開學已經是第二週了,我的《微分幾何》也上課兩周了,進度比較慢,現在才講到平面曲線的曲率。在平面曲線$\boldsymbol(t)=(x(t),y(t))$某點上可以找出單位切向量。
$$\boldsymbol=\left(\frac,\frac\right)$$
其中$ds^2 =dx^2+dy^2$,將這個向量逆時針旋轉90度之後,就可以定義相應的單位法向量$\boldsymbol$,即$\boldsymbol\cdot\boldsymbol=0$。
常規寫法
讓我們用弧長$s$作為引數來描述曲線方程,$\boldsymbol(s)=(x(s),y(s))$,函式上的一點表示對$s$求導。那麼我們來考慮$\dot}$,由於$\boldsymbol^2=1$,對s求導得到
$$\boldsymbol\cdot\dot}=0$$
也就是說$\dot}$與$\boldsymbol$垂直,由於只是在平面上,所以$\dot}$與$\boldsymbol$平行。即
類似地,有$\dot}$與$\boldsymbol$平行。並且對$\boldsymbol\cdot\boldsymbol=0$求導得到
$$\dot}\cdot\boldsymbol+\boldsymbol\cdot\dot}=0$$
複數表示
以上是教科書的標準寫法,但事實上,研究平面曲線的最方便的工具還是複數。將$\boldsymbol(s)$用乙個帶引數的複數表示$z(s)$,那麼上面的兩式可以寫成更簡潔的乙個式子
這是簡潔而有效的。
另外,不妨設$dz=ds e^$,那麼
$$\dot=e^$$
自然地$$\ddot=e^\left(i\dot\right)$$
所以曲率可以表示為
各種座標
利用它可以很方便地推導出各種座標系下的曲率表示式,如曲線為一般的引數方程$(x(t),y(t))$時,用函式加一撇表示對t求導,有$ds=\sqrtdt,\phi=\arctan\left(\frac\right)$,那麼
$$\frac=\frac-\frac}\right)^2}\div \left(\frac\right)$$
代入整理易得
在極座標下,設$r=f(\theta)$,則$z=f(\theta)e^$,那麼
$$dz=\left(\frac+i f\right)e^d\theta$$
所以$$ds=\sqrt\right)^2}d\theta$$
而$\phi=\arctan\frac\right)}+\theta$,那麼
$$\frac=\left[\frac\right) f/\left(\frac\right)^2}\right)^2}+1\right]\div \left(\frac\right)$$
代入整理得
三維空間有沒有類似方便的東西呢?我也正在思考^_^
打賞支付寶打賞
蘇劍林. (2014, mar 04). 《平面曲線的曲率的複數表示 》[blog post]. retrieved from
TensorFlow 平面曲線擬合
平面曲線屬於非線性函式,至少需要 3 層的神經網路 輸入層,隱藏層x1,輸出層 來實現,為達到較好的效果,可嘗試更多層,下面的例子使用了2層隱藏層,採用最基本的全連線形式,隱藏層的神經元個數沒有嚴格要求,根據實際專案選擇,下面例子選用8個。下面通過 實現 import tensorflow as t...
各類曲線的引數方程 高中常見曲線的複數形式
既然乙個複數z x yi可以表示乙個點 x,y 自然地,我也就想,那麼顯然可以用複數來表示我們常見的一些曲線。用複數表示的曲線,最簡單的是圓。方程 z 1表示單位圓,很容易理解,這個方程用x,y來表達就是 顯然,方程 z 1更簡潔,我喜歡。我們在這個最簡單方程基礎上,繼續往複雜處挖掘。方程 z 1 ...
ks 曲線 ROC曲線與KS曲線的理解
roc曲線 roc曲線是評判乙個模型好壞的標準,有兩個值要知道,fpr 假正率 和tpr 真正率 roc曲線就是以這兩個值為座標軸畫的。比如邏輯回歸得到的結果是概率,那麼就要取閾值來劃分正負,這時候,每劃乙個閾值,就會產生一組fpr和tpr的值,然後把這組值畫成座標軸上的乙個點,這樣,當選取多組閾值...