一种用拉格朗日乘数法求距离的方法
点到曲线的最短距离公式拉格朗日
标题：深度解析：点到曲线的最短距离公式拉格朗日在数学问题中，求解点到曲线的最短距离是一个非常经典的问题。
而其中用到的最短距离公式与拉格朗日乘数法紧密相关。
本文将深入探讨这一问题，从简单到复杂，逐步解析点到曲线的最短距离公式，并结合拉格朗日乘数法，带您领略这一数学奥妙。
一、点到曲线的距离概念我们首先来理解一下点到曲线的距离概念。
假设有一条曲线C，以及平面上的一个点P(x0, y0)，我们希望求解这个点到曲线C的最短距离。
为了方便起见，我们将曲线C表示为函数形式y=f(x)，那么点P到曲线C的距离可以表示为d(x)=(x-x0)^2+(f(x)-y0)^2的开方。
二、最短距离公式的推导接下来，我们将通过数学推导来得出点到曲线的最短距离公式。
我们希望最小化距离函数d(x)，因此需要求解d(x)的极值点。
根据极值点的性质，我们知道极值点的导数为0。
对d(x)求导可得d'(x)=0，进而得出f'(x)*(f(x)-y0)+(x-x0)=0。
这是一个方程，我们可以通过求解这个方程来得到最短距离的点。
三、拉格朗日乘数法的应用当我们面对多个约束条件进行最优化时，拉格朗日乘数法就能够派上用场。
在点到曲线的最短距离求解中，我们有一个显而易见的约束条件，那就是点P的坐标(x0, y0)必须在曲线C上。
我们可以建立拉格朗日函数L(x, y, λ)=d^2(x)-λ(g(x, y)), 其中λ为拉格朗日乘数，g(x, y)=0为约束条件。
通过对L(x, y, λ)进行偏导数运算，我们可以得出极值点的方程组，进而求解出最短距离的点。
四、结合实例分析为了更好地理解点到曲线的最短距离公式和拉格朗日乘数法，我们来看一个具体的例子。
假设曲线C为y=x^2，点P为(1, 2)。
我们可以按照上述方法，首先求出距离函数d(x)，再求出极值点的方程，最后应用拉格朗日乘数法来求解。
通过计算，我们得出最短距离的点为(1, 1)。
利用拉格朗日乘数法求原点到曲面的距离
利用拉格朗日乘数法求原点到曲面的距离拉格朗日乘数法是一种用于优化问题的方法，可用于求解约束条件下的极值问题。
在求原点到曲面的距离时，我们可以将曲面定义为一个等式约束条件，并通过拉格朗日乘数法来求解距离的最小值。
下面我们将详细介绍拉格朗日乘数法的原理及其在求解原点到曲面距离的应用。
拉格朗日乘数法的原理是将约束条件引入目标函数，形成一个新的函数，然后通过求解该函数的极值来得到约束条件下的极值问题的解。
具体步骤如下：1.确定目标函数：我们的目标是求原点到曲面的距离，那么我们可以将这个距离定义为一个函数，记为D(x,y,z)。
同时，我们也有曲面方程f(x,y,z)=0，这个方程可以表示我们的约束条件。
2.建立拉格朗日函数：我们首先需要引入一个拉格朗日乘数λ（lambda），然后构造拉格朗日函数L(x,y,z,λ) = D(x,y,z) +λ*f(x,y,z)，其中λ是拉格朗日乘数。
3.求取梯度：我们对拉格朗日函数求取梯度，得到∇L = (∂L/∂x, ∂L/∂y, ∂L/∂z, ∂L/∂λ)。
然后我们令梯度等于零，即∇L = 0，这样我们就可以得到一组方程，即∂L/∂x = 0，∂L/∂y = 0，∂L/∂z = 0，∂L/∂λ = 0。
4.求解方程组：解这个方程组，得到一组解x0,y0,z0,λ0。
这组解就是我们所求的原点到曲面的最小距离的点，即距离原点最近的点。
5.检验解的有效性：求得最小距离点后，我们需要验证这个点是否真的是最小距离点。
为此，我们可以计算该点的海森矩阵，并检查其是否是正定矩阵。
如果海森矩阵是正定的，那么该点就是最小距离点。
以上就是使用拉格朗日乘数法求解原点到曲面的距离的基本步骤。
下面我们将以一个实例来说明具体的计算过程。
假设我们要求解原点到曲面x^2 + y^2 + z^2 - 1 = 0的最小距离。
我们的目标函数是D(x,y,z) = √(x^2 + y^2 + z^2)，约束条件是f(x,y,z) = x^2 + y^2 + z^2 - 1 = 0。
拉格朗日乘子法
拉格朗⽇乘⼦法拉格朗⽇乘数法（Lagrange multiplier）有很直观的⼏何意义。
举个2维的例⼦来说明：假设有⾃变量x和y，给定约束条件g(x,y)=c，要求f(x,y)在约束g下的极值。
我们可以画出f的等⾼线图，如下图。
此时，约束g=c由于只有⼀个⾃由度，因此也是图中的⼀条曲线（红⾊曲线所⽰）。
显然地，当约束曲线g=c 与某⼀条等⾼线f=d1相切时，函数f取得极值。
两曲线相切等价于两曲线在切点处拥有共线的法向量。
因此可得函数f(x,y)与g(x,y)在切点处的梯度（gradient）成正⽐。
于是我们便可以列出⽅程组求解切点的坐标(x,y)，进⽽得到函数f的极值。
想法就是：能够碰到极⼤极⼩值点的必要条件是：梯度场与切空间垂直，也就是梯度场不能够有任何流形切空间上的分量，否则在切空间⽅向有分量，在流形上沿分量⽅向⾛，函数值会增加，沿反⽅向⾛，函数值会减少，不可能为局部极⼩或者极⼤值点。
⼀.⼀个基本的例⼦：假设你⽣活在三维欧⽒空间中，z⽅向的坐标数值上代表海拔⾼度。
如果你会飞，那么anyway，你想飞多⾼飞多⾼，所以你的海拔可以任意⾼也可以任意⼩，根本就没有最⼤值。
假定你是⼀个普通⼈类，你在⼀座⼭上，你的⽬标是爬到⼭顶，也就是说你希望⾃⼰的海拔⾜够⾼：当你真正到达⼭腰时，很容易“只缘⾝在此⼭中，不识此⼭真⾯⽬”，这时候如何判断是真的在往上爬呢，还是在往下⾛呢？在⾁眼所能看见的⼩范围内，你可以通过周边的局部地形来判断，假设它⼤概是这样：你就知道应该往⾼处（⼤概为红箭头⽅向）⾛，⽽不是绿箭头⽅向。
当然不⼀定⼀直沿这个⽅向直线式上升，可能还需要⾛到某个地⽅，再次做⼀下这种局部的考察，调整⼀下⽅向，保证⾃⼰能向⾼处⾛。
不过，什么是“⾼”的⼀边？这个概念究竟是如何形成的？我们知道，海拔，我们希望能够找到⼭⾯上的海拔最⾼点（⼭顶）。
梯度关于梯度⼀个很⾃然的结论就是：沿梯度⽅向是f增长最快的⽅向，反⽅向是下降最快的⽅向。
条件极值拉格朗日乘数法
Fx (x0 , y0 , z0 )(x x0 ) Fy (x0 , y0 , z0 )( y y0 ) Fz (x0 , y0 , z0 )(z z0 ) 0
通过点M ( x0 , y0 , z0 )而垂直于切平面的直线
称为曲面在该点的法线.
法线方程为
x x0 y y0 z z0 Fx ( x0 , y0 , z0 ) Fy ( x0 , y0 , z0 ) Fz ( x0 , y0 , z0 )
法平面方程：
Fy Gy
Fz Gz
x
x0
Fz Gz
Fx Gx
y
y0
Fx Gx
Fy Gy
z
z0
0
例2、求曲线 x2 y2 z2 6 , x y z 0 在点
（ 1 ，-2 ，1）处的切线及法平面方程。
解：
2 y 2z
T
1
1
即：
2z 2x ,
11
2x 2y
, 1
1
1, 2 ,1
T
1
,
y
' t
2t
,
z
' t
3t 2
在（ 1 ，1 ，1 ）点对应参数为 t = 1
T
1
,
2
,
3
切线方程：
x1 y1 z1
1
2
3
法平面方程：( x - 1)+2 ( y - 1 )+( z - 1 )=0
即： x + 2 y + 3 z = 6
2
y x
:
z
x
M0 x0 , y0 , z0
f x ( x0 , y0 )( x x0 ) f y ( x0 , y0 )( y y0 ) z z0 , 曲面在M处的法线方程为
拉格朗日乘数法或者增广拉格朗日乘数法求条件极值问题在几何学中的应用(一)
拉格朗日乘数法或者增广拉格朗日乘数法求条件极值问题在几何学中的应用(一) 拉格朗日乘数法或者增广拉格朗日乘数法求条件极值问题在几何学中的应用什么是拉格朗日乘数法？拉格朗日乘数法是一种经典的优化方法，用于求解带有条件的多元函数的极值问题。
该方法在数学、物理、经济、工程等领域都有广泛的应用。
拉格朗日乘数法在几何学中的应用拉格朗日乘数法和增广拉格朗日乘数法在几何学中有着重要的应用。
举例来说，可以用拉格朗日乘数法来求解这样一个几何问题：在半径为 r 的圆中，如何放置一条不经过圆心的线段，使得这条线段的两个端点到圆心的距离之差为 d ？求解过程设点 P (x,y ) 为线段的中点，则线段的两个端点分别为 Q (x −a,y −b ) 和 R (x +a,y +b )，其中 a ，b 是常数。
则问题可以表示为：{(x −a )2+(y −b )2=(r −d )2(x +a )2+(y +b )2=(r +d )2 化简之后得到：ax +by =−12(a 2+b 2)−rd 这是一个标准的线性规划问题，可以用拉格朗日乘数法求解。
定义拉格朗日函数为：L (x,y,λ)=f (x,y )+λg (x,y )其中 f (x,y )=(x −a )2+(y −b )2，g (x,y )=(x +a )2+(y +b )2。
则拉格朗日函数为：L (x,y,λ)=(x −a )2+(y −b )2+λ[(x +a )2+(y +b )2−(r +d )2] 求偏导得：{ ∂L ∂x =2(x −a )+2λ(x +a )=0∂L ∂y=2(y −b )+2λ(y +b )=0∂L ∂λ=(x +a )2+(y +b )2−(r +d )2=0 解得：{ x =−12a 2+b 2r +d y =−12a 2+b 2r +d λ=−r −d r +d代入式子得到最终结果：{Q (−a 2+b 2r +d ,−a 2+b 2r +d )R (a 2+b 2r +d ,a 2+b 2r +d ) 结论通过拉格朗日乘数法，我们得到了一条线段的两个端点的坐标，使得这条线段的两个端点到圆心的距离之差为 d 。
拉格朗日乘数法求距离
拉格朗日乘数法求距离
拉格朗日乘数法是一种求解最优化问题的数学方法，它可以用来求解距离问题。
拉格朗日
乘数法的基本思想是：将原问题转化为一个函数，然后求解该函数的极值。
拉格朗日乘数法求距离的具体步骤如下：
1.首先，确定求距离的两个点，并将它们表示为坐标系中的两个点，即（x1，y1）和（x2，y2）。
2.然后，构造一个函数，该函数表示两点之间的距离，即：f（x，y）=√（x1-x2）2+（y1-y2）2。
3.接下来，将该函数改写为拉格朗日乘数法的形式，即：f（x，y）=√（x1-x2）2+（y1-y2）2+λ（x1-x2）2+（y1-y2）2。
4.最后，求解该函数的极值，即求解λ的值，从而得到两点之间的距离。
拉格朗日乘数法求距离是一种有效的方法，它可以用来求解距离问题，并且可以得到准确
的结果。
它的优点在于，它可以求解复杂的距离问题，而且可以得到准确的结果。
但是，
它也有一些缺点，比如它需要花费大量的时间和精力来求解，而且它的结果可能不太准确。
总之，拉格朗日乘数法是一种有效的求距离的方法，它可以用来求解复杂的距离问题，并且可以得到准确的结果。
但是，它也有一些缺点，比如它需要花费大量的时间和精力来求解，而且它的结果可能不太准确。
最优化方法：拉格朗日乘数法
最优化⽅法：拉格朗⽇乘数法解决约束优化问题——拉格朗⽇乘数法拉格朗⽇乘数法（Lagrange Multiplier Method）应⽤⼴泛，可以学习⿇省理⼯学院的在线数学课程。
拉格朗⽇乘数法的基本思想 作为⼀种优化算法，拉格朗⽇乘⼦法主要⽤于解决约束优化问题，它的基本思想就是通过引⼊拉格朗⽇乘⼦来将含有n个变量和k个约束条件的约束优化问题转化为含有（n+k）个变量的⽆约束优化问题。
拉格朗⽇乘⼦背后的数学意义是其为约束⽅程梯度线性组合中每个向量的系数。
如何将⼀个含有n个变量和k个约束条件的约束优化问题转化为含有（n+k）个变量的⽆约束优化问题？拉格朗⽇乘数法从数学意义⼊⼿，通过引⼊拉格朗⽇乘⼦建⽴极值条件，对n个变量分别求偏导对应了n个⽅程，然后加上k个约束条件（对应k个拉格朗⽇乘⼦）⼀起构成包含了（n+k）变量的（n+k）个⽅程的⽅程组问题，这样就能根据求⽅程组的⽅法对其进⾏求解。
解决的问题模型为约束优化问题： min/max a function f(x,y,z), where x,y,z are not independent and g(x,y,z)=0. 即：min/max f(x,y,z) s.t. g(x,y,z)=0数学实例 ⾸先，我们先以⿇省理⼯学院数学课程的⼀个实例来作为介绍拉格朗⽇乘数法的引⼦。
【⿇省理⼯学院数学课程实例】求双曲线xy=3上离远点最近的点。
解： ⾸先，我们根据问题的描述来提炼出问题对应的数学模型，即： min f(x,y)=x2+y2（两点之间的欧⽒距离应该还要进⾏开⽅，但是这并不影响最终的结果，所以进⾏了简化，去掉了平⽅） s.t. xy=3. 根据上式我们可以知道这是⼀个典型的约束优化问题，其实我们在解这个问题时最简单的解法就是通过约束条件将其中的⼀个变量⽤另外⼀个变量进⾏替换，然后代⼊优化的函数就可以求出极值。
我们在这⾥为了引出拉格朗⽇乘数法，所以我们采⽤拉格朗⽇乘数法的思想进⾏求解。
拉格朗日乘数法解方程技巧
拉格朗日乘数法解方程技巧（原创实用版3篇）目录（篇1）1.引言2.拉格朗日乘数法的基本原理3.拉格朗日乘数法解方程的步骤4.拉格朗日乘数法解方程的优点和限制5.结论正文（篇1）一、引言拉格朗日乘数法是一种常用的数学方法，用于解决包含一个或多个约束条件的优化问题。
该方法起源于18世纪法国数学家约瑟夫·拉格朗日（Joseph-Louis Lagrange）的研究成果，具有广泛的实用价值。
二、拉格朗日乘数法的基本原理拉格朗日乘数法的基本思想是将约束条件转化为等式，并通过求解优化问题的函数来求解方程。
这种方法基于一个基本公式：对于一个包含n 个变量和m个约束条件的优化问题，其目标函数可以表示为：f(x1, x2, ..., xn) = f(x1, x2, ..., xn, lambda1, lambda2, ..., lambdam)其中，lambda1, lambda2, ..., lambdam是约束条件。
通过求解这个函数，可以得到一组方程，这些方程包含了变量和约束条件的信息。
三、拉格朗日乘数法解方程的步骤1.定义目标函数和约束条件。
2.将约束条件转化为等式，并添加到目标函数中。
3.求解目标函数，得到一组方程。
4.解方程得到变量的取值。
5.检查解是否满足约束条件。
如果不满足，则重新求解目标函数，直到得到满足约束条件的解。
四、拉格朗日乘数法解方程的优点和限制1.优点：拉格朗日乘数法提供了一种简洁的方法来处理包含约束条件的优化问题。
这种方法允许我们在优化过程中同时考虑约束条件，避免了传统方法中需要额外求解子问题的缺点。
此外，拉格朗日乘数法还可以处理具有多个变量和约束条件的复杂问题。
2.限制：拉格朗日乘数法虽然可以处理包含多个约束条件的优化问题，但它的计算复杂度较高。
对于大规模的问题，可能需要使用数值优化算法来加速计算过程。
此外，对于一些特殊类型的约束条件，例如非线性约束条件，拉格朗日乘数法可能无法直接应用。
拉格朗日乘数法及其应用
拉格朗日乘数法及其应用拉格朗日乘数法是一种求函数极值的方法，由法国数学家拉格朗日在18世纪提出。
它的核心思想是将限制条件带入原函数，构成一个拉格朗日函数，并求解其极值。
下面我们将详细介绍拉格朗日乘数法的原理和应用。
一、拉格朗日乘数法的原理假设有一个函数f(x,y)，它的极值存在一个约束条件g(x,y) = 0。
那么，我们可以将约束条件与原函数写成一个新的函数L(x,y,λ)，即L(x,y,λ) = f(x,y) + λg(x,y)其中，λ被称为拉格朗日乘数，它是一个实数。
接下来，我们求解L(x,y,λ)的偏导数，分别对x、y和λ求偏导：∂L/∂x = ∂f/∂x + λ(∂g/∂x)(1)∂L/∂y = ∂f/∂y + λ(∂g/∂y)(2)∂L/∂λ = g(x,y)(3)我们将Equations(1)，(2)，(3)联立起来，可以得到解题的关键方程组：∂L/∂x = 0∂L/∂y = 0∂L/∂λ = 0根据这个方程组，我们可以求出函数f(x,y)在约束条件g(x,y) = 0的前提下的极值。
二、拉格朗日乘数法的应用1.极值问题假设现在有一只长方体箱子，其长、宽、高分别为x、y、z。
如果箱子的体积为1立方米，那么我们如何求出箱子的最小表面积？我们可以根据题目所给的条件，建立拉格朗日函数：L(x,y,z,λ) = 2(xy + xz + yz) + λ(xyz - 1)接下来，我们求解∂L/∂x、∂L/∂y、∂L/∂z、∂L/∂λ的值：∂L/∂x = 2(y + z) + λyz = 0∂L/∂y = 2(x + z) + λxz = 0∂L/∂z = 2(x + y) + λxy = 0∂L/∂λ = xyz - 1 = 0将方程组(1)、(2)、(3)联立，可以解出x=y=z=1/∛3，然后代入L(x,y,z,λ)，可以求出最小的表面积为6/∛3。
2.概率问题假设有一座山谷，人们经常在这里散步和野餐。
拉格朗日乘数法解方程技巧
拉格朗日乘数法解方程技巧【原创实用版3篇】目录（篇1）一、拉格朗日乘数法简介二、拉格朗日乘数法的应用三、解方程技巧概述四、拉格朗日乘数法解方程的具体步骤五、拉格朗日乘数法解方程的案例分析六、总结与展望正文（篇1）一、拉格朗日乘数法简介拉格朗日乘数法，以数学家约瑟夫·路易斯·拉格朗日命名，是一种寻找变量受一个或多个条件所限制的多元函数的极值的方法。
在数学最优问题中，拉格朗日乘数法将一个有 n 个变量与 k 个约束条件的最优化问题转换为一个有 n+k 个变量的方程组的极值问题，其变量不受任何约束。
这种方法引入了一种新的标量未知数，即拉格朗日乘数：约束方程的梯度（gradient）的线性组合里每个向量的系数。
二、拉格朗日乘数法的应用拉格朗日乘数法广泛应用于物理学、经济学、工程学等领域的最优化问题。
例如，在力学问题中，拉格朗日乘数法可以用于求解受约束的力学系统的平衡状态；在经济学中，拉格朗日乘数法可以用于求解最大化效用或利润的问题。
三、解方程技巧概述解方程技巧包括：观察法、代入法、消元法、因式分解法等。
观察法是根据方程的特点直接求解；代入法是将一个变量表示成另一个变量的函数，然后代入方程求解；消元法是通过加减消元、乘除消元等操作简化方程组；因式分解法是将方程分解成乘积的形式求解。
四、拉格朗日乘数法解方程的具体步骤拉格朗日乘数法解方程的具体步骤如下：1.构建拉格朗日函数：将原始问题转化为一个带有拉格朗日乘数的函数，该函数是原始目标函数和约束条件的线性组合。
2.求导：对拉格朗日函数求一阶偏导数，并令其等于零，得到一个或多个方程。
3.解方程：求解上述方程组，得到拉格朗日乘数法的解。
4.判断解的合法性：判断求得的解是否满足原始问题的约束条件，如果满足，则该解为有效解；如果不满足，则需要重新求解。
五、拉格朗日乘数法解方程的案例分析假设有一个二元函数 z(x,y)，附加条件为 x^2 + y^2 = 1，要求求解该函数在附加条件下的极值点。
拉格朗日乘数法求距离
解答 ，不过 由于题设 有两个 约束条件 ，需 要设两 个参 数 ，所
以构 造拉 格 朗 Ｅｔ函数 为 Ｌ ｘ，Ｙ，Ｚ， ， ）＝ｘ ＋ｙ ＋ｚ ＋ （ｚ—ｘ２一ｙ２） ＋ （ｘ＋ｙ＋ｚ一１），再 令 Ｌ，＝２ｘ一２ ｘ＋ ＝０，Ｌ产２ｙ一２ ｙ＋ ＝０，
函数 ，将有约束条件 的极值 问题化 为普通的无条件 的极值
问题 的一种方法 。利用 拉格朗 日乘数 法求条件极值 在解决
几何 、物理和经济领域 中有广泛 的应用 。拉格 朗 日乘数法也
常应用于高等数学竞赛 和考研试题 的求解 。例如 ，２０１３年全
国硕士研 究生入学考试 数学二试 题第 三大题 的解 答题 １９：
ｘｙ＋ｙ３＿１（ｘ－Ｏ，Ｙ ０）。利用条件极值
的拉格
朗
１３乘数法
，
需 构 造拉 格 朗 １３函数 Ｌ（ｘ，Ｙ， ）＝ｘ ＋ｙ２＋ （Ｘ３－ｘｙ＋ｙ３－－１）。再 令
Ｌ＝２ｘ＋３ ｘ２一 ｙ＝０．Ｌ￣＝２ｙ一２ Ｙ 一 ｘ＝０， 加 上 题 设 条 件
ｘ３ －
ｘｙ＋ｙ３—１＝０，三 个 方 程 组 成 一 个 联 立 方 程 组
ｏｒｃｕｒｖｅ ｏｒ ｓｕｒｆａｃｅ． Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ ｅｘｔｒｅｍａｌ ｗｉｔｈ ｃｏｎｓｔｒａｉｎｔｓ；Ｌａｇｒａｎ ｇｉａｎ ｍｕｌｔｉｐｌｉｅｒ
ｍｅｔｈｏｄ；ｄｉｓｔａ ｎ ｃｅ
在遇到条件极值 的问题时 ，我们 常常利用拉格 朗 日乘
数法来求解 。所谓拉格 朗 日乘数法 就是通过构造 拉格朗 日
Ｄｉｓｔａｎｃｅ ｜｜Ｌｉｎｇ－Ｍｉｎｇｗｅｉ Ａｂｓｔｒａｃｔ Ｍａｋｉｎｇ ｕｓｅ ｏｆ ｔｌｌｅ Ｌａｇｒａｎｇｉａｎ Ｍｕｌｔｉｐｌｉｅｒ Ｍｅｔｈｏｄ．ｗｅ ｏｆｅｒ ａ ｍｅｔｈｏｄ ｆｏｒ ｔｈｅ ｄｉｓｔａｎｃｅ ｂｅｔｗｅｅｎ ａ ｐｏｉｎｔ ａｎｄ ａ ｓｔｒａｉｇｈｔ ｌｉｎｅ
浅谈空间点到直线的距离
浅谈空间点到直线的距离的多种方法摘要 本文主要利用定义法、最短距离法、垂直法、三角函数法、中点公式、垂直平面法、拉格朗日乘数法、平行四边形面积法、矩阵等九种方法求点到空间直线的距离关键词 定义法 最短距离法 垂直法 三角函数法 中点公式 垂直平面法 平行四边形面积法 拉格朗日乘数法 矩阵方法一 定义法：在空间直角坐标系下，给定空间一点M 0（x 0,y 0,z 0）与直线ℓ：x −x 1X=y −y 1Y=z −z 1Z这里M1 x 1,y 1,z 1 为直线ℓ上的一点，v = X,Y,Z 为直线ℓ的方向矢量。
我们考虑以v 和矢量M 1M 0 为两边构成的平行四边形，这个平行四边形的面积等于 v ×M 1M 0 ，显然点M 0到ℓ的距离d 就是这个平行四边形的对应于以 v 为底的高，因此有 d =v ×M 1M 0v=y 0−y 1z 0−z 1YZ 2+ z 0−z 1x 0−x 1Z X 2+ x 0−x 1y 0−y 1XY2X 2+Y 2+Z 2例1 求点P 1 1,−2,1 到直线a ：x 1=y −12=z+3−2的距离解：法一：利用点到直线的距离公式d P 1,a =−142−2 2+ 41−21 2+ 1−312222 2= 653方法二 最短距离法：在空间直角坐标系下，给定空间一点M 0（x 0,y 0,z 0）与直线ℓ：x −x 1X=y −y 1Y=z −z 1Z这里M 1 x 1,y 1,z 1 为直线ℓ上的一点，v = X,Y,Z 为直线ℓ的方向矢量。
设最短点B （x,y,z ） 得 x =x 1+tX y =y 1+tY z =z 1+tZ求d = x 0−x 2+ y 0−y 2+ z 0−z 2最小时t 的值，t 取最小值时d 值就是所求距离例1 求点P 1 1,−2,1 到直线a ：x 1=y −12=z+3−2的距离解：法二：设最短点B （x,y,z ）∴ x =ty =1+2t z =−3−2td = x −1 2+ y +2 2+ z +3 2= 9t 2+26t +26= 9 t +13 2+65 当t=−139时d =653即距离d = 653方法三 垂直法：在空间直角坐标系下，给定空间一点M 0（x 0,y 0,z 0）与直线ℓ：x −x 1X=y −y 1Y=z −z 1Z这里M 1 x 1,y 1,z 1 为直线ℓ上的一点，v = X,Y,Z 为直线ℓ的方向矢量。
利用拉格朗日乘数法求原点到曲面的距离
利用拉格朗日乘数法求原点到曲面的距离拉格朗日乘数法是一种用于求解约束最优化问题的方法，可以用来求解原点到曲面的最短距离。
在使用拉格朗日乘数法之前，我们需要先了解一些基本概念和原理。
在解决这个问题之前，我们需要知道曲面的方程。
设曲面的方程为：F(x,y,z) = 0其中，F(x,y,z)是一个关于x、y和z的函数。
我们的目标是求解离原点(0,0,0)最近的点P(x,y,z)。
假设存在一个距离d，使点P(x,y,z)到原点的距离为d。
那么，我们可以用勾股定理表示这个距离：d = √(x² + y² + z²)根据勾股定理，我们可以得到一个关键的约束条件：x² + y² + z² = d² --------------(1)这也是我们后续要用到的约束条件之一。
现在，我们引入拉格朗日乘数λ，构造一个新的函数L(x,y,z,λ)：L(x,y,z,λ) = d² - λ(x² + y² + z²)其中，d²是常数，λ是拉格朗日乘数，用来满足约束条件。
我们的目标是求解最小值，即求解函数L的极值点。
根据拉格朗日乘数法的原理，该问题可以转化为求解以下方程组的解：∂L/∂x = 0∂L/∂y = 0∂L/∂z = 0∂L/∂λ = 0具体计算过程如下：首先，计算∂L/∂x：∂L/∂x = -2λx然后，计算∂L/∂y：∂L/∂y = -2λy接着，计算∂L/∂z：∂L/∂z = -2λz最后，计算∂L/∂λ：∂L/∂λ = -(x² + y² + z²)将以上四个方程置零，得到：-2λx = 0-2λy = 0-2λz = 0-(x² + y² + z²) = 0由于我们希望求解最小值，λ必须大于0。
因此，我们知道x = y = z = 0是不满足要求的解。
拉格朗日乘数法求距离的初等化应用
拉格朗日乘数法求距离的初等化应用作者：陈雁群钟青山来源：《理科考试研究·高中》2018年第10期摘要：拉格朗日乘数法是高等数学的内容，其用法涉及到偏导数的概念，因此超出了高中生的范围本文目的在于给出它的一种初等化应用，是以中学生较熟悉的解方程为基础.关键词：拉格朗日乘数法；解方程；垂直作者简介：陈雁群（1984-），男，广东深圳人，本科，中学二级教师，研究方向：数学解题研究；钟青山（1981-），男，广东惠州人，本科，小学一级教师，研究方向：数学解题研究.文献[1]叙述了运用拉格朗日乘数法求一般二元函数在约束条件下的极值问题，并且指出此方法的关键在于求多元函数的偏导数然而中学生对求偏导数比较陌生因此，提出了拉格朗日乘数法的初等化应用，并且给出了两种初等化方法：配方法与均值不等式.既然运用拉格朗日乘数法求一般的二元函数在约束条件下的极值问题有初等化方法，那么对于更加具体的二元函数在约束条件下的极值问题的初等化方法可能会存在更加特殊的表现形式本文讨论了运用拉格朗日乘数法求二元函数f（x，y）=（x-a）2+（y-b）2在约束条件φ（x，y）=0下的极值问题的初等化方法为了讨论的方便，将平面上由方程φ（x，y）=0生成的曲线记做Γ，而且假设二元函数φ（x，y）具有二阶连续偏导数.设M（a，b），在约束条件φ（x，y）=0下，运用拉格朗日乘数法求f（x，y）=（x-a）2+（y-b）2的极值（假设存在极值）的过程如下：构造拉格朗日函数L（x，y）=（x-a）2+（y-b）2+λφ（x，y），并且对x，y，λ分别求偏导数可得2（x-a）+λφx（x，y）=0，2（y-b）+λφy（x，y）=0，φ（x，y）=0 （1）（2）（3）由（1），（2）两式可得（x-a）φy（x，y）-（y-b）φx（x，y）=0（4）若引入向量a→=（x-a，y-b）和b→=（φy（x，y），-φx（x，y）），则由偏导数的几何意义可知，向量b→表示平面上的曲线Γ在点P（x，y）处的切线的一个方向向量另外，向量a→表示直线MP的一个方向向量而式（4）表明a→·b→=0，或者说向量a→与向量b→垂直于是，有如下的定理：定理1 假设二元函数φ（x，y）具有二阶连续偏导数若函数f（x，y）=（x-a）2+（y-b）2在曲线Γ：{（x，y）φ（x，y）=0}上的点P（x0，y0）处取得极值，那么直线MP与曲线Γ在P（x0，y0）处的切线相互垂直.通过定理可知，若函数f（x，y）=（x-a）2+（y-b）2在约束条件φ（x，y）=0下存在极值点P（x0，y0），那么可以通过列方程求该极值点，其过程如下：设极值点为P（x0，y0），并且求出曲线Γ在P处的切线的一个方向向量为（a1，a2），则有（x0-a）a1+（y0-b）a2=0，φ（x0，y0）=0将以上两个等式中的x0，y0看作未知数，两个方程两个未知数，可以解出x0，y0.定理1的关键在于求曲线Γ在其上的点的切线斜率和解方程然而，高中数学中所涉及到曲线{（x，y）φ（x，y）=0}上的任意一点的切线斜率一般都是比较容易求的；解方程是学生从初中便开始接触的技巧因此，比起使用拉格朗日乘数法（需要求偏导数），定理1可以说是拉格朗日乘数法在距离极值问题的一个初等化形式.例1 （2012年新课标全国卷12）设点P在曲线y=12ex上，点Q在曲线y=ln（2x）上，则PQ的最小值为（）.A1-ln2 B2（1-ln2）C1+ln2 D2（1+ln2）分析先固定点P，欲求此时PQ的最小值，则由定理1可知直线PQ应与曲线y=ln（2x）上在点Q处的切线垂直；同理，固定Q点时，欲求此时PQ的最小值，则由定理1可知直线QP应与曲线y=12ex在点P处的切线垂直若以上两种情形同时成立时，则PQ取得最小值.解根据题意可设当PQ取得最小值时，P，Q坐标分别为（x1，12ex1），（x2，ln（2x2））则易得曲线y=12ex在点P处的切线斜率为12ex1；曲线y=ln（2x）在Q点处的切线斜率为1x2由分析部分可得如下的方程组：ln（2x2）-12ex1x2-x1·12ex1=-1，ln（2x2）-12ex1x2-x1·1x2=-1消去x1并且整理可得，ln（2x2 ）-1x2 = x2 ln（2x2 ）-x22 （5）考查函数φ（x）=ln（2x）-1x-xln（2x）+x2，x∈R+若x0是φ（x）的一个零点，则容易验证1x0也是φ（x）的一个零点.由于φ′（x）=1x+1x2+2x+lnx+1-ln2，φ″（x）=（x-1）（2x2+3x+2）x3，所以φ′（x）在（0，1]上单调递减，在（1，+∞）上单调递增.所以对于所有的x∈R+，有φ′（x）≥φ′（1）=5-ln2>0所以，φ（x）是R+上的单调递增函数.因此x0=1x0，解得x0=1经检验，x0=1确实为方程（5）的解，因此x2=1，从而x1=ln2.故此时P，Q的坐标分别为（ln2，1），（1，ln2）故PQ的最小值为2（1-ln2）.评注注意到题目的两条曲线关于直线y=x对称，因此PQ的最小值等于直线y=x到其中一条曲线的距离的最小值的两倍设点P为曲线y=12ex上到上述直线的距离最短的点，利用几何直观，此时曲线y=12ex在点P处的切线斜率一定等于直线y=x的斜率利用这种方法可以得出点P的坐标，但是它也只是一种几何直观，不严谨而定理1保证了这种几何直观的正确性.例2 （2014福建理科数学）设P，Q分别为圆x2+（y-6）2=2和椭圆x210+y2=1上的点，则P，Q两点间的最大距离是（）.A52 B46+2 C7+2 D62分析根据题意，此题关键在于求椭圆上的点到圆心M（0，6）的距离的最大值因此可采用定理1.解设P（x0，y0）为椭圆到点M（0，6）的距离最大的点因为椭圆在点P（x0，y0）处的切线方程为x0x10+y0y=1，因此椭圆在点P（x0，y0）处的切线的一个方向向量为（-10y0，x0）.因为向量MP=（x0，y0-6），因此有x20 10 + y20 = 1，-10x0 y0 + x0 （y0 -6） = 0解得x0=0，y0=±1，或者x0=±523，y0=-23容易验证当点P坐标为（±523，-23）时，PM取得最大值，最大值为52注意到圆Q的半径为2，因此P，Q之间的最大距离为62.评注若直线l的斜率为k，则它的一个方向向量为（1，k）；因此，若直线l方程为Ax+By+C=0，则它的一个方向向量为（-B，A）.例3 （1993全国高中数学联合竞赛）实数x，y满足4x2-5xy+4y2=5，设S=x2+y2，则1Smax+1Smin=.分析此题方法较多，但是S的表达式是距离平方形式的二元函数，因此此题可以考虑用定理1求解.解设S在曲线Γ={（x，y）|4x2-5xy+4y2=5，x，y∈R}上的点P（x0，y0）处取得极值，再由Γ的方程可得y=5x±80-39x28所以±80-39x2=8y-5x，y′=5±-39x80-39x28故y′=5-39x8y-5x8=5y-8x8y-5x.因此y′（x0，y0）=5y0-8x08y0-5x0.所以曲线Γ在P（x0，y0）处的切线的一个方向向量为（8y0-5x0，5y0-8x0）故由定理1，可得（8y0 -5x0 ）x0 + （5y0 -8x0 ）y0 = 0，4x20 -5x0 y0 + 4y20 = 5解得x20 = y20 = 53或x20 = y20 = 513.故Smax=310，Smin=1310因此1Smax+1Smin=85.例4 已知圆（x-1）2+（y-2）2=R2（R>0）与椭圆x24+y2=1有公共点求圆的半径R的最小值.分析欲求R的最小值，只需要求题意中的椭圆到圆心M（1，2）的距离的最小值即可设此时取得最小值的椭圆上的点的坐标为（x0，y0），则可根据定理1列出两个方程但是此时消元后得到的方程是一个一元四次方程，而且它的解很难用观察法找出来，因此考虑用椭圆参数方程予以处理.解设当R取得最小值时，椭圆上所对应的点的坐标为P（2cosθ，sinθ），则易知点P所在的切线方程为cosθ·x2+sinθ·y=1，且点P在第一象限因此此切线的一个方向向量为（-2sinθ，cosθ）另外，由于直线MP的一个方向向量为（2cosθ-1，sinθ-2），因此根据定理1，可得2sinθ（1-2cosθ）+cosθ（sinθ-2）=0.即2（sinθ-cosθ）=3sinθcosθ（6）令t=sinθ-cosθ，由于点P在第一象限，故t>0，且sinθcosθ=1-t22从而sinθ+cosθ=2-t2.由（2）式可得2t=3（1-t2）2.即3t2+4t-3=0，解得t=13-23.因此，R2min = （2cosθ-1）2 + （sinθ-2）2=6+3cos2θ-4（sinθ+cosθ）=152-32（sin2θ-cos2θ）-4（sinθ+cosθ）=152-122-t2·（3t+8）=45-（6+13）413+16所以 Rmin=270-6（6+13）413+16.评注利用椭圆的参数方程，再根据定理1列出方程，从而导出等式（6）由于等式出现sinθ-cosθ和sinθcosθ，因此自然考虑到采用知“1”求“3”的技巧，即式子sinθ+cosθ，sinθ-cosθ，sinθcosθ中，已知1个可以将3个都求出来.参考文献：[1] 熊欣，徐章韬拉格朗日乘数法的初等化应用[J].中学数学杂志，2012 （09）：23-25.。
一点到椭圆的最短距离
一点到椭圆的最短距离在平面直角坐标系中，给定一个椭圆和一点，如何求这个点到椭圆的最短距离呢？本文将介绍两种解法。
方法一：利用椭圆的性质首先，根据椭圆的定义，椭圆上任意一点到两个焦点的距离之和等于椭圆的长轴长度。
因此，我们可以先求出这个点到椭圆的两个焦点的距离之和，再将其与椭圆长轴长度进行比较，即可得到最短距离。
具体而言，设椭圆的长半轴长度为a，短半轴长度为b，椭圆方程为$frac{x^2}{a^2}+frac{y^2}{b^2}=1$。
点的坐标为(x0,y0)，两个焦点的坐标为(-c,0)和(c,0)，其中c为椭圆的焦距，满足$c^2=a^2-b^2$。
则点到两个焦点的距离之和为$sqrt{(x_0+c)^2+y_0^2}+sqrt{(x_0-c)^2+y_0^2}$，与椭圆长轴长度2a比较，即可得到最短距离。
方法二：利用拉格朗日乘数法另一种求解方法是利用拉格朗日乘数法。
我们先设点到椭圆的最短距离为d，椭圆方程为$frac{x^2}{a^2}+frac{y^2}{b^2}=1$。
则点到椭圆上任意一点$(x,y)$的距离为$sqrt{(x-x_0)^2+(y-y_0)^2}$。
根据拉格朗日乘数法，我们可以构建以下函数：$f(x,y)=sqrt{(x-x_0)^2+(y-y_0)^2}+lambda(frac{x^2}{a^2}+fra c{y^2}{b^2}-1)$对其求偏导数，并令其为0，可得以下方程组：$begin{cases}frac{x-x_0}{sqrt{(x-x_0)^2+(y-y_0)^2}}+frac{2lambdax}{a^2}=0frac{y-y_0}{sqrt{(x-x_0)^2+(y-y_0)^2}}+frac{2lambday}{b^2}=0 frac{x^2}{a^2}+frac{y^2}{b^2}=1 end{cases}$ 解出以上方程组，即可得到点到椭圆的最短距离。
扇形边界 拉格朗日乘数法
扇形边界拉格朗日乘数法-概述说明以及解释1.引言1.1 概述概述部分的内容可以是对整篇文章的总体介绍和提供一些背景信息。
在扇形边界和拉格朗日乘数法的背景下，可以简要介绍以下内容：在数学和物理学领域，扇形边界是一个常见的几何形状，它由一条弧和两条半径所组成。
扇形边界问题是指在已知扇形边界的情况下，寻找在该边界内满足某些条件的最优解。
这类问题在工程、经济学以及其他学科中都有广泛的应用。
为了解决扇形边界问题，我们可以运用拉格朗日乘数法，这是一种优化方法，用于在满足一些约束条件的情况下，求解最优解。
拉格朗日乘数法通过引入拉格朗日乘数，将优化问题转化为无约束条件的问题，从而简化了求解过程。
本文旨在介绍扇形边界和拉格朗日乘数法的基本概念，并探讨拉格朗日乘数法在扇形边界问题中的应用。
通过详细的讨论和案例分析，希望读者能够深入理解和掌握扇形边界问题的解决方法，以及拉格朗日乘数法的优缺点。
最后，本文还将对扇形边界问题的解决方法进行总结，并对拉格朗日乘数法在实际应用中的局限性进行讨论。
同时，我们也将提出一些可能的研究方向，以进一步深入研究扇形边界问题并寻找更优的解决方法。
总之，本文将为读者提供一个全面的介绍和理解扇形边界和拉格朗日乘数法的基本知识，希望能够为相关领域的研究和应用提供有益的参考。
1.2 文章结构文章结构部分的内容可以是：文章结构的设计是为了使读者能够清晰地了解本文的内容和结构。
本文分为引言、正文和结论三个部分。
引言部分主要包括概述、文章结构、目的和总结四个小节。
在概述中，将介绍扇形边界和拉格朗日乘数法的概要信息，引起读者的兴趣。
文章结构部分则是本文的大纲，列举了各小节的主题和内容。
通过目的部分，明确了本文的写作目标，即探讨扇形边界问题及拉格朗日乘数法在其中的应用。
最后，总结部分对本文的内容进行概括，引出下文的正文部分。
正文部分主要包括扇形边界的定义、拉格朗日乘数法的介绍、扇形边界问题中的约束条件以及拉格朗日乘数法在扇形边界问题中的应用四个小节。
拉格朗日乘数法求距离
拉格朗日乘数法求距离
凌明伟
【期刊名称】《科教文汇》
【年(卷),期】2013(000)027
【摘要】利用条件极值的拉格朗日乘数法求解点到直线、曲线和曲面的最小距离。
【总页数】2页(P51-52)
【作者】凌明伟
【作者单位】浙江传媒学院电子信息学院浙江?杭州 310018
【正文语种】中文
【中图分类】G642.0
【相关文献】
1.关于三个距离公式之拉格朗日乘数法证明 [J], 林佳蕙
2.一种用拉格朗日乘数法求距离的方法 [J], 廖川荣;段青云
3.以拉格朗日乘数法求极值为参照的比较研究 [J], 樊福印
4.利用球面距离求地球表面距离的技巧 [J], 孙庆阳
5.关于用拉格朗日乘数法求条件极值的充分条件 [J], 邱伯驺;李景功;潘杰
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关于三个距离公式之拉格朗日乘数法证明
为唯一驻点 : y = b - B ・
这里 ( x1 , x2 , …, x n ) 就是使 f 可能达到极值的点 ,即驻点 。 我们不难发现这种求解多元函数极值的方法被大量 地运用于解析几何中求距离的问题 , 在这里通过领会拉格 朗日乘数法的精神所在 , 并推导出空间几何中关于点 、 线、 面距离的几个结论 。 【收稿日期】 2007 - 05 - 11
x
3
=
y
2
=
z
1
的距离 。
解 : 设 M ( x , y , c) 为直线上一点 ,于是问题转化为求 P
+
2
c a C A
2
2
+
2
a b A B
2
与 M 二点间的极值问题 ,即求 d2 = ( x - 1) 2 + ( y - 2) 2 + 。
( z - 3) 2 在条件
x
3
=
y
2
=
z
1
下的极值 。 M 在直线上 ,等价
Bx - Ay = 0 Cx - Az = 0 x = a -
2 - 2λ - μ 2 3λ + 4 2 3μ + 6 2 , 代 入 后 两 式 可 解 得 :λ =
;
解得
y = z =
λ+ C μ B
2
解得
y = b+ z = c +
λ A
2
8 32 15 10 5 μ= ,得驻点 ( , , )。 21 21 7 7 7 , 代入后两式整理得 15 ∴点 P (1 ,2 ,3) 到直线的距离平方为 d2 = ( - 1) 2 + 7 ( ,解得 : 10 5 336 4 21 2 2 - 2) + ( - 3) = ,求得距离为 d = 。 7 7 49 7
从三个角度证明点到平面的距离公式
从三个角度证明点到平面的距离公式咸伟志【摘要】数学分析、高等代数和解析几何是大学数学类专业的3门主干基础课程.主要从这3门课程的角度,分别利用拉格朗日乘数法、欧氏空间和离差的相关内容证明了点到平面的距离公式,并简要地做出了小结.【期刊名称】《重庆工商大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2014(031)009【总页数】4页(P27-30)【关键词】距离;拉格朗日乘数法;欧氏空间;离差【作者】咸伟志【作者单位】重庆师范大学数学学院,重庆401331【正文语种】中文【中图分类】O241.21 预备知识在证明点到平面的距离公式前，先引入以下预备知识.定义1[1](点到平面的距离) 一点与平面上的点之间的最短距离，叫做点到平面的距离.定理1[1](平面基本定理) 空间中任一平面π的一般方程为Ax+By+Cz+D=0(A，B，C不全为0)，且向量{A，B，C}是平面π的一个法向量.下面将分别从数学分析、高等代数和解析几何这3门课程的角度围绕点到平面的距离问题展开证明.受篇幅所限，在证明过程中所涉及的学科内容均将其作为定理提出，不再赘以证明.2 数学分析的角度2.1 问题的表述与涉及的内容[2]问题的表述1 从数学分析的角度，点到平面的距离问题可叙述为：求平面π：Ax+By+Cz+D=0上的点到空间一点P(x0，y0，z0)的最短距离.问题实质上可以看成是求点与点的距离在某约束条件下的极值问题，即条件极值问题.在解决条件极值问题时，引入拉格朗日乘数法.定理2(拉格朗日乘数法) 可微函数y=f(x1，x2，…，xn)在约束条件φk(x1，x2，…，xn)=0，k=1，2，…，m且m<k(其中φk有连续的偏导数，且雅克比行列式的极值求法为① 引进拉格朗日函数其中λk(k=1，2，…，m)为函数因子.②求满足方程组的点和其对应的函数因子，则P0为可能达到极值的点. ③ 进行判断，若d2L>0，则f在P0处取得极小值；d2L<0则f在P0处取得极大值.特别的，至于实际问题，可由实际意义来判断是否是极值.2.2 证法一设点(x，y，z)是平面π：Ax+By+Cz+D=0上的任一点，则它与P(x0，y0，z0)的距离的平方d2=(x-x0)2+(y-y0)2+(z-z0)2(1)问题转化为了求d2在约束条件Ax+By+Cz+D=0下的极大值.令L(x，y，z，λ)=(x-x0)2+(y-y0)2+(z-z0)2+λ(Ax+By+Cz+D)，解方程组得唯一驻点由于问题一定存在最小值，故所得驻点就是L的极小值点，将其带入式(1)中，得即3 高等代数的角度3.1 问题的表述与涉及的内容问题的表述2 从高等代数的角度，点到平面的距离问题可放入欧氏空间中解决.在欧式空间中，定点P可以用定向量ζ=(x0，y0，z0)表示，平面π可表示为W={(x，y，z)∈R3|Ax+By+Cz+D=0}，但W不满足子空间的条件( 比如W中没有零元素)，故W不是子空间.现任取W′中的元素(a，b，c)，即Aa+Bb+Cc+D=0，然后对ζ和W做平移变换得ζ′=(x0-a，y0-b，z0-c)和W′={(x，y，z)∈R3|Ax+By+Cz=0}，此时W′为一个子空间.由于平移变换是保距变换，则问题可表述为求R3中定向量ζ′ 到子空间W′的距离.在解决这一问题前，先给出定理.定理3[3](向量到子空间的距离) 设W是欧式空间V的一个子空间，对于V中的向量α，W中有向量α1是α在W上的正交投影的充分必要条件是|α-α1|≤|α-β|对所有的β∈W成立，称|α-α1|为向量α到子空间W的距离.定理3说明，一个固定向量和一个子空间中各向量间的距离总是以“垂线最短”.定理4[4](欧氏空间的几点性质)：① 在n维欧氏空间V中，dim V1+dim V2=n；② (α，kβ)=k(α，β)；③④ (α，β+γ)=(α，β)+(α，γ)；⑤ V1⊥V2⟺∀α∈V1，∀β∈V2有(α，β)=0.3.2 证法二设α=(A，B，C)，则α∈W′⊥.∵dim W′=2且R3=W′⊕W′⊥，∴dim W′⊥=1，∴W′⊥=L(α).设ζ′在W′上的正交投影为η，由定理3知|ζ′-η|即为所求.∵ζ′-η∈W′⊥，∴ζ′-η=kα，∴α与ζ′-η的内积(α，ζ′-η)=(α，kα)=k|α|2=k(A2+B2+C2)，又∵(α，ζ′-η)=(α，ζ′)-(α，η)=(α，ζ′)-0=(α，ζ′)=A(x0-a)+B(y0-b)+C(z0-c)=Ax0+By0+Cz0-(Aa+Bb+Cc)=Ax0+By0+Cz0+D，∴∴即4 解析几何的角度根据定理3，首先明确，过一点引平面的垂足，那么点与垂足间的距离即为点与与平面间的距离.接着，引入法式方程和离差的概念.4.1 法式方程的概念图1 “法式方程”示意图定义2[1](平面的法式方程) 如图1，自原点O向平面π引垂线，垂足为P，设取与向量方向相同的单位法向量则把平面的普通方程Ax+By+Cz+D=0化为x cos α+y cos β+z cos γ-p=0，这一方程叫做平面π的法式方程.注：① 法式方程的一次项系数是单位法向量的坐标，其平方和等于1；② p是原点到平面的距离，从而常数项-p≤0；③ 方程Ax+By+Cz+D=0两边乘以或就能化为法式方程. ④ 若设是平面π上任意一点的向径，则法式方程的向量形式为4.2 离差的概念及问题的表述定义3[1](离差) 如图2、3，从M0到平面π作垂线，设垂足为Q，那么在平面π的单位法向量上的射影叫做M0与平面π间的离差，记做δ=射图2 “离差”示意图1图3 “离差”示意图2注：① 点M0位于平面π的所指向的一侧⟺δ>0；② 点M0位于平面π的所指向的另一侧⟺δ<0；③ 点M0位于平面π上⟺δ=0；④ 显然，点M0到平面π的距离d=|δ|.问题的表述3：从解析几何的角度，则点到平面的距离问题可表述为求M0与平面π间的离差δ的绝对值.4.3 证法三如图2、3，由定义3得δ=射其中而Q在因此所以(1)式(1)的右边是法式方程的向量形式，根据普通方程化为法式方程的方法，得点M0(x0，y0，z0)到平面Ax+By+Cz+D=0的距离即5 结语数学分析、高等代数和解析几何是大学数学类专业的3门主干基础课程，即通常所说的“三高”课程.数学分析研究的对象是函数，研究函数的性质、微分和积分等内容，它往往通过函数的模型解决问题.而高等代数所讨论的是代数系统，如多项式环、线性空间等，它的特点是概念的高度抽象性和定理的高度概括性.解析几何则是指借助坐标系用代数方法解决几何问题的学科.一般而言，高等代数与解析几何的关系显得较为紧密，他们本质是“数”与“形”的互动关系，高等代数中的理论可在解析几何中寻找模型，解析几何中的内容需依靠高等代数中的理论来解决. 事实上，虽然“三高”课程的理论和方法不同，处理问题的思想方法也不同，但他们也能相互联系，毕竟殊途同归.所举的关于点到平面的距离公式的3个证明便是一个典型的例子.再例如，最小二乘法公式的证明也可利用多元函数的极值及欧氏空间的距离分别加以证明.建议，在“三高”课程的学习过程中，应经常反思三者的联系渗透之处，找出相关的例子，并从三者不同的视角加以研究，以加深对其的理解.【相关文献】[1] 吕林根.解析几何[M].第四版.北京：高等教育出版社，2006[2] 欧阳光中.数学分析：下册[M].3版.北京：高等教育出版社，2007[3] 易忠.高等代数与解析几何：下册[M].北京：清华大学出版社，2007[4] 北京大学数学系几何与代数教研室前代数小组.高等代数[M].3版.北京：高等教育出版社，2003。