【计算几何】计算几何基础

【计算几何】计算几何基础计算几何-基础篇计算几何定义:对几何外形信息的计算机表示分析。(其实就是利用计算机建立数学模型解决几何问题。)计算几何研究的对象是几何图形。早期人们对于图像的研究一般都是先建立坐标系,把图形转换成函数,然后用插值和逼近的数学方法,特别是用样条函数作为工具来分析图形,取得了可喜的成功。然而,这些

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计算几何-基础篇

计算几何

定义:对几何外形信息的计算机表示分析。(其实就是利用计算机建立数学模型解决几何问题。)

计算几何研究的对象是几何图形。早期人们对于图像的研究一般都是先建立坐标系,把图形转换成函数,然后用插值和逼近的数学方法,特别是用样条函数作为工具来分析图形,取得了可喜的成功。然而,这些方法过多地依赖于坐标系的选取,缺乏几何不变性,特别是用来解决某些大挠度曲线及曲线的奇异点等问题时,有一定的局限性。

平面直角坐标系

平面直角坐标系其实就是笛卡尔坐标系,在计算几何中,我们经常会用到坐标表示,点和向量都是通过坐标来保存的。

向量及其运算

向量的基础知识

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向量(也称为欧几里得向量、几何向量、矢量):既有大小又有方向的量称为向量。在数学中研究的向量为自由向量,即只要不改变它的大小和方向,起点和终点可以任意平行移动的向量。记\(\vec{a}\)a

有向线段:带有方向的线段称为有向线段。有向线段三要素:起点,方向,长度,有了三要素,终点就唯一确定。我们用有向线段表示向量。

向量的模:有向线段\(\overrightarrow{AB}\)的长度称为向量的模,其实就是向量的大小。即为\(|\overrightarrow{AB}|\)\(|\vec{a}|\)

零向量:模为零的向量。零向量的方向任意。

单位向量:模为1的向量称为该方向上的单位向量。

平行向量:方向相同或相反的两个非零向量。记作\(a\parallel b\)。对于多个互相平行的向量,可以任作一条直线与这些向量平行,那么任一组平行向量都可以平移到同一直线上,所以平行向量又叫共线向量

滑动向量:沿着直线作用的向量称为滑动向量。

固定向量:作用于一点的向量称为固定向量。

相等向量:模相等且方向相同的向量。

相反向量:模相等且方向相反的向量。

向量的夹角:已知两个非零向量\(\vec{a},\vec{b}\),作\(\overrightarrow{OA}=\vec{a},\overrightarrow{OB}=\vec{b}\),那么$\theta=\angle AOB $ 就是向量\(\vec{a}\)与向量\(\vec{b}\)的夹角。记作:\(\left\langle a,b \right\rangle\),显然当\(\theta=0\)时,两向量同向,\(\theta= \pi\)时两向量反向,\(\theta = \frac{\pi}{2}\)时,两向量垂直,记作\(\vec{a} \perp \vec{b}\)。并且我们规定\(\theta \in [0,\pi]\)

\({\color{Red}注意}\):平面向量具有方向性,我们并不能比较两个向量的大小(但可以比较两向量的模长)。但是两个向量可以相等。

向量的运算

\(\vec{a}=(x_1,y_1)\),\(\vec{b}=(x_2,y_2)\)

加减法

既然向量具有平移不变性,那么\(\vec{a}+\vec{b}\)就是将两条有向线段相连,即:\(\vec{a}+\vec{b}=(x_1+x_2,y_1+y_2)\)

那向量的减法\(\vec{a}-\vec{b}\),其实就是\(\vec{a}+(-\vec{b})\),即\(\vec{a}-\vec{b}=(x_1-x_2,y_1-y_2)\)

向量的加减法是满足以下法则的:

  • 三角形法则:若要求和的向量首尾顺次相连,那么这些向量的和为第一个向量的起点指向最后一个向量的终点;
  • 平行四边形法则:若要求和的两个向量共起点,那么它们的和向量为以这两个向量为邻边的平行四边形的对角线,起点为两个向量共有的起点,方向沿平行四边形对角线方向。

所以说向量的加减法就有了几何意义,并且满足交换律和结合律

数乘

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规定\(\left\lceil 实数\lambda与向量\vec{a}的积 \right\rfloor\)为一个向量,这种运算就是数乘。记作\(\lambda\vec{a}\),并且满足以下性质:

  • \(|\lambda\vec{a}|=|\lambda||\vec{a}|\)
  • \(\lambda>0\)时,\(\lambda\vec{a}\)\(\vec{a}\)同向,当\(\lambda=0\)时,\(\lambda\vec{a}=0\),当\(\lambda<0\)时,\(\lambda\vec{a}\)\(\vec{a}\)方向相反。
\[\lambda(\mu\vec{a})=(\lambda\mu)\vec{a}\\ (\lambda+\mu)\vec{a}=\lambda\vec{a}+\mu\vec{a}\\ \lambda(\vec{a}+\vec{b})=\lambda\vec{a}+\lambda\vec{b}\\ (-\lambda)\vec{a}=-(\lambda\vec{a})=-\lambda(\vec{a})\\ \lambda(\vec{a}-\vec{b})=\lambda\vec{a}-\lambda\vec{b} \]

向量的数乘其实就是对向量进行放缩

点积

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向量的点积也叫数量积、内积,向量的点积表示为\(\vec{a}·\vec{b}\),是一个实数。计算式为:

\[\vec{a}·\vec{b}=|\vec{a}||\vec{b}|cos\theta(\theta=\left\langle \vec{a},\vec{b} \right\rangle)(\theta表示\vec{a},\vec{b}的夹角) \]

三角形恒等变换的推导:

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\[\because \vec{a}·\vec{b}=|\vec{a}||\vec{b}|cos\theta\\ \therefore \vec{a}·\vec{b}=\sqrt{(x_1)^2+(y_1)^2}·\sqrt{(x_2)^2+(y_2)^2}·cos\theta\\ \because cos\theta=cos(\alpha-\beta)=cos\alpha cos\beta + sin\alpha sin\beta\\ \because cos\alpha=\dfrac{x_1}{\sqrt{(x_1)^2+(y_1)^2}},sin\alpha=\dfrac{x_1}{\sqrt{(y_1)^2+(y_1)^2}}\\ cos\beta=\dfrac{x_2}{\sqrt{(x_2)^2+(y_2)^2}},sin\beta=\dfrac{y_2}{\sqrt{(x_2)^2+(y_2)^2}}\\ \therefore 整理代入得:\vec{a}·\vec{b}=x_1x_2+y_1y_2 \]

同时点积是满足交换律,结合律和分配律的。

点积应用:

叉积

也叫矢量积,外积。几何意义是两向量由平行四边形法则围成的面积。叉积是一个向量,垂直于原来两个向量所在的平面。(根据叉乘的模是平行四边形的面积我们可以想象,叉乘的结果是一个有方向的面,而面的方向平行于面的法线,所以面的方向垂直于面上任何一个向量),即:

\[|\vec{a} × \vec{b}|=|\vec{a}||\vec{b}|sin\left\langle a,b \right\rangle \]

并且,\(\vec{a}×\vec{b}=(x_1y_2-x_2y_2)\)

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叉积是一个有向面积:

  • \(\vec{a}×\vec{b}=0\),等价于\(\vec{a},\vec{b}\),共线(可以反向);
  • \(\vec{a}×\vec{b}>0\)\(\vec{b}\)\(\vec{a}\)左侧;
  • \(\vec{a}×\vec{b}<0\)\(\vec{b}\)\(\vec{a}\)右侧。

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判断两向量共线

两个非零向量\(\vec{a}\)\(\vec{b}\)共线\(\iff\)有唯一实数\(\lambda\),使得\(\vec{b}=\lambda\vec{a}\)。由向量的数乘即可得证。

推论:如果\(l\)为已经过点A且平行于已知非零向量\(\vec{a}\)的直线,那么对空间任一点O,点P在直线\(l\)上的充要条件是存在实数\(t\),满足等式:\(\vec{OP}=\vec{OA}+t\vec{a}\)

其中向量\(\vec{a}\)叫做直线\(l\)的方向向量。

基本定理和坐标表示

平面向量基本定理

平面向量基本定理:两个向量\(\vec{a}\)\(\vec{b}\)不共线的充要条件是,对于和向量\(\vec{a}\)\(\vec{b}\)共面的任意向量\(\vec{p}\),有唯一实数对\((x,y)\)满足\(\vec{p}=x\vec{a}+y\vec{b}\)

证明(非常简单):

\[对于平面上的任意向量可以沿指定方向被分解为任意两个向量,\\ 平面上的任意两个向量可以沿指定方向合成任意指定向量。\\ 对于有唯一实数对我们可以用反证法:\\ 假设有两个及以上的实数对满足要求为(m,n)\\ \therefore x\vec{a}+y\vec{b}=m\vec{a}+n\vec{b}\\ \therefore (x-m)\vec{a}=(n-y)\vec{b}\\ \because \vec{a}和\vec{b}不共线\\ \therefore x=m,n=y\\ 与假设矛盾所以结论成立\\证毕 \]

在同一平面内的两个不共线的向量称为基底

如果基底相互垂直,那么我们在分解的时候就是对向量正交分解

平面向量的坐标表示

如果取与横轴与纵轴方向相同的单位向量\(i,j\)作为一组基底,根据平面向量基本定理,平面上的所有向量与有序实数对\((x,y)\)一一对应。

而有序实数对

而有序数对\((x,y)\)与平面直角坐标系上的点一一对应,那么我们作\(\vec{OP}=\vec{p}\),那么终点\(P(x,y)\)也是唯一确定的。由于我们研究的都是自由向量,可以自由平移起点,这样,在平面直角坐标系里,每一个向量都可以用有序实数对唯一表示。

坐标运算

平面向量线性运算

由平面向量的线性运算,我们可以推导其坐标运算,主要方法是将坐标全部化为用基底表示,然后利用运算律进行合并,之后表示出运算结果的坐标形式。

对于向量\(\vec{a}=(m,n)\)和向量\(\vec{b}=(p,q)\),则有:

\[\vec{a}+\vec{b}=(m+n,n+q)\\ \vec{a}-\vec{b}=(m-n,n-q)\\ k\vec{a}=(km,kn),k\vec{b}=(kq,kq) \]

向量的坐标表示

已知两点\(A(a,b),B(c,d)\),则\(\vec{AB}=(c-a,d-b)\)

平移一点

将一点\(P\)沿一定方向平移某单位长度,只需要将要平移的方向和距离组合成一个向量,利用三角形法则,用\(\vec{OP}\)加上这个向量即可,得到的向量终点即为平移后的点。

三点共线的判定

在平面上\(A,B,C\)三点共线的充要条件是:\(\vec{OC}=\lambda\vec{OB}+(1-\lambda)\vec{OA},(O为平面内不与直线AC共线任意一点)\)

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证明:

\[若点B与AC共线,由共线向量定理可知:\vec{AC}=\lambda\vec{AB}\\ \therefore \vec{AC}=\lambda\vec{AB}\iff\vec{OC}-\vec{OA}=\lambda(\vec{OB}-\vec{OA})\iff\vec{OC}=(1-\lambda)\vec{OA}+\lambda\vec{OB}\\ 证毕 \]

向量旋转

\(\vec{a}=(x_1,y_1)\),那么长度\(l=\sqrt{x^2+y^2}\)。若将顺时针旋转\(\theta\)度得到\(\vec{b}=(x_2,y_2)\),则有:

\[x_2=x_1\cos \theta-y_1 \sin \theta,y2=x_1 \sin \theta+y_1 \cos\theta \]

可以用点积或三角形恒等变换易证。

计算几何基础的内容就到这里了,现在计算几何的基础都已经掌握了的话,就可以去写更深层次的算法了,完结撒花~。

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