7、几何中的对称、比例与三角形问题探究

几何中的对称、比例与三角形问题探究

1. 对称相关问题

在几何图形的研究中,对称是一个重要的概念。首先来看三角形的对称性质。一个三角形是等腰三角形,当且仅当它有一条对称轴。这一性质可以通过结合之前的练习和命题 1.13 来证明。

另外,如果点 Y、Y′ 分别是点 X、X′ 关于某轴或某点的对称点,那么直线 XX′ 上任意一点 Z 的对称点 Ω 必定属于直线 YY′。以轴向对称为例,设 Y、Y′ 是 X、X′ 关于轴 AB 的对称点(如图 1.84),Ω 是直线 XX′ 上点 Z 关于 AB 的对称点。根据推论 1.39,角 ∠XZΞ 和 ∠ΞΩY 相等,同理角 ∠ΞZX′ 和 ∠ΞΩY′ 相等。由于 ∠XZΞ 和 ∠ΞZX′ 互补,所以 ∠YΩΞ 和 ∠ΞΩY′ 也互补,从而 Y、Ω 和 Y′ 三点共线。点对称的情况证明方法类似。

对于由两条直线 α 和 β 组成的图形,它总是有一个对称中心和对称轴。当两条直线相交时,只有一个对称中心;当两条直线重合或者平行时,会有多于两条的对称轴或对称点。

点/轴向对称是等距变换的一种特殊情况,而等距变换又是一种特殊的变换。

2. 比例与调和四点组

在直线 ε 上,一个点 X 到另外两个固定点 A 和 B 的距离之比,能够确定点 X 的位置。对于直线 ε 上的两个固定点 A 和 B,以及给定的比例 t ≠ 1,在同一条直线上恰好有两个点 X、X′,它们到 A、B 的距离之比为 t。由此引出了调和四点组 (A, B, X, X′) 的定义,这是一个在几何中有诸多用途的概念。

设 x = |AX|,则比例 t = |XA|/|XB| 的大小与点 X 的位置有关。当

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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