三维转动的四元数表述

合集下载

四元数转角度

四元数转角度

四元数转角度
四元数是一种用来描述旋转的数学工具,而转角度则是描述旋转的一种方式。

在计算机图形学、机器人学和航天航空等领域中,四元数和转角度都有着广泛的应用。

四元数可以表示为$q=(w,x,y,z)$,其中$w$为实部,$x,y,z$为虚部。

假设四元数表示的是一个绕着单位向量$vec{u}$旋转
$theta$角度的旋转,那么四元数的实部$w$可以表示为
$cos(theta/2)$,虚部$x,y,z$可以表示为$sin(theta/2)vec{u}$。

转角度指的是旋转所绕过的角度,可以用欧拉角、旋转矩阵或者四元数来表示。

如果我们已经知道四元数表示的旋转,那么可以通过如下公式将其转换为转角度:
$theta=2cos^{-1}(w)$
$vec{u}=frac{xvec{i}+yvec{j}+zvec{k}}{sin(theta/2)}$ 其中$vec{i},vec{j},vec{k}$分别表示$x,y,z$轴的单位向量。

需要注意的是,四元数存在多种表示方式,不同的表示方式可能对应不同的旋转,因此在进行四元数转换时需要特别谨慎。

- 1 -。

四元数法作用

四元数法作用

四元数法作用四元数是一种用于表示旋转和方向的数学对象,它由一个实部和三个虚部组成。

四元数可以用来替代旋转矩阵,在计算机图形学、机器人学、物理学等领域有广泛的应用。

具体来说,四元数法在以下方面起着作用:1. 旋转和空间变换:在物理学中,四元数被用于描述旋转和空间变换,如机器人学中的机器人姿态控制和计算机图形学中的三维旋转。

它们还用于电磁场理论、自动控制、量子力学等领域。

例如,考虑一个三维空间中的向量v = xi + yj + zk,其中i、j、k是四元数中的虚数单位。

我们可以使用四元数的乘法运算来旋转这个向量。

假设我们有一个表示旋转的四元数q = cos(θ/2) + sin(θ/2)(ai + bj + ck),其中θ是旋转的角度,a、b、c是旋转轴的坐标。

那么,通过四元数乘法qvq*(其中q*是q的共轭),我们可以得到旋转后的向量。

2. 解析几何:威廉·弗伦德引入了双线性函数的概念,使得解析几何的研究更加精确和系统化。

双线性函数是指一种同时对两个向量进行线性变换的函数。

它们在矩阵理论中起着重要的作用,以及在微积分、物理学和工程学中的应用。

例如,考虑一个平面上的二次曲线,可以用方程Ax^2 + Bxy + Cy^2 + Dx + Ey + F = 0来表示。

通过引入一个双线性函数L(x, y),我们可以将这个二次曲线的方程改写为L(v, v) = 0,其中v = (x, y)是向量表示的点。

这种表示方式更加简洁和统一,并且有助于进一步研究曲线的性质和变换。

此外,弗伦德提出了轴对称性的概念,并将其应用于几何学中。

轴对称性是指物体相对于某个轴对称图形的性质。

比如圆是关于其直径轴对称的,椭圆是关于其长轴和短轴轴对称的。

通过研究轴对称性,弗伦德揭示了许多几何图形的性质,如对称点的存在性、轴对称图形的对称性等,为数学家们提供了解决几何难题的新思路。

3. 天文学:威廉·弗伦德在天文学领域也取得了重要突破。

三维转动的四元数表述

三维转动的四元数表述

收稿日期:2003-04-16;修回日期:2003-09-23 作者简介:刘俊峰(1980—),男,山西繁峙人,复旦大学光科学与工程系硕士生.专题介绍三维转动的四元数表述刘俊峰(复旦大学光科学与工程系,上海 200433)摘要:用四元数表达三维的旋转与使用矩阵相比具有两个优点:第一,几何意义明确;第二,计算简单.因此,四元数在数学、物理学和计算机图形学中具有很高的应用价值.本文详细叙述了四元数的这一功能,讨论了四元数的定义、运算、性质、几何意义和它的3种表达形式,给出了使用四元数处理点的各种几何变换的一般结论.关键词:四元数;矢量;旋转中图分类号:O 411 文献标识码:A 文章编号:100020712(2004)04200392051 引言二维平面上的旋转可以用复数来表达,三维空间中的旋转则可以用四元数来表达.用四元数表达三维的旋转与使用矩阵相比具有两个优点:第一,几何意义明确;第二,计算简单.此外,四元数代数还涵盖了矢量代数,实数、复数和矢量都可以看作是四元数的特例,可以在一个统一的体系中进行运算.本文详细叙述了四元数的这一功能,讨论了四元数的定义、运算、性质、几何意义和它的3种表达形式.2 四元数的源和流1)四元数的起源.四元数起源于寻找复数的三维对应物.复数可以表达一个二维矢量,当处理不共面的多个矢量时,需要用新的数来表达一个三维矢量.1843年哈密顿(Hamilton )发明了四元数,这是一种形如A =a 0+a 1i +a 2j +a 3k 的数,i ,j ,k 满足i 2=j 2=k 2=-1,ij =-ji =k ,jk =-kj =i ,ik =-ki =-j.这一新数包含4个分量,并且不满足乘法的交换律.哈密顿给出了四元数的加法、乘法规则以及四元数的逆和模,指出四元数能通过旋转、伸长或缩短将一个给定的矢量变成另一个矢量.同年,格拉斯曼(Grassmann )定义了形如α=a 1e 1+a 2e 2+a 3e 3的超复数,并研究了它的n 维情形.他定义了超复数的内积和外积,并给出几何意义,但在乘积中二阶单元e i e j (一阶单元的乘积)未被简化成一阶单元.结合后来的著述中可以看出他的研究思路还是线性代数,线性代数中的许多基本概念就是他提出的.在1855年的1篇文章中他定义了16种不同类型的乘积,给出了这些乘积的几何意义,并应用于力学、磁学、晶体学.2)四元数的发展.麦克斯韦(Maxwell )将四元数的数量部分和矢量部分分开,作为实体处理,作了大量的矢量分析.三维矢量分析的建立,及同四元数的正式分裂是18世纪80年代由G ibbs 和Heaviside 独立完成的.矢量代数被推广到矢量函数和矢量微积分.由此开始了四元数和矢量分析的争论,最终矢量分析占了上风.从纯粹代数的观点看,四元数是令人兴奋的,因为它提供了一个除了乘法的交换律外,具有实数和复数性质的例子.后来许多超复数系统被大量地创造出来,例如,G aley 给出了八元数,x =x 0+x 1e 1+…+x 7e 7,e 2i =-1,e i e j =-e j e i (i ≠j ),e 1e 2=e 3,e 1e 4=e 5,e 1e 6=e 7,e 2e 5=e 7,e 2e 4=-e 6,e 3e 4=e 7,e 3e 5=e 6,这种八元数的乘法结合律不是一般地成立,但仍是可除的(已由他人证明).Hamilton 在《四元数讲义》中还引进了拟四元数,即带有复系数的四元数,指出此时乘积定律不成立,即两个非零的拟四元数相乘可以得零.Clifford 创立了另一类超复数, ω2=1, ω与每个实四元数交换,q + ωQ 满足乘积定律,但不是可结合的,其中q 和Q 是实四元数.后来Clifford 引进了以他的名字命名的代数:1,e 1,e 2,…e n -1满足e 2i =-1,e i e j =-e j e i (i ≠j ),两个或多个单元的乘积第23卷第4期 大 学 物 理 Vol.23No.42004年4月COLL EGE PHYSICS Apr.2004是一个新的单元,所以共有2n个元,所有乘积都是可结合的.现在常用的泡利(Pauli)代数就是Clif2 ford代数的一个三维特例.新的超复数系统继续涌现,种类繁多.随着抽象代数的发展,19世纪后期才陆续得到一些关于超复数结合代数有原则性意义的理论.3)本文的主要内容.历史上矢量是从四元数中分离出来的,并由此发展为广泛使用的矢量代数和矢量分析,但矢量的点乘和叉乘不是可结合的,也不是可除的.现在反过来把矢量代数和矢量分析的内容纳入到四元数的体系中,这使得矢量仍可用四元数的方法来处理,同时四元数还具有处理旋转的优势,是一个封闭的数系.本文还给出了四元数与复数中相类似的代数式、三角式、指数式;给出了使用四元数处理转动、反射及投影的方法.3 四元数的定义先介绍一下代数的概念,域F上的一个矢量空间V叫做域F上的代数,如果除数乘、加法外还定义乘法,则运算满足以下关系:1)a(b+c)=ab+bc,(b+c)a=ba+ca,Πa,b,c∈V;2)λ(ab)=(λa)b=a(λb),Πa,b∈V,Πλ∈F. 如果V是F上的有限维空间,称V为F上的有限(维)代数;如果乘法满足结合律,即(ab)c=a (bc),称V为结合代数;如果e∈V,使得ea=ae= a,Πa∈V,且对任意0≠a∈V,存在唯一的b∈V,使得ab=ba=e,称V为可除代数.实数是一维结合代数,复数是二维结合代数,四元数是四维结合代数,3者都是可除代数.1878年,Frobenius证明了这3种代数是实域上的所有可能的有限可除代数.1898年,Adolf Hurwitz证明了实数、复数、四元数和Clifford拟四元数是仅有的满足乘法定律的线性结合代数.由此可见四元数的重要性.以i1,i2,i3代替i,j,k表示四元数的基元,四元数的一般形式为A=a0+a1i1+a2i2+a3i3,(a0,a1,a2,a3为实数)基元i1,i2,i3的运算规则为:i1i2=i3, i2i3=i1, i3i1=i2,i k i l=-i l i k (k≠l)(1)i2k=-1, i3k=-i k (k=1,2,3)(2)其中3表示取共轭运算,i1,i2,i3可代表沿x、y、z 轴的单位矢量,四元数是标量a0与矢量a=a1i1+ a2i2+a3i3之和.4 四元数的运算和性质两个四元数的乘法按多项式乘法进行,可以把这种乘法叫做直乘,由式(1)和(2)有A B=(a0+a1i1+a2i2+a3i3)(b0+b1i1+b2i2+b3i3)=a0b0-a1b1-a2b2-a3b3+(a0b1+a1b0+a2b3-a3b2)i1+(a0b2+a2b0-a1b3+a3b1)i2+(a0b3+a3b0+a1b2-a2b1)i3(3)由此公式,两个矢量α、β的乘积为αβ=(a1i1+a2i2+a3i3)(b1i1+b2i2+b3i3)= DW〗(-a1b1-a2b2-a3b3)+(a2b3-a3b2)i1+ (-a1b3+a3b1)i2+(a1b2-a2b1)i3=-(a1b1+a2b2+a3b3)+i1i2i3a1a2a3b1b2b3=-α・β+α×β(4) 令A=a0+α,B=b0+β,有 A B=(a0+α)(b0+β)=a0b0+a0β+b0α-α・β+α×β(5)这样就把矢量的点乘和叉乘纳入到了四元数的乘法之中.可以证明,这种乘法是满足结合律的. 证明:A B C=(A B)C=A(B C) 设A=a+α,B=b+β,C=c+γ,因(AB)C=(ab-α・β+aβ+bα+α×β)(c+γ)=abc-cα・β+acβ+bcα+cα×β+abγ-(α・β)γ-aβ・γ+aβ×γ-bα・γ+bα×γ-(α×β)・γ+(α×β)×γA(B C)=(a+α)(bc-β・γ+bγ+cβ+β×γ)=abc-aβ・γ+abγ+acβ+aβ×γ+bcα-(β・γ)α-bα・γ+bα×γ-cα・β+cα×β-α・(β×γ)+α×(β×γ)又因(α×β)・γ=α・(β×γ)(α×β)×γ=(α・γ)β-(β・γ)αα×(β×γ)=(α・γ)β-(α・β)γ所以A B C=(A B)C=A(B C)(6)还可以证明乘法分配律成立:λ(A+B)=λA+λBC(A+B)=CA+CB下面证明(A B)3=B3A3. 证:因 A B=(a0+α)(b0+β)=a0b0+40 大 学 物 理 第23卷 第4期 刘俊峰:三维转动的四元数表述41 大 学 物 理 第23卷42 第4期 刘俊峰:三维转动的四元数表述43Improvement on the shape of light 2beat in measurementof tiny displacement by double 2grating using laserHUAN G Zhuang 2xiong ,PAN Y ong 2hua ,SON G Wei ,ZHOU Jin(Department of Physics ,Nanjing University ,Nanjing 210093,China )Abstract :By theoretical analysis and computer simulation ,the “burr ”phenomenon ———irregular shape of light 2beat signals in the experimental measurement of tiny displacement by double 2grating using Laser is stud 2ied.An effective improvement of the experiment is put forward as well.K ey w ords :Doppler effect ;tiny vibration ;double 2grating(上接43页)Three dimensional rotation represented by quaternionL IU J un 2feng(Department of Optical Science and Engineering ,Fudan University ,Shanghai 200433,China )Abstract :Three dimensional rotation represented by quaternion has two advantages over that by matrix :first ,the geometric meaning is definitude ;second ,computation is easy.The application of quaternion to mathe 2matics ,physics and computer graphics is significant.The definition ,operation ,properties ,geometric meaning of quaternion and its three expressions are discussed.It is also demonstrated how to use quaternion to transform points.K ey w ords :quaternion ;vector ;rotation(上接54页)3 总结电磁学与电动力学教材打通的观点和方法是具有普遍意义的.从学科上看,这样可以对某几门学科组成的较大的领域有个整体的认识,从教学上看,这样也可以大大减少授课学时,进一步改进课程设置和教学方法,提高教学质量.本文虽然在其体系结构和内容上作了一些探讨,但是不够深入,还需要作进一步深化研究.参考文献:[1] 赵凯华,陈熙谋.电磁学[M ].北京:人民教育出版社,1978.[2] 郭硕鸿.电动力学[M ].北京:人民教育出版社,1979.[3] 刘之景.经典电磁学与现代化内容相结合的教学探讨[J ].大学物理,1998,17(9):35.[4] 田洪睦等.试析电磁学的教学结构体系[J ].聊城师范学报,1999,12(3):84.[5] 李江林等.电磁学知识结构体系与教学研究[J ].国际物理教育通讯,1998(22):15.[6] 陶力沛.电磁学教学改革探讨[J ].青岛大学学报,2001,14(2):108.[7] 宋为基.电磁学电动力学[M ].苏州:苏州大学出版社,2000.The idea on combining electromagnetics and classical electrodynamicsJ IAN G Xuan ,HUAN G Xiao 2qin(Department of Physical Science and Technology ,Nanjing Normal University ,Nanjing 210097,China )Abstract :The idea on combining electromagnetics and classical electrodynamics is proposed and discussed from three aspects ,including feasibility ,system frame and contents of teaching material.K ey w ords :electromagnetics ;classical electrodynamics ;system frame ;unitive expatiation62 大 学 物 理 第23卷。

四元数表示点

四元数表示点

四元数是一种数学结构,常用于表示点、方向或旋转。

它包含一个实部和三个虚部,通常写作a+bi+cj+dk,其中a是实部,b、c和d是三个虚部,i、j和k是虚
数单位。

四元数可以表示三维空间中的点、方向和旋转。

以下是关于四元数表示点的详细解释:
1.点的表示:在三维空间中,一个点可以用四元数来表示。

例如,如果一个
点的坐标是(x,y,z),则可以用四元数来表示为x+yi+zj,其中i和j是
三维空间中的基向量。

2.向量的表示:类似地,三维空间中的向量也可以用四元数来表示。

例如,
一个向量(x,y,z)可以表示为0+xi+yj+zk,其中实部为0,虚部表示向
量的方向和大小。

3.旋转的表示:四元数还可以用于表示三维空间中的旋转。

通过使用四元数
乘法,可以表示旋转操作,例如绕一个轴旋转的操作可以用一个特定的四元
数来表示,这样就可以方便地进行旋转运算。

4.应用:四元数在计算机图形学、计算机动画和机器人学等领域中得到广泛
应用。

它们可以用于表示物体的姿态、旋转、变换以及在三维空间中进行复
杂的运动计算。

通过使用四元数来表示点、向量和旋转,可以简化在三维空间中的数学运算,并且能够更有效地进行复杂的几何计算和图形处理。

四元数表示姿态和旋转

四元数表示姿态和旋转

四元数表示姿态和旋转1. 引言1.1 介绍四元数四元数是一种数学概念,最早由爱尔兰数学家威廉·哈密顿在19世纪提出。

四元数可以看作是复数的扩展,它包括了实部和三个虚部,通常用符号q = w + xi + yj + zk来表示,其中w、x、y、z分别是实部和三个虚部的系数。

四元数在姿态和旋转中有着广泛的应用,在计算机图形学、机器人学、物理模拟等领域都有着重要作用。

在旋转表示中,四元数可以更加高效地描述物体在三维空间中的旋转,避免了欧拉角表示中的万向锁问题,同时还可以实现平滑的插值和融合操作。

尽管四元数在数学上可能较为复杂,但其在姿态和旋转中的应用已经得到了广泛认可。

通过四元数,我们可以更加简洁地表达旋转操作,提高了计算效率和精度,为解决实际问题提供了强大的工具。

四元数的引入,不仅拓展了我们的数学工具箱,也为许多领域的发展带来了新的可能性。

1.2 四元数在姿态和旋转中的应用四元数在姿态和旋转中的应用非常广泛,它在航空航天、机器人、计算机图形学等领域都有重要的作用。

在航空航天领域,四元数被广泛应用于飞行器的姿态控制和导航系统中。

通过四元数表示飞行器的旋转姿态,可以更准确地描述飞行器的运动状态,实现精确的控制和导航。

在机器人领域,四元数也被用于机器人的运动规划和控制。

通过四元数表示机器人的姿态变化,可以更有效地规划机器人的运动轨迹,确保机器人在复杂环境中稳定地移动。

在计算机图形学领域,四元数被用于实现3D图形的旋转和变换。

通过四元数表示物体的旋转,可以避免旋转变换的奇异性问题,实现更流畅和自然的图形变换效果。

四元数在姿态和旋转中的应用为各个领域提供了一种有效的数学工具,可以更加精确地描述和处理物体的旋转和姿态变化。

它不仅提高了系统的性能和稳定性,也拓展了人类对于旋转和姿态变化的理解和应用。

2. 正文2.1 四元数的定义四元数是一种数学概念,可以用来表示复杂的旋转和姿态。

它由一个实部和三个虚部组成,通常用符号q = q + qq + qq + qq来表示,其中q、q、q、q是实数,q、q、q是虚数单位。

旋转矩阵和四元数

旋转矩阵和四元数

旋转矩阵和四元数旋转矩阵和四元数是描述三维空间中旋转的两种常见方法。

旋转矩阵使用一个3x3的矩阵来表示旋转,而四元数则是一个四元组。

虽然这两种方法在数学上等价,但它们在计算机图形学中的应用场景不同,因此有各自的优缺点。

旋转矩阵是最常见的旋转表示方式之一。

旋转矩阵是一个正交矩阵(orthogonal matrix),它保持向量的长度不变,并且保持向量间的夹角不变。

对于三维空间中的旋转,旋转矩阵由三个互相垂直的单位向量组成。

这三个向量描述了三个轴上的旋转:x轴、y轴、z轴,每个轴上的旋转由一个角度表示。

例如,以下是绕x轴旋转45度的旋转矩阵:{1, 0, 0,0, cosθ, -sinθ,0, sinθ, cosθ}其中,θ表示旋转的角度,cosθ和sinθ表示角度θ的余弦和正弦。

类似地,绕y 轴或z轴旋转也可以得到对应的旋转矩阵。

旋转矩阵可以直接用于对三维模型进行变换。

假设我们有一个三维向量v,它的x、y、z分别表示其在三个轴上的位置。

我们将它与旋转矩阵R相乘,得到新的向量v',它表示将v绕R所描述的轴旋转后的新位置。

这个过程可以用以下公式表示:v' = R * v其中*表示矩阵乘法。

该公式的意义是将v先保持长度不变地旋转至与R所描述的轴重合,然后再按R所描述的角度进行旋转,最终得到一个新的向量v'。

然而,旋转矩阵有一个问题:当连续执行多次旋转时,误差会逐渐积累,导致精度下降。

此时,可以使用四元数来避免这个问题。

四元数是一个四元组,通常用(qw, qx, qy, qz)来表示。

其中qw是实部,qx、qy、qz 是虚部,因此四元数可以写成以下形式:q = qw + qx i + qy j + qz k其中i、j、k是三个虚数单位,它们满足以下关系:i^2 = j^2 = k^2 = ijk = -1四元数可以用来描述三维空间中的旋转。

具体地,一个表示绕轴(n, θ)旋转的四元数可以表示为:q = cos(θ/2) + n * sin(θ/2)其中n是一个单位向量,表示旋转轴的方向,θ是旋转的角度。

四元数

四元数

1.轴、角转四元数公式:q = [cos(Q/2), sin(Q /2)v] v是旋转轴矢量,Q是旋转角度2.欧拉角转四元数:qroll = [cos (y/2), (sin(y/2), 0, 0)]qpitch = [cos (q/2), (0, sin(q/2), 0)]qyaw = [cos(f /2), (0, 0, sin(f /2)]pitch(俯仰),yaw(偏航),roll(滚转)3.四元数转旋转矩阵:| 1 - 2y2 - 2z2 2yz + 2wx 2xz - 2wy | Rm = | 2xy - 2wz 1 - 2x2 - 2z2 2yz - 2wx | | 2xz + 2wy 2yz - 2wx 1 - 2x2 - 2y2|4.矩阵转四元数代码:MatToQuat(float m[4][4], QUAT * quat){float tr, s, q[4];int i, j, k;int nxt[3] = {1, 2, 0};tr = m[0][0] + m[1][1] + m[2][2];// check the diagonalif (tr > 0.0){s = sqrt (tr + 1.0);quat->w = s / 2.0;s = 0.5 / s;quat->x = (m[1][2] - m[2][1]) * s;quat->y = (m[2][0] - m[0][2]) * s;quat->z = (m[0][1] - m[1][0]) * s;}else{// diagonal is negativei = 0;if (m[1][1] > m[0][0]) i = 1;if (m[2][2] > m[i][i]) i = 2;j = nxt[i];k = nxt[j];s = sqrt ((m[i][i] - (m[j][j] + m[k][k])) + 1.0); q[i] = s * 0.5;if (s != 0.0) s = 0.5 / s;q[3] = (m[j][k] - m[k][j]) * s;q[j] = (m[i][j] + m[j][i]) * s;q[k] = (m[i][k] + m[k][i]) * s;quat->x = q[0];quat->y = q[1];quat->z = q[2];quat->w = q[3];}}5.四元数转矩阵代码:QuatToMatrix(QUAT * quat, float m[4][4]){float wx, wy, wz, xx, yy, yz, xy, xz, zz, x2, y2, z2;// calculate coefficientsx2 = quat->x + quat->x;y2 = quat->y + quat->y;z2 = quat->z + quat->z;xx = quat->x * x2;xy = quat->x * y2;xz = quat->x * z2;yy = quat->y * y2;yz = quat->y * z2;zz = quat->z * z2;wx = quat->w * x2;wy = quat->w * y2;wz = quat->w * z2;m[0][0] = 1.0 - (yy + zz);m[1][0] = xy - wz;m[2][0] = xz + wy;m[3][0] = 0.0;m[0][1] = xy + wz;m[1][1] = 1.0 - (xx + zz);m[2][1] = yz - wx;m[3][1] = 0.0;m[0][2] = xz - wy;m[1][2] = yz + wx;m[2][2] = 1.0 - (xx + yy);m[3][2] = 0.0;m[0][3] = 0;m[1][3] = 0;m[2][3] = 0;m[3][3] = 1;}6.欧拉角转四元数代码:EulerToQuat(float roll, float pitch, float yaw, QUAT * quat) {float cr, cp, cy, sr, sp, sy, cpcy, spsy;// calculate trig identitiescr = cos(roll/2);cp = cos(pitch/2);cy = cos(yaw/2);sr = sin(roll/2);sp = sin(pitch/2);sy = sin(yaw/2);cpcy = cp * cy;spsy = sp * sy;quat->w = cr * cpcy + sr * spsy;quat->x = sr * cpcy - cr * spsy;quat->y = cr * sp * cy + sr * cp * sy; quat->z = cr * cp * sy - sr * sp * cy; }四元数乘法QuatMul(QUAT *q1, QUAT *q2, QUAT *res){ float A, B, C, D, E, F, G, H;A = (q1->w + q1->x)*(q2->w + q2->x);B = (q1->z - q1->y)*(q2->y - q2->z);C = (q1->w - q1->x)*(q2->y + q2->z);D = (q1->y + q1->z)*(q2->w - q2->x);E = (q1->x + q1->z)*(q2->x + q2->y);F = (q1->x - q1->z)*(q2->x - q2->y);G = (q1->w + q1->y)*(q2->w - q2->z);H = (q1->w - q1->y)*(q2->w + q2->z);res->w = B + (-E - F + G + H) /2;res->x = A - (E + F + G + H)/2;res->y = C + (E - F + G - H)/2;res->z = D + (E - F - G + H)/2;}四元数插值QuatSlerp(QUAT * from, QUAT * to, float t, QUAT * res){float to1[4];double omega, cosom, sinom, scale0, scale1;// calc cosinecosom = from->x * to->x + from->y * to->y + from->z * to->z + from->w * to->w;// adjust signs (if necessary)if ( cosom <0.0 ){ cosom = -cosom; to1[0] = - to->x;to1[1] = - to->y;to1[2] = - to->z;to1[3] = - to->w;} else {to1[0] = to->x;to1[1] = to->y;to1[2] = to->z;to1[3] = to->w;}// calculate coefficientsif ( (1.0 - cosom) > DELTA ) {// standard case (slerp)omega = acos(cosom);sinom = sin(omega);scale0 = sin((1.0 - t) * omega) / sinom; scale1 = sin(t * omega) / sinom;} else {// "from" and "to" quaternions are very close// ... so we can do a linear interpolationscale0 = 1.0 - t;scale1 = t;}// calculate final valuesres->x = scale0 * from->x + scale1 * to1[0]; res->y = scale0 * from->y + scale1 * to1[1]; res->z = scale0 * from->z + scale1 * to1[2]; res->w = scale0 * from->w + scale1 * to1[3]; }。

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。

三维旋转:旋转矩阵,欧拉角,四元数

三维旋转:旋转矩阵,欧拉角,四元数

三维旋转:旋转矩阵,欧拉⾓,四元数原⽂见我的,欢迎⼤家过去评论。

如何描述三维空间中刚体的旋转,是个有趣的问题。

具体地说,就是刚体上的任意⼀个点P(x, y, z)围绕过原点的轴(i, j, k)旋转θ,求旋转后的点P\'(x\', y\', z\')。

旋转矩阵旋转矩阵乘以点P的齐次坐标,得到旋转后的点P',因此旋转矩阵可以描述旋转,$$\begin{bmatrix}x'\\ y'\\ z'\\ 1\end{bmatrix}=R\cdot \begin{bmatrix}x\\ y\\ z\\ 1\end{bmatrix}$$绕x,y,或z轴旋转θ的矩阵为:$$R_{x}(\theta)=\begin{bmatrix}1 & 0 & 0\\ 0 & \cos\theta & -\sin\theta\\ 0 & \sin\theta & \cos\theta\end{bmatrix}$$$$R_{y}(\theta)=\begin{bmatrix}\cos\theta & 0 & -\sin\theta\\ 0 & 1 & 0\\ \sin\theta & 0 & \cos\theta\end{bmatrix}$$$$R_{z}(\theta)=\begin{bmatrix}\cos\theta & -\sin\theta & 0\\ \sin\theta & \cos\theta & 0\\ 0 & 0 & 1\end{bmatrix}$$所以,绕任意轴旋转的矩阵为$$R_{x}(-p)\cdot R_{y}(-q)\cdot R_{z}(\theta)\cdot R_{y}(q)\cdot R_{x}(p)$$这表⽰:1. 绕x轴旋转⾓度p使指定的旋转轴在xz平⾯上2. 绕y轴旋转⾓度q使指定的旋转轴与z轴重合3. 绕z轴旋转⾓度θ4. 绕y轴旋转⾓度-q5. 绕x轴旋转⾓度-p其中,p和q的值需要⽤i,j,k计算出来。

四元数 转轴角 连续

四元数 转轴角 连续

四元数转轴角连续四元数和轴角是数学中描述旋转的两种常见方法。

四元数是一种四维数学结构,用于表示三维空间中的旋转。

而轴角表示旋转轴和旋转角度的向量。

在三维空间中,旋转可以用一个旋转矩阵表示。

然而,使用旋转矩阵来表示旋转操作有一些缺点,比如在计算机图形学中,矩阵运算比较复杂,而且矩阵的表示方式不唯一。

为了解决这些问题,四元数和轴角被引入。

四元数是一种四维数学结构,可以用一个实部和三个虚部来表示。

一个四元数可以表示为q = w + xi + yj + zk,其中w,x,y,z都是实数,i,j,k是虚数单位,满足i² = j² = k² = ijk = -1。

四元数表示旋转的好处在于,旋转操作可以用四元数的乘法来表示,而四元数的乘法是可结合的。

这使得旋转操作可以方便地进行组合,而且不会受到矩阵表示方式的限制。

另一种表示旋转的方法是轴角。

轴角表示旋转轴和旋转角度的向量。

旋转轴是一个单位向量,旋转角度是一个实数。

通过旋转轴和旋转角度,可以唯一地描述一个旋转操作。

四元数和轴角之间的转换是可能的。

可以通过四元数来计算旋转轴和旋转角度,也可以通过旋转轴和旋转角度来计算四元数。

四元数转轴角的方法如下:首先,将四元数的实部和虚部分别表示为w、x、y、z。

计算四元数的模长,即四元数的长度,可以通过w² + x² + y² + z²的平方根得到。

然后,根据四元数的定义,可以计算旋转角度θ和旋转轴的单位向量(x', y',z')。

旋转角度θ可以通过2 × arccos(w)计算得到。

旋转轴的单位向量(x', y', z')可以通过将虚部(x,y,z)除以模长得到。

最后,通过旋转角度θ和旋转轴的单位向量(x', y', z')就可以得到轴角表示。

轴角转四元数的方法如下:首先,根据旋转轴的单位向量(x',y',z')和旋转角度θ,可以计算旋转的四元数的虚部。

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(原创版)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、计算机图形学等学科中,对物体的旋转变换有着广泛的应用。

通过三维空间旋转变换公式,可以实现对物体在三维空间中的平移、旋转等操作,从而实现物体在不同空间位置和方向的变换。

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能够将一个物体从一个方向旋转到另一个方向。

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物体旋转的矩阵,通常用 q 表示。

四元数旋转变换公式具有计算简便、表达式紧凑等特点,广泛应用于计算机图形学中。

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旋转的矩阵,通常用 R 表示。

旋转矩阵旋转变换公式可以通过矩阵乘法实现物体的旋转变换。

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许多领域都有着广泛的应用,例如:1.物理学:在物理学中,研究物体在三维空间中的运动规律,常常需要用到三维空间旋转变换公式,以便分析物体在不同方向和位置的运动状态。

2.工程学:在工程学中,例如机器人学、自动化技术等领域,三维空间旋转变换公式可以用来实现对机器人的控制,使其能够完成各种复杂的动作。

3.计算机图形学:在计算机图形学中,三维空间旋转变换公式可以用来实现对物体在三维空间中的渲染和显示,从而提高图形图像的质量和视觉效果。

四、三维空间旋转变换公式的举例假设有一个长方体,其在三维空间中的初始位置为 (x1, y1, z1),绕着 x 轴旋转 90 度后,其位置变为 (x1, y1, z2)。

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摘要: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,可以实现对物体在三维空间中的自由旋转,从而满足各种实际需求。

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实现对物体在三维空间中的任意旋转。

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物体旋转的矩阵,通常用q 表示。

四元数旋转变换公式具有计算简便、表达紧凑的优点,广泛应用于计算机图形学中。

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旋转的矩阵,通常用R 表示。

旋转矩阵旋转变换公式可以实现对物体在三维空间中的线性旋转,具有较高的数学表达能力。

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,研究物体在三维空间中的运动轨迹,需要用到三维空间旋转变换公式。

2.在工程学中,对机械零部件进行设计和组装,需要用到三维空间旋转变换公式,以实现零部件之间的精确配合。

3.在计算机图形学中,为了实现真实的三维视觉效果,需要对物体进行旋转变换,从而模拟物体在三维空间中的运动。

四、三维空间旋转变换公式的举例假设有一个长方体,其在三维空间中的坐标为P,想要将这个长方体绕着x 轴旋转90 度,可以使用欧拉角旋转变换公式进行计算。

假设长方体的尺寸为a、b、c,旋转后的坐标为P",则有:P" = P + [cos(90°) -sin(90°) 0] * a[sin(90°) cos(90°) 0] * b[0 0 0] * c通过上述公式计算,可以得到旋转后的长方体的坐标P"。

四元数和旋转矩阵的关系

四元数和旋转矩阵的关系

四元数和旋转矩阵的关系
四元数和旋转矩阵是描述物体在三维空间中旋转的两种常见方式。

旋转矩阵是一种线性变换矩阵,可以将一个向量绕着某个轴旋转一定的角度。

而四元数是一种数学工具,可以通过数学运算来表示旋转。

一个四元数包含一个标量分量和一个3D向量分量,记标量为w,记向量为v或分开的x,y,z。

四元数扩展了复数系统,它使用三个虚部i,j,k,它们的关系如下:ij=k,ji=-k;jk=i,kj=-i;ki=j,ik=-j。

对于i,j,k本身的几何意义可以理解为一种旋转,其中i旋转代表X轴与Y轴相交平面中X轴正向向Y轴正向的旋转,j旋转代表Z轴与X轴相交平面中Z轴正向向X轴正向的旋转,k旋转代表Y轴与Z轴相交平面中Y轴正向向Z轴正向的旋转。

四元数和旋转矩阵都可以描述物体在三维空间中的旋转,但它们有不同的表示方式和数学工具。

旋转矩阵 四元数 欧拉角

旋转矩阵 四元数 欧拉角

旋转矩阵四元数欧拉角旋转矩阵是在三维空间中表示旋转的一种方法,它通过一个三阶正交矩阵来描述。

这个矩阵可以用来表示一个点或向量绕某个轴旋转一定的角度。

在3D图形学、计算机视觉和机器人领域中,旋转矩阵被广泛应用。

旋转矩阵的大小为3×3,可以表示绕x轴、y轴、z轴旋转的三个角度。

例如,绕z轴旋转θ角度的旋转矩阵为:cosθ -sinθ 0sinθ cosθ 00 0 1四元数是另一种描述旋转的方法,它是一个具有四个实数的向量,通常被写作q = a + bi + cj + dk,其中a、b、c、d是实数。

四元数具有叠加和乘法运算,并且可以表示旋转和转动等复杂的运动。

四元数与旋转矩阵之间有一个简单的关系。

任何一个旋转矩阵都可以用一个四元数来表示,并且一个四元数也可以转换成一个旋转矩阵。

这个转换过程中,四元数和旋转矩阵的元素之间有一个固定的关系。

欧拉角是一种描述物体在三维空间中的方向的方法。

欧拉角通常由三个角度(yaw、pitch、roll)组成,用于描述物体相对于旋转参考系的旋转。

这些角度通常是绕物体的三个轴,通常是z、y、x,在类飞行器航空学中也称为偏转、俯仰和滚转。

欧拉角是最常见的描述物体方向的方法之一,但也存在一些问题。

一个主要的问题是欧拉角的旋转顺序,相同的三个角度可能会导致不同的旋转结果。

这个问题称为欧拉角万向锁问题。

总之,旋转矩阵、四元数和欧拉角都是用于描述物体在三维空间中的方向和位置的方法。

它们各有优缺点,并且在不同的领域和应用中具有不同的优势。

了解这些方法的特点和用途,有助于我们在设计和实现3D图形、机器人和计算机视觉应用时做出更合适的决策。

四元数的旋转变化量

四元数的旋转变化量

四元数的旋转变化量
四元数是一种用来表示三维空间中旋转变化的数学工具。

它由一个实部和三个虚部构成,分别代表了旋转的角度和旋转轴的三个分量。

在我们的日常生活中,旋转无处不在。

无论是地球的自转、人体的转动还是机器的工作,都离不开旋转。

而四元数的引入,使得我们能够更加精确地描述和计算旋转变化。

让我们来看一个简单的例子。

假设有一个物体在三维空间中绕着某个轴旋转。

我们可以用一个四元数来表示这个旋转变化。

实部表示旋转的角度,虚部表示旋转轴的三个分量。

通过将这个四元数与物体的初始位置相乘,我们就能得到物体旋转后的位置。

除了旋转变化量,四元数还可以进行加法和乘法运算。

加法运算可以用来表示不同旋转变化的组合,而乘法运算则可以用来表示连续旋转的效果。

四元数的使用不仅可以简化计算,还可以避免一些常见的问题,如万向锁问题。

万向锁问题是指在使用欧拉角表示旋转时,当旋转角度过大或过小时,可能会出现奇异性导致计算错误。

而四元数的使用则能够避免这个问题的发生。

除了旋转变化,四元数还可以用来表示其他类型的变化,如缩放和平移。

通过将缩放和平移与旋转变化相结合,我们可以得到更加复杂的变化效果。

四元数是一种强大而灵活的数学工具,可以用来精确描述和计算三维空间中的旋转变化。

它的引入使得我们能够更加准确地处理旋转相关的问题,为计算机图形学、物理模拟等领域提供了强有力的支持。

无论是在虚拟现实技术中的物体变换,还是在机器人技术中的路径规划,四元数都发挥着重要的作用。

让我们一起感受旋转的魅力,探索四元数的奥秘吧!。

刚体在三维空间的旋转(关于旋转矩阵、DCM、旋转向量、四元数、欧拉角)

刚体在三维空间的旋转(关于旋转矩阵、DCM、旋转向量、四元数、欧拉角)

刚体在三维空间的旋转(关于旋转矩阵、DCM、旋转向量、四元数、欧拉角)最近学习了一些关于三维空间旋转相关的知识,借此梳理一下备忘。

三维空间的旋转(3D Rotation)是一个很神奇的东东:如果对某个刚体在三维空间进行任意次的旋转,只要旋转中心保持不变,无论多少次的旋转都可以用绕三维空间中某一个轴的一次旋转来表示。

表示三维空间的旋转有多种互相等价的方式,常见的有旋转矩阵、DCM、旋转向量、四元数、欧拉角等。

本篇文章主要梳理一下这些表示方式及相互转换的方法。

1. 欧拉角(Euler Angle)最直观的表示方式是绕刚体自身的X、Y、Z三个轴分别进行旋转某个角度,这就是所谓的欧拉角(Euler Angle)表示方式。

Euler Angle需要注意的是,欧拉角的表示方式里,yaw、pitch、roll的顺序对旋转的结果是有影响的。

给定一组欧拉角角度值,比如yaw=45度,pitch=30度,roll=60度,按照yaw-pitch-roll的顺序旋转和按照yaw-roll-pitch的顺序旋转,最终刚体的朝向是不同的!换言之,若刚体需要按照两种不同的旋转顺序旋转到相同的朝向,所需要的欧拉角角度值则是不同的!另外需要注意的是,在欧拉角的表示方式里,三个旋转轴一般是随着刚体在运动,即wikipedia中所谓的intrinsic rotation,见下图动画所示(图来自wikipedia)。

相对应的另一种表示方式是,三个旋转轴是固定的,不随刚体旋转而旋转,即extrinsic rotation,这种表示方式在计算机视觉中不是很常用。

欧拉角的表示方式比较直观,但是有几个缺点:(1) 欧拉角的表示方式不唯一。

给定某个起始朝向和目标朝向,即使给定yaw、pitch、roll的顺序,也可以通过不同的yaw/pitch/roll的角度组合来表示所需的旋转。

比如,同样的yaw-pitch-roll顺序,(0,90,0)和(90,90,90)会将刚体转到相同的位置。

旋转向量转四元数

旋转向量转四元数

旋转向量转四元数旋转向量是指一个三维向量,它的方向表示旋转轴,长度表示旋转角度。

而四元数是一种数学工具,用于表示旋转。

在计算机图形学和游戏开发中,四元数常用于表示物体的旋转状态。

因此,将旋转向量转换为四元数是非常有用的。

我们需要了解四元数的基本概念。

四元数是由一个实部和三个虚部组成的数学对象。

它们可以表示为q = w + xi + yj + zk,其中w是实部,x、y、z是虚部,i、j、k是虚数单位。

四元数的乘法运算可以用以下公式表示:q1 * q2 = (w1w2 - x1x2 - y1y2 - z1z2) + (w1x2 + x1w2 + y1z2 - z1y2)i + (w1y2 - x1z2 + y1w2 + z1x2)j + (w1z2 + x1y2 - y1x2 + z1w2)k其中,q1和q2是两个四元数。

这个公式看起来很复杂,但它可以用来表示旋转操作。

我们可以将旋转向量转换为一个四元数,然后将它乘以另一个四元数,从而实现旋转操作。

具体来说,我们可以将旋转向量转换为一个四元数,如下所示:q = cos(θ/2) + sin(θ/2)(x*i + y*j + z*k)其中,θ是旋转角度,x、y、z是旋转向量的三个分量。

这个公式的意义是,将旋转向量转换为一个四元数,其中实部是cos(θ/2),虚部是sin(θ/2)乘以旋转向量的虚部。

然后,我们可以将这个四元数乘以另一个四元数,从而实现旋转操作。

具体来说,假设我们有一个四元数q1,表示物体的当前旋转状态。

我们可以将它乘以上面的四元数q,从而得到一个新的四元数q2,表示物体旋转后的状态:q2 = q * q1这个公式的意义是,将旋转四元数q应用于当前旋转四元数q1,从而得到新的旋转四元数q2。

这个操作可以用来实现物体的旋转。

将旋转向量转换为四元数是一种非常有用的技术,可以用于计算机图形学和游戏开发中。

它可以帮助我们实现物体的旋转操作,从而使得游戏和动画更加逼真。

四元数 坐标系 和长宽高的关系

四元数 坐标系 和长宽高的关系

四元数坐标系和长宽高的关系
在三维空间中,我们通常使用笛卡尔坐标系来描述物体的位置和方向。

然而,对于一些复杂的运动和变换,笛卡尔坐标系可能会变得非常复杂。

为了简化这些问题,数学家们引入了四元数。

四元数是复数的一种扩展,它可以用来表示三维空间中的旋转和变换。

四元数是由一个实部和三个虚部组成的复数,可以表示为q = w + xi + yj + zk,其中w, x, y, z 是实数,i, j, k 是虚数单位,满足i^2 = j^2 = k^2 = -1。

在四元数中,长宽高可以分别表示为实部和三个虚部的系数。

具体来说,长可以表示为w,宽可以表示为x,高可以表示为y。

而虚部j 和k 则可以用来表示物体的旋转和方向。

四元数的一个重要性质是它可以用来表示旋转。

在三维空间中,一个物体的旋转可以由一个四元数来表示。

通过将四元数乘以该物体的坐标向量,我们可以得到旋转后的坐标向量。

这种方法比传统的矩阵乘法更加简洁和高效。

此外,四元数还可以用来进行一些复杂的变换,例如刚体变换、仿射变换等。

这些变换在计算机图形学、机器人学、物理学等领域有着广泛的应用。

通过使用四元数,我们可以更加方便地描述这些变换,并简化计算过程。

四元数是一种强大的数学工具,它可以用来描述三维空间中的旋转、变换和方向。

通过将长宽高与四元数相结合,我们可以更加方便地描述物体的位置、姿态和运动。

这种方法在许多领域都有着广泛的应用,为我们的研究和计算带来了极大的便利。

  1. 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
  2. 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
  3. 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。

收稿日期:2003-04-16;修回日期:2003-09-23 作者简介:刘俊峰(1980—),男,山西繁峙人,复旦大学光科学与工程系硕士生.专题介绍三维转动的四元数表述刘俊峰(复旦大学光科学与工程系,上海 200433)摘要:用四元数表达三维的旋转与使用矩阵相比具有两个优点:第一,几何意义明确;第二,计算简单.因此,四元数在数学、物理学和计算机图形学中具有很高的应用价值.本文详细叙述了四元数的这一功能,讨论了四元数的定义、运算、性质、几何意义和它的3种表达形式,给出了使用四元数处理点的各种几何变换的一般结论.关键词:四元数;矢量;旋转中图分类号:O 411 文献标识码:A 文章编号:100020712(2004)04200392051 引言二维平面上的旋转可以用复数来表达,三维空间中的旋转则可以用四元数来表达.用四元数表达三维的旋转与使用矩阵相比具有两个优点:第一,几何意义明确;第二,计算简单.此外,四元数代数还涵盖了矢量代数,实数、复数和矢量都可以看作是四元数的特例,可以在一个统一的体系中进行运算.本文详细叙述了四元数的这一功能,讨论了四元数的定义、运算、性质、几何意义和它的3种表达形式.2 四元数的源和流1)四元数的起源.四元数起源于寻找复数的三维对应物.复数可以表达一个二维矢量,当处理不共面的多个矢量时,需要用新的数来表达一个三维矢量.1843年哈密顿(Hamilton )发明了四元数,这是一种形如A =a 0+a 1i +a 2j +a 3k 的数,i ,j ,k 满足i 2=j 2=k 2=-1,ij =-ji =k ,jk =-kj =i ,ik =-ki =-j.这一新数包含4个分量,并且不满足乘法的交换律.哈密顿给出了四元数的加法、乘法规则以及四元数的逆和模,指出四元数能通过旋转、伸长或缩短将一个给定的矢量变成另一个矢量.同年,格拉斯曼(Grassmann )定义了形如α=a 1e 1+a 2e 2+a 3e 3的超复数,并研究了它的n 维情形.他定义了超复数的内积和外积,并给出几何意义,但在乘积中二阶单元e i e j (一阶单元的乘积)未被简化成一阶单元.结合后来的著述中可以看出他的研究思路还是线性代数,线性代数中的许多基本概念就是他提出的.在1855年的1篇文章中他定义了16种不同类型的乘积,给出了这些乘积的几何意义,并应用于力学、磁学、晶体学.2)四元数的发展.麦克斯韦(Maxwell )将四元数的数量部分和矢量部分分开,作为实体处理,作了大量的矢量分析.三维矢量分析的建立,及同四元数的正式分裂是18世纪80年代由G ibbs 和Heaviside 独立完成的.矢量代数被推广到矢量函数和矢量微积分.由此开始了四元数和矢量分析的争论,最终矢量分析占了上风.从纯粹代数的观点看,四元数是令人兴奋的,因为它提供了一个除了乘法的交换律外,具有实数和复数性质的例子.后来许多超复数系统被大量地创造出来,例如,G aley 给出了八元数,x =x 0+x 1e 1+…+x 7e 7,e 2i =-1,e i e j =-e j e i (i ≠j ),e 1e 2=e 3,e 1e 4=e 5,e 1e 6=e 7,e 2e 5=e 7,e 2e 4=-e 6,e 3e 4=e 7,e 3e 5=e 6,这种八元数的乘法结合律不是一般地成立,但仍是可除的(已由他人证明).Hamilton 在《四元数讲义》中还引进了拟四元数,即带有复系数的四元数,指出此时乘积定律不成立,即两个非零的拟四元数相乘可以得零.Clifford 创立了另一类超复数, ω2=1, ω与每个实四元数交换,q + ωQ 满足乘积定律,但不是可结合的,其中q 和Q 是实四元数.后来Clifford 引进了以他的名字命名的代数:1,e 1,e 2,…e n -1满足e 2i =-1,e i e j =-e j e i (i ≠j ),两个或多个单元的乘积第23卷第4期 大 学 物 理 Vol.23No.42004年4月COLL EGE PHYSICS Apr.2004是一个新的单元,所以共有2n个元,所有乘积都是可结合的.现在常用的泡利(Pauli)代数就是Clif2 ford代数的一个三维特例.新的超复数系统继续涌现,种类繁多.随着抽象代数的发展,19世纪后期才陆续得到一些关于超复数结合代数有原则性意义的理论.3)本文的主要内容.历史上矢量是从四元数中分离出来的,并由此发展为广泛使用的矢量代数和矢量分析,但矢量的点乘和叉乘不是可结合的,也不是可除的.现在反过来把矢量代数和矢量分析的内容纳入到四元数的体系中,这使得矢量仍可用四元数的方法来处理,同时四元数还具有处理旋转的优势,是一个封闭的数系.本文还给出了四元数与复数中相类似的代数式、三角式、指数式;给出了使用四元数处理转动、反射及投影的方法.3 四元数的定义先介绍一下代数的概念,域F上的一个矢量空间V叫做域F上的代数,如果除数乘、加法外还定义乘法,则运算满足以下关系:1)a(b+c)=ab+bc,(b+c)a=ba+ca,Πa,b,c∈V;2)λ(ab)=(λa)b=a(λb),Πa,b∈V,Πλ∈F. 如果V是F上的有限维空间,称V为F上的有限(维)代数;如果乘法满足结合律,即(ab)c=a (bc),称V为结合代数;如果e∈V,使得ea=ae= a,Πa∈V,且对任意0≠a∈V,存在唯一的b∈V,使得ab=ba=e,称V为可除代数.实数是一维结合代数,复数是二维结合代数,四元数是四维结合代数,3者都是可除代数.1878年,Frobenius证明了这3种代数是实域上的所有可能的有限可除代数.1898年,Adolf Hurwitz证明了实数、复数、四元数和Clifford拟四元数是仅有的满足乘法定律的线性结合代数.由此可见四元数的重要性.以i1,i2,i3代替i,j,k表示四元数的基元,四元数的一般形式为A=a0+a1i1+a2i2+a3i3,(a0,a1,a2,a3为实数)基元i1,i2,i3的运算规则为:i1i2=i3, i2i3=i1, i3i1=i2,i k i l=-i l i k (k≠l)(1)i2k=-1, i3k=-i k (k=1,2,3)(2)其中3表示取共轭运算,i1,i2,i3可代表沿x、y、z 轴的单位矢量,四元数是标量a0与矢量a=a1i1+ a2i2+a3i3之和.4 四元数的运算和性质两个四元数的乘法按多项式乘法进行,可以把这种乘法叫做直乘,由式(1)和(2)有A B=(a0+a1i1+a2i2+a3i3)(b0+b1i1+b2i2+b3i3)=a0b0-a1b1-a2b2-a3b3+(a0b1+a1b0+a2b3-a3b2)i1+(a0b2+a2b0-a1b3+a3b1)i2+(a0b3+a3b0+a1b2-a2b1)i3(3)由此公式,两个矢量α、β的乘积为αβ=(a1i1+a2i2+a3i3)(b1i1+b2i2+b3i3)= DW〗(-a1b1-a2b2-a3b3)+(a2b3-a3b2)i1+ (-a1b3+a3b1)i2+(a1b2-a2b1)i3=-(a1b1+a2b2+a3b3)+i1i2i3a1a2a3b1b2b3=-α・β+α×β(4) 令A=a0+α,B=b0+β,有 A B=(a0+α)(b0+β)=a0b0+a0β+b0α-α・β+α×β(5)这样就把矢量的点乘和叉乘纳入到了四元数的乘法之中.可以证明,这种乘法是满足结合律的. 证明:A B C=(A B)C=A(B C) 设A=a+α,B=b+β,C=c+γ,因(AB)C=(ab-α・β+aβ+bα+α×β)(c+γ)=abc-cα・β+acβ+bcα+cα×β+abγ-(α・β)γ-aβ・γ+aβ×γ-bα・γ+bα×γ-(α×β)・γ+(α×β)×γA(B C)=(a+α)(bc-β・γ+bγ+cβ+β×γ)=abc-aβ・γ+abγ+acβ+aβ×γ+bcα-(β・γ)α-bα・γ+bα×γ-cα・β+cα×β-α・(β×γ)+α×(β×γ)又因(α×β)・γ=α・(β×γ)(α×β)×γ=(α・γ)β-(β・γ)αα×(β×γ)=(α・γ)β-(α・β)γ所以A B C=(A B)C=A(B C)(6)还可以证明乘法分配律成立:λ(A+B)=λA+λBC(A+B)=CA+CB下面证明(A B)3=B3A3. 证:因 A B=(a0+α)(b0+β)=a0b0+40 大 学 物 理 第23卷 第4期 刘俊峰:三维转动的四元数表述41 大 学 物 理 第23卷42 第4期 刘俊峰:三维转动的四元数表述43Improvement on the shape of light 2beat in measurementof tiny displacement by double 2grating using laserHUAN G Zhuang 2xiong ,PAN Y ong 2hua ,SON G Wei ,ZHOU Jin(Department of Physics ,Nanjing University ,Nanjing 210093,China )Abstract :By theoretical analysis and computer simulation ,the “burr ”phenomenon ———irregular shape of light 2beat signals in the experimental measurement of tiny displacement by double 2grating using Laser is stud 2ied.An effective improvement of the experiment is put forward as well.K ey w ords :Doppler effect ;tiny vibration ;double 2grating(上接43页)Three dimensional rotation represented by quaternionL IU J un 2feng(Department of Optical Science and Engineering ,Fudan University ,Shanghai 200433,China )Abstract :Three dimensional rotation represented by quaternion has two advantages over that by matrix :first ,the geometric meaning is definitude ;second ,computation is easy.The application of quaternion to mathe 2matics ,physics and computer graphics is significant.The definition ,operation ,properties ,geometric meaning of quaternion and its three expressions are discussed.It is also demonstrated how to use quaternion to transform points.K ey w ords :quaternion ;vector ;rotation(上接54页)3 总结电磁学与电动力学教材打通的观点和方法是具有普遍意义的.从学科上看,这样可以对某几门学科组成的较大的领域有个整体的认识,从教学上看,这样也可以大大减少授课学时,进一步改进课程设置和教学方法,提高教学质量.本文虽然在其体系结构和内容上作了一些探讨,但是不够深入,还需要作进一步深化研究.参考文献:[1] 赵凯华,陈熙谋.电磁学[M ].北京:人民教育出版社,1978.[2] 郭硕鸿.电动力学[M ].北京:人民教育出版社,1979.[3] 刘之景.经典电磁学与现代化内容相结合的教学探讨[J ].大学物理,1998,17(9):35.[4] 田洪睦等.试析电磁学的教学结构体系[J ].聊城师范学报,1999,12(3):84.[5] 李江林等.电磁学知识结构体系与教学研究[J ].国际物理教育通讯,1998(22):15.[6] 陶力沛.电磁学教学改革探讨[J ].青岛大学学报,2001,14(2):108.[7] 宋为基.电磁学电动力学[M ].苏州:苏州大学出版社,2000.The idea on combining electromagnetics and classical electrodynamicsJ IAN G Xuan ,HUAN G Xiao 2qin(Department of Physical Science and Technology ,Nanjing Normal University ,Nanjing 210097,China )Abstract :The idea on combining electromagnetics and classical electrodynamics is proposed and discussed from three aspects ,including feasibility ,system frame and contents of teaching material.K ey w ords :electromagnetics ;classical electrodynamics ;system frame ;unitive expatiation62 大 学 物 理 第23卷。

相关文档
最新文档