C-R条件在极坐标中的表示推导

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Cauchy-Riemann条件(CR条件)是复分析中判断一个复函数在某一点上是否解析的重要条件。复函数 f ( z ) = u ( x , y ) + i v ( x , y ) f(z) = u(x, y) + iv(x, y) f(z)=u(x,y)+iv(x,y),其中 z = x + i y z = x + iy z=x+iy,在直角坐标系中满足以下Cauchy-Riemann方程:
∂ u ∂ x = ∂ v ∂ y , ∂ u ∂ y = − ∂ v ∂ x \frac{\partial u}{\partial x} = \frac{\partial v}{\partial y}, \quad \frac{\partial u}{\partial y} = -\frac{\partial v}{\partial x} xu=yv,yu=xv

要在极坐标下表示Cauchy-Riemann条件,首先我们将直角坐标 ( x , y ) (x, y) (x,y) 转换为极坐标 ( r , θ ) (r, \theta) (r,θ),通过以下关系:

x = r cos ⁡ θ , y = r sin ⁡ θ x = r\cos\theta, \quad y = r\sin\theta x=rcosθ,y=rsinθ

假设复函数 f ( z ) = f ( r , θ ) = u ( r , θ ) + i v ( r , θ ) f(z) = f(r, \theta) = u(r, \theta) + iv(r, \theta) f(z)=f(r,θ)=u(r,θ)+iv(r,θ),其中 u u u v v v r r r θ \theta θ 的函数。

推导过程

由复合函数求导可得:
∂ u ∂ r = ∂ u ∂ x ∂ x ∂ r = ∂ u ∂ x cos ⁡ θ   = ∂ v ∂ y ( sin ⁡ x ) ′ = ∂ v ∂ y ∂ y ∂ θ 1 r = 1 r ∂ v ∂ θ \begin{aligned} \frac{\partial u}{\partial r}&=\frac{\partial u}{\partial x}\frac{\partial x}{\partial r}=\frac{\partial u}{\partial x}\cos{\theta}\\\ &=\frac{\partial v}{\partial y}(\sin x)'=\frac{\partial v}{\partial y}\frac{\partial y}{\partial \theta}\frac{1}{r}=\frac{1}{r}\frac{\partial v}{\partial \theta} \end{aligned} ru =xurx=xucosθ=yv(sinx)=yvθyr1=r1θv
同样地,可以得到:
∂ u ∂ θ = − r ∂ v ∂ r \frac{\partial u}{\partial \theta}=-r\frac{\partial v}{\partial r} θu=rrv

<think>嗯,用户问的是点到极坐标直线的距离公式及其应用,特别是如何筛选距离小于等于某个容差值的点。首先,我需要回忆一下极坐标下直线是怎么表示的。极坐标中的直线通常用θ和ρ来表示,其中θ是直线与极轴(通常是x轴)的夹角,ρ是直线到原点的距离。不过,用户提到的是“极坐标表示的直线θ”,这里可能需要澄清一下,因为单独的θ可能不足以确定一条直线,通常还需要ρ。不过,可能用户指的是极坐标下的直线方程,例如ρ = r(θ)的形式,但更常见的是用ρ和θ来表示直线,比如ρ = x cosθ + y sinθ,这是标准形式。 接下来,点(x, y)到这条直线的距离公式是什么?根据直角坐标系下点到直线的距离公式,Ax + By + C = 0的距离是|Ax + By + C| / sqrt(A² + B²)。对于极坐标中的直线,标准形式是ρ = x cosθ + y sinθ,所以可以整理成x cosθ + y sinθ - ρ = 0。这样,对应的A是cosθ,B是sinθ,C是-ρ。代入距离公式的话,应该是|x cosθ + y sinθ - ρ| / sqrt(cos²θ + sin²θ),而分母sqrt(1)就是1,所以距离简化为|x cosθ + y sinθ - ρ|。 不过,用户提到的是“极坐标表示的直线θ”,可能这里的直线仅由θ确定,而ρ可能隐含?或者可能用户的问题有些表述上的误差。比如,在极坐标中,θ固定的话,可能指的是一条射线,但直线需要两个参数。或者,可能这里的直线是指θ方向,经过原点,但这样的话直线方程就是y = tanθ x,不过这种情况下距离公式就不一样了。需要确认用户的问题。 根据用户提供的引用内容,引用[1]中提到极坐标角angle(x,y)和极坐标距离distance(x,y),可能是在局部地图中的极坐标表示。而用户的问题是关于点到极坐标直线的距离,可能这里的直线是用θ和ρ表示的,比如在极坐标中的直线方程是ρ = r,或者更常见的直角坐标系下的直线转换为极坐标形式。 假设正确的直线方程是ρ = x cosθ + y sinθ,那么点到直线的距离就是|x cosθ + y sinθ - ρ|。所以公式应该是这样推导的。然后筛选距离小于等于tolerance的点,只需要计算每个点的这个距离,然后比较是否<= tolerance即可。 接下来,应用场景可能包括计算机视觉中的边缘检测,机器人导航中的障碍物距离计算,或者地理信息系统中的区域筛选。例如引用[1]提到的局部栅格地图中的极坐标处理,可能用于机器人感知周围障碍物的距离,或者引用[2]中的梯度计算与极坐标有关联。 在推导过程中,需要确保公式的正确性。例如,假设直线在极坐标表示为ρ = x cosθ + y sinθ,那么确实,点到直线的距离就是该表达式左边的绝对值。这是因为这个方程本身就是直线在直角坐标系下的标准形式,其中ρ是直线到原点的距离,θ是直线法线与x轴的夹角。 可能用户混淆了极坐标下的直线表示,比如将θ视为直线的方向,而实际上需要ρ参数。如果直线仅由θ给出,那可能指的是过原点且角度为θ的直线,这种情况下直线方程是y = x tanθ,对应的距离公式不同,为|y cosθ - x sinθ| / sqrt(cos²θ + sin²θ),即|y cosθ - x sinθ|。但这种情况下的直线是过原点的,而用户可能需要更一般的情况,即直线距离原点的距离是ρ,角度为θ,所以方程是x cosθ + y sinθ = ρ。 所以综合来看,正确的距离公式应该是|x cosθ + y sinθ - ρ|。这个公式的推导基于直角坐标系下点到直线的距离公式,将极坐标参数转换为直角坐标系下的直线方程。 在应用方面,筛选距离小于等于tolerance的点,可以通过计算每个点的距离值,然后进行条件判断。例如在编程中,可以遍历所有点,计算它们的距离,并保留满足条件的点。例如在Python中,可以用列表推导式或者numpy的数组操作来实现。 可能需要注意的问题包括:θ的单位(弧度还是角度),ρ的符号(可能表示方向),以及如何处理边缘情况,比如ρ=0时直线过原点等。此外,当点在直线附近时,如何高效计算和筛选,尤其是在大规模数据中的性能问题。 用户提供的引用[3]中提到了旋转矩阵和四元数,可能与坐标变换有关,但当前问题可能不直接相关,除非涉及到坐标系的旋转转换,比如将点转换到极坐标系后再计算距离,但原问题中的点(x,y)应该是在直角坐标系下的坐标,而直线是用极坐标参数表示的,所以可能不需要旋转处理。 总结步骤: 1. 确定极坐标直线方程的正确形式:ρ = x cosθ + y sinθ。 2. 推导点(x, y)到该直线的距离公式为|ρ' - ρ|,其中ρ' = x cosθ + y sinθ。 3. 筛选条件为距离 <= tolerance。 4. 应用场景可能涉及机器人导航、图像处理等。 需要验证公式的正确性,例如取特定点测试。比如,当直线θ=0,ρ=1时,直线方程是x=1。点(1,0)的距离应为0,点(2,0)的距离为1,符合公式计算。而用公式计算的话,x cos0 + y sin0 = x*1 + y*0 =x,所以距离|x -1|,确实正确。同样,如果θ=90度(π/2弧度),直线方程是y=ρ。此时距离公式为|y - ρ|,正确。这说明公式是正确的。</think>### 点 $(x,y)$ 到极坐标直线 $(\theta, \rho)$ 的距离公式推导 #### 1. 极坐标直线方程 极坐标系中,直线可表示为: $$\rho = x \cos\theta + y \sin\theta$$ 其中 $\rho$ 是直线到原点的距离,$\theta$ 是直线法线与 $x$ 轴的夹角。 #### 2. 点到直线的距离公式 点 $(x,y)$ 到该直线的距离公式为: $$d = |x \cos\theta + y \sin\theta - \rho|$$ **推导过程**: -极坐标直线方程改写为直角坐标系的标准形式: $$x \cos\theta + y \sin\theta - \rho = 0$$ - 利用点到直线 $Ax + By + C = 0$ 的距离公式: $$d = \frac{|Ax + By + C|}{\sqrt{A^2 + B^2}}$$ 代入 $A = \cos\theta$, $B = \sin\theta$, $C = -\rho$,分母为 $\sqrt{\cos^2\theta + \sin^2\theta} = 1$,最终简化为上述公式[^1]。 #### 3. 筛选距离 $\leq$ tolerance 的点 对点集 $\{(x_i, y_i)\}$,筛选条件为: $$|x_i \cos\theta + y_i \sin\theta - \rho| \leq \text{tolerance}$$ **实现示例(Python)**: ```python def filter_points(points, theta, rho, tolerance): filtered = [] for x, y in points: distance = abs(x * np.cos(theta) + y * np.sin(theta) - rho) if distance <= tolerance: filtered.append((x, y)) return filtered ``` #### 4. 应用场景 1. **机器人导航**:在局部地图中快速筛选靠近障碍物边界的点(如引用[1]中栅格地图的极坐标处理)。 2. **计算机视觉**:边缘检测时过滤噪声点,保留特定方向的边缘。 3. **几何计算**:快速判断点集与极坐标直线的空间关系。 ---
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