曲线曲率公式推导

曲线曲率公式推导

一、简介

        曲率由莱布尼茨和惠更斯于17世纪提出,是数学中描述曲线弯曲程度的核心概念,反映了曲线在某一点的“弯曲特性”。在几何学中,曲率是一个密切相关的概念群,直观上用于衡量曲线偏离直线或曲面偏离平面的程度。通过曲率,我们能够量化并分析曲线或曲面的形状变化,进而为更复杂的几何结构提供理解框架。
        在曲线的情形中,曲率通常表示为曲线在某一点的变化速率,它与该点附近的切线的变化关系密切。对于圆形曲线,曲率等于其半径的倒数;半径越小,曲率越大。对于更高维的曲面或流形,曲率则更为复杂,涉及不同方向的变化,通常以最大曲率、最小曲率或平均曲率来表达。
        曲率不仅在纯粹数学中具有重要意义,它在物理学、工程学、计算机图形学等领域也有广泛应用。在物理学中,曲率有助于描述空间的弯曲性质,而在计算机图形学中,曲率被用来优化图形渲染和建模过程。

二、推导过程

在这里插入图片描述
        设 y = f ( t ) ( a ≤ t ≤ b ) y=f(t)(a \leq t \leq b) y=f(t)(atb)设备故障概率曲线,M为曲线上任意一点,定义弧长函数为 s ( t ) = ∣ A B ⌢ ∣ s(t)=|\overset{\frown}{AB}| s(t)=AB M Q MQ MQ 的弧长 ∣ M Q ⌢ ∣ |\overset{\frown}{MQ}| MQ 、距离 ∣ M Q ∣ |MQ| MQ 计算公式如下:
Δ s = s ( t + Δ t ) − s ( t ) = ∣ M Q ⌢ ∣ ∣ M Q ⌢ ∣ = Δ t 2 + Δ y 2 \Delta s = s(t+\Delta t) - s(t) = |\overset{\frown}{MQ}| \\ |\overset{\frown}{MQ}| = \Delta t^2 + \Delta y^2 Δs=s(t+Δt)s(t)=MQMQ=Δt2+Δy2
        显然
lim ⁡ Δ t → 0 ∣ M Q ⌢ ∣ ∣ M Q ∣ = 1 \lim_{\Delta t \to 0} \frac{|\overset{\frown}{MQ}|}{|MQ|} = 1 Δt0lim

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