9、圆与多边形的几何奥秘:从位置关系到尺规作图

圆与多边形的几何奥秘:从位置关系到尺规作图

1. 两圆的位置关系

两圆的位置关系是几何学中一个基础且重要的研究内容,其关键在于两圆的圆心距与它们半径大小的关系。两圆的位置关系存在三种可能性:
- 两个不同的交点;
- 一个交点;
- 没有交点。

定理 2.4 指出,两个不同的圆最多有两个公共点。因为如果它们有三个或更多公共点,根据定理 2.1,这两个圆将重合。

当两个圆相交于两个不同的点时,这两个公共点所构成的线段被称为两圆的公共弦。而具有相同圆心的两个圆被称为同心圆,连接两个非同心圆的圆心的直线被称为圆心线,有时也指连接圆心的线段,具体含义需根据上下文确定。

推论 2.12 表明,相交于两个不同点 A 和 B 的两圆的圆心线 OP 与它们公共弦 AB 的中垂线重合。这是因为根据推论 2.1,两圆的圆心都属于它们弦 AB 的中垂线。

当两个圆恰好有一个公共点时,这两个圆被称为相切,这个公共点被称为切点。命题 2.4 指出,两个相切圆的切点属于它们的圆心线。反之,如果两个不同的圆有一个交点且该交点属于它们的圆心线,那么这个交点是唯一的,并且这两个圆相切。

推论 2.13 给出了两圆相切的条件:两个圆 O(ρ) 和 O′(ρ′) 恰好有一个公共点(即相切),当且仅当满足以下两个方程之一:
- ρ + ρ′ = |OO′|,此时两圆外切;
- |ρ - ρ′| = |OO′|,此时两圆内切。

定理 2.5 则说明了两圆相交于两个不同点的条件:两个圆 O(ρ) 和 O′(ρ′) 相交于两个不同点,当且仅当它们的圆心线 |OO′| 和半径满足三角形不等式 |ρ

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源码来自:https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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