SciTech-Mathmatics-Analysis:分析: 参数方程

将坐标方程 \(\large x^2 + y^2 = 1\) 转化为 $\large x =sin(t) \ and \ y=cos(t) $

参数方程“引人另外的变量(参数变量)”,本质是“升维过程”,在高维空间研究

  • 数学家Euler(欧拉), 曾经引入的一种研究曲线的参数方程方法,

    就是把区线上动点\(p\)的坐标\(x\)和\(y\),分别表示为关于\(t\)的函数,

    那么随着\(t\)的变化,点\(p\)的位置也随之发生变化,从而形成同一条曲线;

    这个其实就是我们中学学过的参数方程。
  • 比如平面上的单位圆,
    • 如果用xy坐标方程来表示,就是\(\large x^2 + y^2 = 1\)
    • 用参数方程来表示,就是$\large x =sin(t) \ and \ y=cos(t) $
  • 上面两种表示方法都表示同一曲线。那为什么还要引入“参数方程”?
    • 参数方程的产生,事实上是数学史上一个非常重要的事件;

      甚至于微积分的诞生,也与此有关。
    • 那么参数方程有什么意义?

参数方程的 意义

  1. 参数方程可以更好的表示物体的运动(速度,方向),例如:

    • 对比以下两组方程,可以明确的发现两者代表的“转速”区别

      后一个方程的是前一个方程的2倍。

      $\large x =sin(t) \ and \ y=cos(t) $

      $\large x =sin(2t) \ and \ y=cos(2t) $

      以上两个方程,“消参”后表示的是同一个 xy 方程,即同一条曲线。

      但是,“消参”后的xy方程是看不出“转速”的区别的,而参数方程可以。
    • 对比以下两组方程,可以明确的发现两者代表的“方向”区别

      后一个方程是“逆时针”,前一个方程是“顺时针”。

      $\large x =sin(t) \ and \ y=cos(t) $

      $\large x =sin(t) \ and \ y=cos(-t) $

      但是,“消参”后的xy方程是看不出“方向”的区别的,而参数方程可以。
    • 对比以下两组方程,可以明确的发现两者代表的“phase”区别

      后一个方程的 与 前一个方程的 有 $\dfrac{\pi}{2} $的偏移。

      $\large x =sin(t) \ and \ y=cos(t) $

      $\large x =sin(t+\dfrac{\pi}{2}) \ and \ y=cos(t+\dfrac{\pi}{2}) $

      但是,“消参”后的xy方程是看不出“phase”的区别的,而参数方程可以。

通过以上的对比,总结:

  • xy 方程 是“轨迹方程”只表示运动的“轨迹”,

  • 参数方程,不仅能表示运动"轨迹(消参)",还能表示方向、速度、phase等;

    参数方程,还可以表示一些xy轨迹方程表示不了的曲线,例如:摆线,螺旋线,弓形线等。

  • 参数方程无论是“数”、“形”或 “数形结合”上都更精简而且符合人性。

    尽管也可将sin(t)和cos(t)用x与y的表达式 表示:

    $\large t = arcsin(x) \ or \ t=arccos(y) $

  • 实例

    • “地、月、日系统的运动轨迹”也需要使用参数方程;
    • \(\large Mark\ Zuckerberg的Meta公司,其Logo就是用参数方程可表示的\)。
  • 使用参数方程,还可以非常容易而深刻的研究一些曲线的形状和性质;

    例如: 切线、法线、螺旋线、弧长、曲率,挠率等。以及各种各样的基本形式。

    事实上正是对于这些问题的深入研究,才导致了微积分的产生,与微分几何的发展。

  • 参数方程, 还等价于向量函数,因此它还促进了向量代数与向量微积分的发展

  • 参数方程真的是非常重要而且有意义的研究方法

SciTech-Mathmatics-Analysis:分析: “升维”研究 之 数学家发明"参数方程": 将坐标方程 $\large x^2 + y^2 = 1$ 转化为 $\large x =sin(t) \ and \ y=cos(t) $的更多相关文章

  1. AI之旅(3):升维与最小二乘法

    前置知识   矩阵的逆 知识地图   首先我们将了解一种叫升维的方法,用已有特征构造更多的特征.接着通过对空间与投影建立一定的概念后,推导出最小二乘法. 当特征数量不足时   在上一篇<初识线性 ...

  2. 通过分析 JDK 源代码研究 TreeMap 红黑树算法实现

    本文转载自http://www.ibm.com/developerworks/cn/java/j-lo-tree/ 目录: TreeSet 和 TreeMap 的关系 TreeMap 的添加节点 Tr ...

  3. AX中四种库存ABC分析法原理研究

    库存ABC分类,简单的说就是抓大放小,是为了让我们抓住重点,用最大精力来管理最重要的物料,而对于不太重要的物料则可以用较少的精力进行管理.它和我们平常说的八二法则有异曲同工之妙. 既然要应用库存ABC ...

  4. cf1107e uva10559区间dp升维

    /* 区间dp,为什么要升维? 因为若用dp[l][r]表示消去dp[l][r]的最大的分,那么显然状态转移方程dp[l][r]=max{dp[l+1][k-1]+(len[l]+len[k])^2+ ...

  5. CNN-利用1*1进行降维和升维

    降维: 比如某次卷积之后的结果是W*H*6的特征,现在需要用1*1的卷积核将其降维成W*H*5,即6个通道变成5个通道: 通过一次卷积操作,W*H*6将变为W*H*1,这样的话,使用5个1*1的卷积核 ...

  6. 神经网络中的降维和升维方法 (tensorflow & pytorch)

    大名鼎鼎的UNet和我们经常看到的编解码器模型,他们的模型都是先将数据下采样,也称为特征提取,然后再将下采样后的特征恢复回原来的维度.这个特征提取的过程我们称为"下采样",这个恢复 ...

  7. LoadRunner 11 中Analysis分析

    原文:http://www.cnblogs.com/Chilam007/p/6445165.html analysis简介 分析器就是对测试结果数据进行分析的组件,它是LR三大组件之一,保存着大量用来 ...

  8. GSEA - Gene set enrichment analysis 基因集富集 | ORA - Over-Representation Analysis 分析原理与应用

    RNA-seq是利器,大部分做实验的老板手下都有大量转录组数据,所以RNA-seq的分析需求应该是很大的(大部分的生信从业人员应该都差不多要沾边吧). 普通的转录组套路并不多,差异表达基因.富集分析. ...

  9. Java提高篇——通过分析 JDK 源代码研究 Hash 存储机制

    HashMap 和 HashSet 是 Java Collection Framework 的两个重要成员,其中 HashMap 是 Map 接口的常用实现类,HashSet 是 Set 接口的常用实 ...

  10. 通过分析 JDK 源代码研究 TreeMap 红黑树算法实现--转

    TreeMap 和 TreeSet 是 Java Collection Framework 的两个重要成员,其中 TreeMap 是 Map 接口的常用实现类,而 TreeSet 是 Set 接口的常 ...

随机推荐

  1. EFCore Study(3)——“一”对多关系的设定和插入、查找级联操作

    一.建立文章.评论类 /// <summary> /// 文章 /// </summary> public class Artitle { public int Id { ge ...

  2. Maven版本号管理规范:为何父POM是统一依赖版本的最佳实践?

    结论先行 在Maven多模块项目中,依赖的版本号应集中定义在父POM的<dependencyManagement>中,子模块通过继承父POM来引用版本号,通常无需在子POM中重复声明.这能 ...

  3. BP算法完整推导 2.0 (上)

    前面的笔记已经把 BP算法给推导了, 那4大公式, 核心就是 求偏导数的链式法则, 这篇, 再来跟着大佬来推一波, 目的是为了加深印象. 关于记忆这个话题, 心理学家,其实早已经给出了答案, 最好的记 ...

  4. C#开发的Panel滚动分页控件 - 开源研究系列文章

    前些时候因为想拥有一个自己的软件快捷打开软件,于是参考Windows 11的开始菜单,进行了编写这个应用软件,里面有一个功能就是对显示的Panel里的应用对象的分页功能,于是就想写一个对Panel的自 ...

  5. 使用 C++ 20 协程降低异步网络编程复杂度

    传统异步回调 vs C++20协程 协程是一种函数对象,可以设置锚点做暂停,然后再该锚点恢复继续运行.它是如何应用在网络异步编程方面的,请对比下面的两种代码风格: 基于回调的异步网络编程 先来看一个异 ...

  6. 【TrafficMonitor】无法显示13代intel的CPU温度

    原因分析 TrafficMonitor的温度检测是利用了第三方软件LibreHardwareMonitor,并且这个问题可能与CPU有关 按照作者的指示,我们下载并启动了最新的LibreHardwar ...

  7. HarmonyOS运动开发:精准估算室内运动的距离、速度与步幅

    前言 在室内运动场景中,由于缺乏 GPS 信号,传统的基于卫星定位的运动数据追踪方法无法使用.因此,如何准确估算室内运动的距离.速度和步幅,成为了运动应用开发中的一个重要挑战.本文将结合鸿蒙(Harm ...

  8. Just:告别 Makefile 的现代命令行任务运行器

    本文推荐的一个轻量级命令行工具--Just,它提供了一种简单高效的方式来管理项目任务,类似于传统的 Make 工具,但具有更简洁的语法和更现代化的功能. 我目前在一些小项目中开始使用它来管理一些日常的 ...

  9. AI大模型应用开发-用LangChain构建带Agen流程的RAG系统

    随着大模型(LLM)能力越来越强,RAG(Retrieval Augmented Generation,检索增强生成)技术成为增强大模型知识准确性的关键手段. 通过检索实时数据.外部文档,模型能回答更 ...

  10. 现代Web安全实践:基于Token与Refresh Token的单点登录(SSO)实现

    ​ 在数字化转型加速的今天,单点登录(SSO)已成为企业身份管理的核心基础设施.袋鼠云UED团队在过去几年中,为金融.政务.医疗等领域的大型系统构建SSO解决方案.本文将分享基于Token的标准SSO ...