勾股数组与单位圆

博客探讨圆和勾股数的关系,将勾股数组等式转化为关于有理数对的方程,对应中心点为(0, 0)半径为1的圆。通过直线与圆相交,结合一元二次方程求根公式和韦达定理,得出圆上坐标为有理数的点(除(-1,0))可由公式得到,还给出勾股数组相关结论。

探讨圆和勾股数的关系:

    首先勾股数组等式:a^2+b^2=c^2. 两边同除以c^2得到:\left ( \frac{a}{c} \right )^2+\left ( \frac{b}{c} \right )^2=1,所以x^2+y^2=1关于有理数对(\frac{a}{c},\frac{b}{c})的方程。

方程x^2+y^2=1为中心点为(0, 0)半径为1的圆C。

设直线穿过(-1, 0)点与圆相交于两点。则对于直线方程为:

    y=mx+b,由(-1, 0)点得b,                            L:y=m(x+1) (点斜式)

为了理解下面的计算,我们描述一元二次方程求根公式以及韦达定理:

给定一元二次方程一般式:ax^2+bx+c=0,(a, b, c \in R,a\neq 0 ).

为了降次,使用完全平方公式(A+B)^2=A^2+2AB+B^2.进行配方。

ax^2+bx+c=0\Rightarrow \frac{ax^2}{a}+\frac{bx}{a}+\frac{c}{a}=0 ,则x^2+\frac{bx}{a}=-\frac{c}{a}.

根据完全平方公式进行配方:x^2+\frac{bx}{a}+\frac{b^2}{4a^2}=\frac{b^2}{4a^2}-\frac{c}{a}\Rightarrow (x+\frac{b}{2a})^2=\frac{b^2}{4a^2}-\frac{c}{a}\Rightarrow x+\frac{b}{2a}=\pm \sqrt{\frac{b^2}{4a^2}-\frac{c}{a}} ,

x=-\frac{b}{2a}\pm \frac{\sqrt{b^2-4ac}}{2a}\Rightarrow x=\frac{-b\pm \sqrt{b^2-4ac}}{2a}.

韦达定理:x_{1}+x_{2}=-\frac{b}{a},x_{1}x_{2}=\frac{c}{a}

由上面直线L和圆C:x^2+y^2=1,y=m(x+1).将直线方程代入得:(m^2+1)x^2+2m^2x+(m^2-1)=0.

因为一个根是(-1, 0),所以根据韦达定理另一个根为:\left ( \frac{1-m^2}{1+m^2},\frac{2m}{1+m^2}\right ).

若这个点为有理数解(x_{1},y_{1}),则过两点的斜率也必为有理数。即取m的所有可能值就可得到圆C所有有理数解(点(-1,0)除外,否则斜率为无穷),上述结果可概述为下面的定理:

x^2+y^2=1上的坐标是有理数的点都可由公式(x, y)=\left ( \frac{1-m^2}{1+m^2},\frac{2m}{1+m^2} \right )得到,其中m取有理数值。(点(-1,0)除外,这是当m\rightarrow \infty时的极限值。)

有理数的定义:给定两个整数p、q,所有能表示为\frac{p}{q},(q\neq 0)形式的数。(非严谨定义) 

(x, y)=\left ( \frac{1-m^2}{1+m^2},\frac{2m}{1+m^2} \right )中的直线斜率m可以转化为\frac{v}{u}的形式,所以将\frac{v}{u}代入化简得到(x, y)=\left ( \frac{u^2-v^2}{u^2+v^2},\frac{2uv}{u^2+v^2} \right ),由于(x, y)对应勾股数组中(\frac{a}{c},\frac{b}{c}),所以c=u^2+v^2,即给出勾股数组:

                                                                                                          (a,b,c)=(u^2-v^2,2uv,u^2+v^2)

u=\frac{s+t}{2},v=\frac{s-t}{2}.便与本原勾股数组(a,b,c)=(st,\frac{s^2-t^2}{2},\frac{s^2+t^2}{2}),(s>t\geq 1)联系起来。其中s和t是任意没有公因数的奇数。

内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习启发因子优化,实现路径的动态调整多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型MATLAB实践,建议读者在理解ACOMLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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