趣味三角——第6章——两个几何定理

三角形垂心定理的3种另类证明:适合初中生的趣味几何方法 本文介绍了三角形垂心定理的三种趣味证明方法,适合初中生理解。通过圆幂定理、向量坐标法和折纸实验,生动展示了三条高线交于一点的几何奥秘,帮助学生在实践中感受数学之美。 阅读详情

                                               第6章 两个几何定理

It is the glory of geometry that from so few principles,

fetched from without, it is able to accomplish so much.

(几何学的荣耀在于,仅从几个原理出发,外求于无物,但却能够完成如此非凡的壮举。)

——Isaac Newton

欧几里德(Euclid)<<几何原理>>(Elements)第三册的命题(proposition) 20 说:

在一个圆中,当圆心角与圆周角的圆周(即角所对应的圆上的圆弧段)相同时,圆心角是圆周角的两倍。[1]

用更通俗的话言来表述,这个命题指的是,一个内接(inscribed)圆中的角(即,顶角在圆周上的角,不妨称为“圆周角”)等于正对向是同一条弦的圆心角的一半(图28)。

 

----------图28 Euclid几何原理第三册的命题命题20-------------------------

这个定理的两个推论(corollaries)紧随其后:(1) 在一个已知圆中,所有正对向为同一条弦的内接圆周角相等(这是Euclid的第21个命题;见图29);(2) 所有正对向为同一条直径的内接圆周角都是直角(见图30)。据说最后一个结果已经被泰勒斯(Thales)证明了(尽管巴比伦人在他之前一千年就已经知道了)并且可能是有史以来最早被证明的定理之一。

 

----------图29 Euclid几何原理第三册的命题命题21-------------------------

 

----------图30所有正对向为同一条直径的内接圆周角都是直角------------------

这个简单的定理及其两个推论是三角函数信息的瑰宝(treasure trove),我们将在本书中多次使用它。让我们在这里用它来证明正弦定理。图31展示了一个圆内接三角形ABC,O为圆心,半径为r。

 

-------------------------------图31 正弦法则 锐角案例------------------

我们有,∠AOB = 2∠ACB = 2γ。从O到AB画一条垂直平分线。则sin(γ) = (c/2)/ γ,因此,c/ sin(γ) = 2r  = 常量。因此,比率c/ sin(γ)是一个常量(即,不管c和γ如何改变,其比值保持定值),我们有

\frac{a}{sin\alpha }=\frac{b}{sin\beta }=\frac{c}{sin\gamma }-----------------------------------------(1)

这个证明不仅是一个简单的模型,它还给出了完整形式的正弦定律;更通用的证明,基于将一个三角形分成两个直角三角形,完全忽略了关于2r的陈述。

在图31中,γ是一个锐角(acute),这意味着圆心位于三角形内。假如γ是一个钝角(obtuse)(图32),则圆心在三角形外,因此,(γ对向的)圆弧AB大于半圆周。

 

-------------------------------图32 正弦法则 钝角案例-------------------------------------------

因此,以O为圆心的圆心角AOB为γ’ = 360°- 2γ 。再次,从O到AB画一条垂直平分线:我们有,sin(γ’/2) = (c/2)/ γ。但是,sin(γ’/2) = sin(180°- γ) = sin(γ)。因此,我们还是得到c/ sin(γ) = 2r ,如前一样。

 

------------------------------------图33 倍角公式的几何证明--------------------------------------------

从我们的定理,我们还可以获得更多的信息。图33展示了一个单位圆及其上的一点P。我们令OP与正向x轴之间的夹角为2θ。则∠ORP = θ ,其中,其中R的坐标点为(-1,0)。对∠ORP应用正弦法则,我们得到RP/sin(180°- 2θ) = OP/sinθ 。但是,sin(180°- 2θ) = sin(2θ),并且OP = 1,因此,RP/sin(2θ) = 1/sinθ ,从此,我们得到

sin(2θ) = RP sinθ -------------------------------------(2)

现在从O点向RP作垂直平分线OS ;在直角三角形ORS中, 我们有cosθ = RS/RO = (RP/2)/RO = (RP/2),因此,RP = 2cosθ , 将这个等式代回到公式(2),我们得到

sin2θ = 2sinθcosθ-------------------------------------(3)

这就是正弦函数的倍角公式。再用同样的作垂线法,从P点向x轴作垂线PQ, 我们有

cos2\theta = OQ = RQ - RO = RPcos\theta -1 = (2 cos\theta ) cos\theta -1 = 2cos^{2}\theta -1------(4)

这就是余弦函数的倍角公式。最后,在证明了倍角公式后,我们只需将2θ替换为Φ即可推导出相应的半角公式。

  让我们暂时回到正弦定理的证明。由于任意三个不共线的(noncollinear)点唯一确定一个圆,因此每个三角形都可以恰好内接(inscribed)在一个圆中。实际上,我们可以将三角形的角视为内接角,将边视为该圆中的弦。因此,正弦定理实际上是一个关于圆的定理。如果我们让内接圆的直径(diameter)为单位1并将这个圆称为“单位圆(unit circle)”,那么正弦定律简单地说就是

a = sinα ,b = sinβ ,c = sinγ ,

即,“在单位圆中, 内接三角形的每一边都等于边所对应角的正弦值。”(见图34) 事实上,我们可以将一个角的正弦“定义”为它在单位圆中所对向的弦的长度,这个定义与将正弦定义为直角三角形两条边之比的传统定义一样好。(事实上​​,它的优点是角度可以在0°到 180°度之间变化——是直角三角形范围的两倍。) 正如我们在第2章中看到的,Ptolemy在他的弦表中使用的正是对正弦函数的这种解释。

 

--------------------图34 单位圆中的正弦定律---------------------------------

在Ptolemy的<<天文学大成>>( Almagest)中,我们发现如下的命题,我们称其为Ptolemy定理:[2]

“The rectangle contained by the diagonals of any quadrilateral inscribed in a circle is equal to the sum of the rectangles contained by the pairs of opposite sides”(任何内接于圆的四边形的对角线所包含的矩形等于一对相对边所包含的矩形之和)。[3]

这个神秘的(cryptic)声明是什么意思呢?首先,希腊人将数字解释为线段的长度,将两个数字的乘积解释为以给定数字为边长的矩形的面积。因此,“对角线所包含的矩形”是指边为内接四边形的对角线的矩形的面积,“由一对相对边所包含的矩形”也有类似的解释。 简而言之,“包含于……的矩形(a rectangle contained by)”仅表示“……的乘积”。 Ptolemy定理可以表述如下:在一个内接于圆的四边形中,对角线的乘积等于相对边的乘积之和。参见图35。这指的是

AC.BD = AB.CD + BC.DA----------------------(5)

 

--------------------图35 Ptolemy定理---------------------------------

因为这个定理并不像几何原理中的定理那样广为人知,这里,我们给出Ptolemy的证明方法: 用一条边,比如说AB,作为起始边,我们构造一个角ABE等于DBC。现在,角CAB和角CDB也是相等的,因为它们有相同的对向弦BC。因此,三角形ABE和DBC是相似三角形,具有两对相等的角(译注:实际上是三对相等的角)。因此,AE/AB = DC/DB,从这个等式,我们得到

AE. DB = AB.DC----------------------(6)

假如我们现在将角EBD加到等式∠ABE = ∠DBC两边,我们得到∠ABD = ∠EBC。但是角BDA和角BCE也是相等的,因为它们具有共同的弦AB。因此,三角形ABD和三角形EBC是相似三角形,因此,AD/DB = EC/CB ,所以有

 EC. DB = AD.CB----------------------(7)

最后,将等式(6)和(7)相加,我们有(AE + EC). DB = AB.DC + AD.CB ;用AC替换掉AE + EC , 我们得到所求的结果(注意,边是无向线程(非向量),因此,BD = DB , 等等)。

假如我们令四边形ABCD为矩形(图36),则所有四个角构成直角,此外,AB = CD,BC = DA,以及AC = BD,等式(5)则表明的是

(AC)^{2} = (AB)^{2}+(BC)^{2}--------(8)

 

--------------------图36 Ptolemy定理---------------------------------

这正是毕达哥拉斯定理(Pythagorean Theorem,即勾股定理)! 这个最著名的数学定理的证明出现在Elisha Scott Loomis 的经典著作中<<The Pythagorean Proposition>>(毕达哥拉斯命题)256个证明中的第66个中。[4]

Ptolemy定理的三角学意义是什么呢?对于特殊案例ABCD为矩形的情况,AC是我们的单位园中的直径,因此,AC = 1。此外,使用α表示角BAC,我们有AB = cosα ,BC = sinα 。则,代入等式(8),则成了

1 = cos^{2}\alpha +sin^{2}\alpha

这就是勾股定理的等价形式。但是,还能导出更多的东西。令ABCD为任意四边形,其中一条对象线,比如说对角线AC ,使之与直径重合(coincides)(见图37)。则∠ABC和∠ADC是直角。 令∠BAC = α, ∠CAD = β。则,我们有BC = sinα, AB = cosα, CD = sinβ, AD = cosβ,以及BD = sin(α+β),因此,通过Ptolemy定理得到

1.sin(α+β) = sinα.cosβ + cosα.sinβ

这是正弦函数的加法公式!

 

------------------图37 sin(α+β) = sinα.cosβ + cosα.sinβ的几何证明----------

差的公式sin(α-β) = sinα.cosβ - cosα.sinβ同样可以相同的方式获得,考虑一个四边形,其中的一条边,比如说AD ,使之与直径重合(见图38))。

 

------------------图38 sin(α-β) = sinα.cosβ - cosα.sinβ的几何证明----------

因此,Ptolemy已经知道三角学中可能是最重要的一个公式,他在计算他的和弦表时使用它发挥了巨大作用;Hipparchus很可能在(Ptolemy之前)两个半世纪前就已经发现了它。古老的格言仍然是正确的:“太阳底下没有新鲜事。”

注释和文献来源:

1. Euclid的<<The Elements>>(几何原理)由Thomas Heath先生翻译(成英文),并作导读和评注(Annapolis: St. John’s College Press, 1947版),卷2,第46-49页。

2. Tobias Dantzig,在他的书<<The Bequest of the Greeks>>(希腊人的遗赠) (New York: Charles Scribner’s Sons, 1955版),第173页中指出,这个定理可能已经被Apollonius发现了,他生活在Ptolemy出生前的三个世纪。

3. Euclid的<<The Elements>>(几何原理) 卷2,第225-228页。

4. Loomis, <<The Pythagorean Propositon>>(1940初版; Washington, D.C.:全国数学教师委员会, 1968重印),第66页。256个证明中没有一个依赖于三角学:“[毕达哥拉斯定理] 没有三角学证明,因为三角学的所有基本公式本身都是基于勾股定理的真实性……, 三角学“是”,因为勾股定理“是”(第244 页)。在这些证明中,有一个(编号231)由James A. Garfield于1876 年提出(propose),那是在他成为美国总统之前的五年。

内容来源:

<<Trigonometric Delights>> 作者:Eli Maor

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

efm32 入门.pdf

本PDF共计22页,介绍的是操作驱动API,下载与否自己斟酌。

扒一扒那些叫欧拉的定理们(四)——平面几何欧拉定理美学鉴赏

早点关注我,精彩不迷路!上一篇我们聊完了空间立体几何范畴内的欧拉定理及其抽象形式,相关内容回顾请戳:扒一扒那些叫欧拉的定理们(三)——简单多面体欧拉定理的抽象形式扒一扒那些叫欧拉的定理们(...

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三条中线分的六个三角形_初中三年必备数学几何定理,分年级段总结,赶快收藏...

初中三年必备数学几何定理,分年级段总结,赶快收藏!初一年级1.点、线、角点的定理:①过两点有且只有一条直线; ②两点之间线段最短;③点与圆的位置关系(初三),d表示点到圆心的距离,r表示圆的半径,当d<r时,点在圆内;当d=r时,点在圆上;当d>r时,点在圆外。线的定理:①过一点有且只有一条直线和已知直线垂直;②直线外一点与直线上各点连接的所有线段中,垂线段最短。角的定理:①同角或等角的补角相等、...

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三角函数定理

余弦定理用于求解任意三角形的边长或角度,它给出了三角形的三边和三角形的角之间的关系。正弦定理适用于任意三角形(不仅限于直角三角形)。其中,aa、bb、cc 是三角形的三边,∠A∠A、∠B∠B、∠C∠C 是对应的角。其中,aa、bb、cc 是三角形的三边,∠A∠A、∠B∠B、∠C∠C 是对应的角。这种定理不如余弦定理和正弦定理常见,但在某些特定几何问题中有应用。这些公式在解三角形、求解角度以及处理复合角度问题时非常有用。正切定理用于求解带有内接圆的三角形。其中,CC 是这两边之间的夹角。

2302_81647966的博客 2744

三角形外接球万能公式_中考数学几何题,就考这140多条公式定理!

数姐说初中数学公式定理多,知识点杂,定理熟背是必须要做的,这样看到试题自然了然于心,提高学习效率,先要学会分类归纳整理,今天数姐为大家带来了一套初中数学定理大全,大家来看一看,有不会的记得查漏补缺。初中几何公式定理:线1、同角或等角的余角相等2、过一点有且只有一条直线和已知直线垂直3、过两点有且只有一条直线4、两点之间线段最短5、同角或等角的补角相等6、直线外一点与直线上各点连接的所有线...

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