期待值具有与经典矢量在转动下的相同变 化行为:




四、自旋进动

基于该H的时间演化算符为 若将ωt看作Φ ,则u(t,0)与转动算符相同。由此容易 理解该H导致自旋进动。自旋期待值随时间变化为


运动周期为T= 2π/ω.
态矢的“进动”周期则为 4π/ω,为自旋进动周期的2 倍
五、2π转动的中子干涉测量研究


要观测到态矢转2π后的负号,需将转动前后的态矢进 行比较。 如图所示,



相应地:
七、Pauli矩阵
基本性质
(A的分量为实数
与Sk的关系:
八、二分量表述形式中的转动算符


转动算符:
转动作用下: 矩阵表示 据 有


(即任何态矢|α>都相应变为- |α>
九、 n

的本征值为1的本征态
相当于: (可直接求解) 这里的解法是为了说明态矢的空间转动概念 设n与x轴夹α角,与z轴夹β 角.将自旋向上态绕y轴旋 转β ,再绕z轴旋转α,则所得态矢对应于沿n的自旋向 上态.



Rkl是对应于给定转动的3×3正交矩阵R的矩阵元
由于上述方法二适用于任何J,故该性质行为不限于 自旋1/2体系。对一般的角动量算符Jk也有:

三维空间坐标的旋转算法

三维空间坐标的旋转算法

三维空间坐标的旋转算法在三维空间中,我们经常需要对一些对象进行旋转操作,例如将一个立方体绕着某个轴旋转一定的角度。

这个操作需要用到三维空间坐标的旋转算法。

三维空间中的坐标系通常使用右手定则来定义。

其中,x轴指向右侧,y轴指向上方,z轴指向观察者。

我们可以使用一个三维向量来表示一个点在三维空间中的位置,例如(1,2,3)表示该点在x轴上的坐标为1,在y轴上的坐标为2,在z轴上的坐标为3。

在三维空间中,我们可以使用旋转矩阵来对一个点进行旋转操作。

旋转矩阵是一个3x3的矩阵,其中每个元素都表示旋转后该点在对应轴上的坐标值。

例如,对于一个点P(x,y,z),绕着x轴旋转θ角度后的坐标可以表示为:P' = R_x(θ)P其中,R_x(θ)表示绕着x轴旋转θ角度的旋转矩阵,P'表示旋转后的点的坐标。

对于绕着y轴和z轴旋转的情况,可以使用类似的方法来计算旋转后的坐标。

绕着x轴旋转θ角度的旋转矩阵可以表示为:R_x(θ) = ⎡ 1 0 0 ⎡⎡0 cos(θ) -sin(θ)⎡⎡ 0 sin(θ) cos(θ) ⎡类似地,绕着y轴旋转θ角度的旋转矩阵可以表示为:R_y(θ) = ⎡ cos(θ) 0 sin(θ) ⎡⎡ 0 1 0 ⎡⎡-sin(θ) 0 cos(θ) ⎡绕着z轴旋转θ角度的旋转矩阵可以表示为:R_z(θ) = ⎡ cos(θ) -sin(θ) 0 ⎡⎡ sin(θ) cos(θ) 0 ⎡⎡ 0 0 1 ⎡在实际应用中,我们通常需要将多个旋转操作组合起来,例如先绕着x轴旋转一定角度,再绕着y轴旋转一定角度,最后绕着z轴旋转一定角度。

这时,我们可以将以上三个旋转矩阵相乘,得到一个总的旋转矩阵:R = R_z(θ_z)R_y(θ_y)R_x(θ_x)使用这个总的旋转矩阵,我们可以将一个点绕着任意轴旋转一定角度。

例如,若将一个点绕着向量v(x,y,z)旋转θ角度,则可以使用以下公式计算旋转后的坐标:P' = RvP其中,Rv表示绕着向量v旋转θ角度的旋转矩阵。

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a =1
3
♣坐标的齐次变换保证原点位置不变 坐标的齐次变换保证原点位置不变 坐标的齐次变换保证 ♣距离不变要求矩阵R是实正交矩阵 距离不变要求矩阵 是实正交矩阵 距离不变要求矩阵 (距离与x2联系,两个列矩阵相乘xT x) 距离与 联系,两个列矩阵相乘 )
x ' x ' = (R x ) (R x ) = x R R x = x x
9
四、特殊的转动
1. 绕x3(z)转动ω角的变换矩阵 R (e3 , ω) 转动ω 转动 给出x-y平面 右手坐标 平面(右手坐标 ●给出 平面 右手坐标) z轴垂直于 面向外 轴垂直于xy面向外 轴垂直于 两个坐标系: ●两个坐标系: K 固定在空间 K’ 固定在系统上 转动变换前, 与 重合 ●转动变换前,K与K’重合 空间某点P在两个坐标系中 空间某点 在两个坐标系中 的坐标为 x1,x2,x3 变换:系统绕x 轴转动ω 系随着转动ω ●变换:系统绕 3轴转动ω角,即K’系随着转动ω角 系随着转动 系统上的P点位置转过 标记为 x’1,x’2,x’3;系统上的 点位置转过ω角到 点 系统上的 点位置转过ω角到P’点
= ∑ ea x a , a = 1,2,3
a =1
3
z
e3
↔r
r
P y
x 固有转动要求: 固有转动要求: 坐标系原点不变, 坐标系原点不变,保持空间任意点到原点的距离不变 设转动操作R把P点转到 点 R:P → P' 点转到P'点 设转动操作 把 点转到 变换前后的坐标可用R矩阵联系, 变换前后的坐标可用 矩阵联系,位置矢量变换为 矩阵联系 则
将系数写成矩阵
cos ω − sin ω 0 R (e3 , ω) = sin ω cos ω 0 0 '1 x1 x '2 = R (e3 , ω) x 2 x' x 3 3
2. 三维空间转动群 ˆ ♣SO(3)群:三维幺模实正交矩阵 R (n , ω)描写绕三维空 群 ˆ 方向转动ω角的变换,按照矩阵的乘积规则, 间 n 方向转动ω角的变换,按照矩阵的乘积规则,它的 集合构成群。( 。(O:实正交; :幺模) 集合构成群。( :实正交;S:幺模) ♣O(3)群:三维实正交矩阵群 群 SO(3)+空间反演变换σ群 空间反演变换σ 空间反演变换
T T T T T
要求为1 要求为
若在系统上建立坐标系K’ 实正交: R + R = 1, detR = ±1 若在系统上建立坐标系 单位矢量记为 ea ' 在坐标系K'中的分量保持不变 中的分量保持不变( 则 r ' 在坐标系 中的分量保持不变(系统与坐标系相 z P’ 对静止), ),因此有 对静止),因此有 xa 3 3 P
∞ 1 1 n exp{−iωσ 2 } = ∑ (−iωσ 2 ) = ∑ ωn (−iσ 2 ) n σ 2 = 1, σ3 2 2 n = 0 n! n = 0 n! 1 1 1 1 = 1(1 − ω2 + ω4 − ...) − iσ 2 (ω − ω3 + ω5 − ...) 2! 4! 3! 5! = 1 cos ω − iσ 2 sin ω 展开为有限项之和 1 0 0 − i cos ω − i = 0 1 i 0 sin ω 0 0 sin ω cos ω − = − sin ω 0 cos ω 0 cos ω − sin ω = sin ω cos ω
x a ' = ∑ R ab x b
b =1
3
♣坐标系的手征性 坐标系的手征性 用单位矢量的混合积来确定
右手: e1 ⋅ ( e 2 × e3 )
=1
左手: e1 ⋅ ( e 2 × e3 )
= −1
转动变换保持系统的手征性不变, 转动变换保持系统的手征性不变,就是要求固定在系 统上的坐标系单位矢量混合积在变换前后都是1, 统上的坐标系单位矢量混合积在变换前后都是 ,即
矩阵的指数函数用它的级数展开来定义
∞ x2 xn xn + ... + + ... = ∑ e = 1+ x + 2! n! n = 0 n! 3 5 n −1 x x x2 x4 x2 n −1 x 2 sin x = x − + − ... + (−1) + ...; cos x = 1 − + − ... + (−1) n + ... 3! 5! (2n − 1)! 2! 4! (2n )! 12 x
r ' = ∑ e a x 'a = ∑ e ' b x a
a =1 b =1
ea
x
e 'a
r x 'a x a
y
7
r ' = ∑ ea x 'a = ∑ e'b x a ⇒ e b ' = ∑ ea R ab
a =1 b =1
a =1
3
3
3
相当于 e b ' 按 ea 线性 展开, 展开,Rab为展开系 数
e1 ⋅ (e 2 × e3 ) = 1 e1 ⋅ (e 2 × e3 ) = −1
3. 非固有转动: 非固有转动: 若转动后,再做空间反演, 若转动后,再做空间反演,改变坐标系的手征性 坐标系原点不变, 两类转动都保持 坐标系原点不变, 保持空间任意点到原点的距离不变(即无变形) 保持空间任意点到原点的距离不变(即无变形) 4. 幺模矩阵: 幺模矩阵: 行列式为 1 的矩阵 detA=1
第三章
3.1 3.2 3.3 3.4 3.5 3.6 3.7
三维转动群
三维空间转动变换 李群的基本概念 三维转动群的覆盖群SU(2) 三维转动群的覆盖群 SU(2)群的不等价不可约表示 群的不等价不可约表示 李氏定理 李代数 张量和旋量
1
♣ 球对称:是物理学中常见的对称性 球对称: 无论经典力学还是量子力学, 无论经典力学还是量子力学,中心力场问题总是最 基本的研究课题 不仅是中心力场容易处理, 不仅是中心力场容易处理,而且很多真实物理系统 都有近似的球对称性质 ♣在球对称系统中,空间各向同性,系统绕通过原点的 在球对称系统中, 在球对称系统中 空间各向同性, 任何轴转动都保持不变,因而,球对称变换群是三维 任何轴转动都保持不变,因而,球对称变换群是三维 空间转动群 ♣因转动角度可以任意,故群元素无限多 因转动角度可以任意, 无限群, 因转动角度可以任意 故群元素无限多——无限群, 无限群 群元素可以用一组实参数来描写 群元素可以用一组实参数来描写 ♣实参数在一定区域内连续变化,且涉及的这些连续参 实参数在一定区域内连续变化, 实参数在一定区域内连续变化 数的函数是解析函数——转动群是连续群,且是连续 转动群是连续群 数的函数是解析函数 转动群是连续群, 群中可以用微积分方法深入研究的一类,称为李群 群中可以用微积分方法深入研究的一类,称为李群
e1 '⋅(e 2 '×e3 ' ) = 1 = det R
三维空间转动变换:由行列式为 的实正交矩阵 的实正交矩阵R描写 三维空间转动变换:由行列式为1的实正交矩阵 描写 8
的实正交矩阵R满足空间转动变换的三个要 ◆行列式为+1的实正交矩阵 满足空间转动变换的三个要 行列式为 的实正交矩阵 保持原点、两点间距离、手征性不变——R对应的是 求:保持原点、两点间距离、手征性不变 对应的是 固有转动 行列式为-1的实正交矩阵会改变系统的手征性 的实正交矩阵会改变系统的手征性, ◆行列式为 的实正交矩阵会改变系统的手征性,说明变 换中包含了空间反演σ 换中包含了空间反演σ——非固有转动 非固有转动 ◆实正交矩阵行列式只能取+1或-1,分别对应固有转动 实正交矩阵行列式只能取 或 , 和非固有转动, 和非固有转动,即 非固有转动元素=固有转动 空间反演σ 固有转动R+空间反演 非固有转动元素 固有转动 空间反演σ
2
3.1 三维空间转动变换
一、约定
1. 主动观点: 坐标系固定,系统转动 主动观点: 坐标系固定, 2. 矢量: 矢量:
r
矢量基: 矢量基:
ea (a = 1,2,3)
ˆ n
3
其它单位矢量: 其它单位矢量:
二、概念
1. 手征性不变: 手征性不变: 右手坐标系: 右手坐标系: x 左手坐标系: 左手坐标系: y 手坐标系经变换后仍为右( 右(左)手坐标系经变换后仍为右(左)手坐标系 2. 固有转动: 固有转动: 三维空间纯粹的转动, 三维空间纯粹的转动,即保持坐标系手征性不变的转 4 动 z x z y
10
x’2
x2 P’
x2
P
x1
x’1 x1
x3
点在K系中坐标为 ●P’点在 系中坐标为 点在 系中坐标为(x’1,x’2,x’3) K’系中坐标为 1,x2,x3) 系中坐标为(x 系中坐标为
●由图中得到两组坐标的关系
x’2
x2 x’2 P’ x2
x2
P
x1
x1
x’1 x1
x '1 = x1 cos ω − x 2 sin ω x '2 = x1 sin ω + x 2 cos ω x '3 = x 3
e1 O e 2
r ' = ∑ e a x 'a
x1 ' R 11 x 2 ' = R 21 x ' R 3 31 R 12 R 22 R 32 R 13 x1 3 R 23 x 2 ⇒ x a ' = ∑ R ab x b b =1 6 R 33 x 3

= σ2
将上式中的σ 换成三维矩阵T 将上式中的σ2换成三维矩阵 3,即可得到R (e3 , ω)矩阵 指数形式 0 − i 0 T3 = i 0 0 0 0 0 13
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