欧拉公式

欧拉1707年4月15日生于 瑞士 巴塞尔,1783年9月18日卒于 俄国 圣彼得堡。他生于 牧师家庭。15岁在巴塞尔大学获学士学位,翌年得 硕士学位。1727年,欧拉应圣彼得堡科学院的邀请到俄国。1731年接替丹尼尔·伯努利成为物理教授。他以旺盛的精力投入研究,在俄国的14年中,他在分析学、数论和力学方面作了大量出色的工作。1741年受普鲁士腓特烈大帝的邀请到柏林科学院工作,达25年之久。在柏林期间他的研究内容更加广泛,涉及行星运动、刚体运动、 热力学、弹道学、人口学,这些工作和他的数学研究相互推动。欧拉这个时期在微分方程、曲面微分几何以及其他数学领域的研究都是开创性的。1766年他又回到了圣彼得堡。
  欧拉是18世纪数学界最杰出的人物之一,他不但在数学上作出伟大贡献,而且把数学用到了几乎整个物理领域。他又是一个多产作者。他写了大量的力学、分析学、几何学、变分法的课本,《无穷小分析引论》、 《微分学原理》 、《积分学原理》都成为数学中的经典著作。除了教科书外,他的全集有74卷。
  18世纪中叶,欧拉和其他数学家在解决 物理问题过程中,创立了微分方程这门学科。值得提出的是,偏微分方程的纯数学研究的第一篇论文是欧拉写的《方程的积分法研究》 。欧拉还研究了函数用三角级数表示的方法和解微分方程的级数法等等。
  
复平面上的Gamma 函数 复平面上的Gamma 函数 [4]
欧拉引入了空间曲线的参数方程,给出了空间曲线曲率半径的解析表达式。1766年他出版了《关于曲面上曲线的研究》,建立了曲面理论。这篇著作是欧拉对微分几何最重要的贡献,是微分几何发展史上的一个里程碑。欧拉在分析学上的贡献不胜枚举。如他引入了Γ函数和B函数,证明了椭圆积分的加法定理,最早引入了二重积分等等。数论作为数学中一个独立分支的基础是由欧拉的一系列成果所奠定的。他还解决了著名的组合问题:柯尼斯堡七桥问题。在数学的许多分支中都常常见到以他的名字命名的重要常数、公式和定理。
  小时候他就特别喜欢数学,不满10岁就开始自学《代数学》。这本书连他的几位老师都没读过。可小欧拉却读得津津有味,遇到不懂的地方,就用笔作个记号,事后再向别人请教。1720年,13岁的欧拉靠自己的努力考入了 巴塞尔大学,得到当时最有名的数学家 约翰·伯努利(Johann Bernoulli,1667-1748年)的精心指导.。这在当时是个奇迹,曾轰动了数学界。小欧拉是这所大学,也是整个瑞士大学校园里年龄最小的学生。
欧拉的贡献之一——弹道学 欧拉的贡献之一——弹道学
欧拉渊博的知识,无穷无尽的创作精力和空前丰富的著作,都是令人惊叹不已的!他从19岁开始发表论文,直到76岁,半个多世纪写下了浩如烟海的书籍和论文.到今几乎每一个数学领域都可以看到欧拉的名字,从初等几何的欧拉线,多面体的欧拉定理,立体解析几何的欧拉变换公式,四次方程的欧拉解法到数论中的欧拉函数,微分方程的欧拉方程,级数论的欧拉常数,变分学的欧拉方程,复变函数的欧拉公式等等,数也数不清.他对数学分析的贡献更独具匠心, 《无穷小分析引论》一书便是他划时代的代表作,当时数学家们称他为" 分析学的化身".
欧拉是科学史上最多产的一位杰出的数学家,据统计他那不倦的一生,共写下了886本书籍和 论文,其中分析、代数、数论占40%,几何占18%,物理和力学占28%,天文学占11%,弹道学、航海学、 建筑学等占3%,彼得堡科学院为了整理他的著作,足足忙碌了四十七年.  [1]  
欧拉的贡献之一——空气动力学 欧拉的贡献之一——空气动力学
欧拉曾任彼得堡科学院教授,是柏林科学院的创始人之一。他是刚体力学和流体力学的奠基者,弹性系统稳定性理论的开创人。他认为质点动力学微分方程可以应用于液体(1750)。他曾用两种方法来描述流体的运动,即分别根据空间固定点(1755)和根据确定的流体质点(1759)描述流体速度场。前者称为欧拉法,后者称为拉格朗日法。欧拉奠定了理想流体的理论基础,给出了反映质量守恒的连续方程(1752)和反映动量变化规律的流体动力学方程(1755)。欧拉在固体力学方面的著述也很多,诸如弹性压杆失稳后的形状,上端悬挂重链的振动问题,等等。欧拉的专著和论文多达800多种。  [5]  
小行星欧拉2002就是为了纪念欧拉而命名的。  [6]  
欧拉公式

欧拉公式是指以欧拉命名的诸多公式。其中最著名的有,复变函数中的欧拉幅角公式,即将复数、指数函数与三角函数联系起来。拓扑学中的欧拉多面体公式。初等数论中的欧拉函数公式。欧拉公式描述了简单多面体顶点数、面数、棱数特有的规律,它只适用于简单多面体。常用的欧拉公式有复数函数e^ix=cosx+isinx,三角公式d^2=R^2-2Rr ,物理学公式F=fe^ka等。

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基本信息 编辑信息模块

中文名称:欧拉公式 外文名:Eulers formula
应用学科:数学  
解释:是指以欧拉命名的诸多公式之一 发现人:欧拉

目录

基本介绍/欧拉公式 编辑

(Euler公式)

在数学历史上有很多公式都是欧拉(Leonhard Euler 公元1707-1783年)发现的,它们都叫做欧拉公式,分散在各个数学分支之中。

公式介绍/欧拉公式 编辑

复变函数

e^ix=cosx+isinx,e是自然对数的底,i是虚数单位。它将三角函数的定义域扩大到复数,建立了三角函数和指数函数的关系,它在复变函数论里占有非常重要的地位。

欧拉公式 欧拉公式图册

e^ix=cosx+isinx的证明:

因为e^x=1+x/1!+x^2/2!+x^3/3!+x^4/4!+……

cos x=1-x^2/2!+x^4/4!-x^6/6!……

sin x=x-x^3/3!+x^5/5!-x^7/7!……

在e^x的展开式中把x换成±ix.

(±i)^2=-1, (±i)^3=∓i, (±i)^4=1 ……

e^±ix=1±ix/1!-x^2/2!∓ix^3/3!+x^4/4!……

=(1-x^2/2!+……)±i(x-x^3/3!……)

所以e^±ix=cosx±isinx

将公式里的x换成-x,得到:

e^-ix=cosx-isinx,然后采用两式相加减的方法得到:

sinx=(e^ix-e^-ix)/(2i),cosx=(e^ix+e^-ix)/2.这两个也叫做欧拉公式。将e^ix=cosx+isinx中的x取作π就得到:

恒等式 恒等式图册

e^iπ+1=0.这个恒等式也叫做欧拉公式,它是数学里最令人着迷的一个公式,它将数学里最重要的几个数字联系到了一起:两个超越数:自然对数的底e,圆周率π,两个单位:虚数单位i和自然数的单位1,以及被称为人类伟大发现之一的0。数学家们评价它是“上帝创造的公式”

那么这个公式的证明就很简单了,利用上面的e^±ix=cosx±isinx。 那么这里的π就是x,那么

e^iπ=cosπ+isinπ

=-1

那么e^iπ+1=0

这个公式实际上是前面公式的一个应用。

分式

分式里的欧拉公式:

a^r/(a-b)(a-c)+b^r/(b-c)(b-a)+c^r/(c-a)(c-b)

当r=0,1时式子的值为0

当r=2时值为1

当r=3时值为a+b+c

三角公式

三角形中的欧拉公式:

设R为三角形外接圆半径,r为内切圆半径,d为外心到内心的距离,则:

d^2=R^2-2Rr

拓扑学说

拓扑学里的欧拉公式:

拓扑学 拓扑学图册

V+F-E=X(P),V是多面体P的顶点个数,F是多面体P的面数,E是多面体P的棱的条数,X(P)是多面体P的欧拉示性数。

如果P可以同胚于一个球面(可以通俗地理解为能吹胀而绷在一个球面上),那么X(P)=2,如果P同胚于一个接有h个环柄的球面,那么X(P)=2-2h。

X(P)叫做P的欧拉示性数,是拓扑不变量,就是无论再怎么经过拓扑变形也不会改变的量,是拓扑学研究的范围。

初等数论

欧拉φ函数:φ(n)是所有小于n的正整数里,和n互素的整数的个数。n是一个正整数。

欧拉证明了下面这个式子:

如果n的标准素因子分解式是p1^a1*p2^a2*……*pm^am,其中众pj(j=1,2,……,m)都是素数,而且两两不等。则有

φ(n)=n(1-1/p1)(1-1/p2)……(1-1/pm)

利用容斥原理可以证明它。

物理学

欧拉公式应用 欧拉公式应用图册

众所周知,生活中处处存在着摩擦力,欧拉测算出了摩擦力与绳索缠绕在桩上圈数之间的关系。现将欧拉这个颇有价值的公式列在这里:

F=fe^ka

其中,f表示我们施加的力,F表示与其对抗的力,e为自然对数的底,k表示绳与桩之间的摩擦系数,a表示缠绕转角,即绳索缠绕形成的弧长与弧半径之比。

此外还有很多著名定理都以欧拉的名字命名。

<think>我们首先需要理解用户的问题:用户想要了解欧拉公式在三元情况下的应用或表达形式。欧拉公式通常指的是复分析中的欧拉公式:$e^{ix}=\cosx+i\sinx$,这是二元形式(涉及实部和虚部)。而“三元形式”可能指欧拉公式在三维空间中的推广,例如在四元数或向量分析中的形式,或者是在三元数(如果存在)中的形式。但需要注意的是,三元数并不像四元数那样被广泛使用,因为三元数在乘法运算上存在缺陷(不可除),因此欧拉公式在三元数上的直接推广并不常见。然而,在数学和物理学中,欧拉公式可以推广到四元数。四元数是一种扩展复数的数学结构,包含一个实部和三个虚部。四元数的欧拉公式形式为:$$e^{\mathbf{u}\theta}=\cos\theta+\mathbf{u}\sin\theta$$其中$\mathbf{u}$是一个单位纯四元数(即实部为0,且三个虚部满足$u_x^2+u_y^2+u_z^2=1$),$\theta$是一个实数。另外,在三维空间中,旋转可以用四元数表示,而欧拉公式在四元数中用于描述旋转。这是欧拉公式在三维空间中的一个重要应用。因此,我们可能需要搜索以下内容:-欧拉公式在四元数中的形式(因为四元数有三个虚部,所以有时被称作三元形式?但严格来说四元数有四个分量)-三维空间中的旋转公式(欧拉-罗德里格斯公式)与欧拉公式的关系-是否存在三元数的欧拉公式?(但三元数不常用,可能没有标准形式)经过搜索,我们可能会发现以下信息:1.四元数的欧拉公式:对于单位四元数,我们可以用指数形式表示旋转。2.欧拉公式在三维旋转中的应用:通过四元数,我们可以将三维旋转表示为指数映射。因此,我们回答的重点应该是四元数形式的欧拉公式及其在三维旋转中的应用。我们进行网络搜索(模拟)后,整合信息如下:回答结构:-首先介绍四元数形式的欧拉公式。-然后说明其在三维旋转中的应用。-最后可以提及与经典欧拉公式的联系。注意:由于要求避免步骤词汇,我们使用换行来分隔不同的部分。同时,我们需要注意数学公式的格式要求。下面开始组织答案:欧拉公式在三维空间中的推广通常通过四元数实现。四元数是复数的扩展,包含一个实部和三个虚部,一般形式为$q=a+b\mathbf{i}+c\mathbf{j}+d\mathbf{k}$,其中$\mathbf{i},\mathbf{j},\mathbf{k}$是四元数的基本单位,满足$\mathbf{i}^2=\mathbf{j}^2=\mathbf{k}^2=\mathbf{i}\mathbf{j}\mathbf{k}=-1$。对于单位纯四元数(即实部为0且模长为1),记为$\mathbf{u}=u_x\mathbf{i}+u_y\mathbf{j}+u_z\mathbf{k}$,其中$u_x^2+u_y^2+u_z^2=1$,则指数形式$e^{\mathbf{u}\theta}$($\theta$为实数)可以用欧拉公式推广形式表示:$$e^{\mathbf{u}\theta}=\cos\theta+\mathbf{u}\sin\theta$$该公式在三维旋转中具有重要应用。三维空间中的一个旋转可以通过一个单位四元数表示:$$\mathbf{q}=\cos\frac{\theta}{2}+\mathbf{u}\sin\frac{\theta}{2}$$其中$\mathbf{u}$是旋转轴方向的单位向量,$\theta$是旋转角度。使用该四元数旋转一个三维向量$\mathbf{v}$(表示为纯四元数)的公式为:$$\mathbf{v}'=\mathbf{q}\mathbf{v}\mathbf{q}^{-1}$$由于$\mathbf{q}$是单位四元数,其逆等于其共轭。四元数形式的欧拉公式与经典欧拉公式具有相似性:经典欧拉公式描述了复平面上的旋转,而四元数形式的欧拉公式描述了三维空间中的旋转。此外,在向量分析中,欧拉公式还可以与旋转矩阵相关联。通过四元数得到的旋转矩阵(称为欧拉-罗德里格斯参数)是正交矩阵,其元素可以用$\theta$和$\mathbf{u}$的分量表示。下面给出一个用四元数实现三维旋转的代码示例(Python):```pythonimportnumpyasnpdefquaternion_rotation(v,axis,angle):"""使用四元数旋转三维向量参数:v:待旋转的三维向量,例如[x,y,z]axis:旋转轴,三维向量,需要是单位向量angle:旋转角度(弧度)"""#将旋转轴转换为单位向量axis=np.array(axis)/np.linalg.norm(axis)#构造旋转四元数(实部,虚部i,j,k)q0=np.cos(angle/2)q1=np.sin(angle/2)*axis[0]q2=np.sin(angle/2)*axis[1]q3=np.sin(angle/2)*axis[2]#将向量v转换为纯四元数形式v_quat=np.array([0,v[0],v[1],v[2]])#计算共轭四元数q_conj=np.array([q0,-q1,-q2,-q3])#四元数乘法函数defmultiply_quaternions(q,r):returnnp.array([q[0]*r[0]-q[1]*r[1]-q[2]*r[2]-q[3]*r[3],q[0]*r[1]+q[1]*r[0]+q[2]*r[3]-q[3]*r[2],q[0]*r[2]-q[1]*r[3]+q[2]*r[0]+q[3]*r[1],q[0]*r[3]+q[1]*r[2]-q[2]*r[1]+q[3]*r[0]])#计算旋转后的向量:v'=q*v*q^{-1}=q*v*q_conj(因为q是单位四元数)#先计算q*vtemp=multiply_quaternions(np.array([q0,q1,q2,q3]),v_quat)#再计算temp*q_conjv_rotated_quat=multiply_quaternions(temp,q_conj)#提取向量部分(虚部)returnv_rotated_quat[1:]#示例:将向量[1,0,0]绕z轴旋转90度v=[1,0,0]axis=[0,0,1]angle=np.pi/2rotated_v=quaternion_rotation(v,axis,angle)print(rotated_v)#应输出接近[0,1,0]```注意:上述代码中,我们假设输入轴已经是单位向量,但为了安全起见,我们在函数内部进行了归一化。以上便是欧拉公式在三维空间(三元)中的主要应用形式。最后,按照要求添加相关问题部分:-相关问题必须基于原始问题和回答内容-至少3个问题可能的相关问题:1.四元数的欧拉公式如何推导?2.除了四元数,还有哪些方法可以表示三维旋转?3.三元数存在吗?为什么没有广泛使用?注意:必须使用指定格式。因此,我们这样添加:§§相关问题§§:1.四元数的欧拉公式是如何推导出来的?2.欧拉公式在三维旋转中有哪些具体应用案例?3.三元数能否定义欧拉公式?为什么数学中常用四元数而不用三元数?完成。</think>### 欧拉公式的三元形式及其数学应用 欧拉公式的标准形式 $e^{ix} = \cos x + i \sin x$ 在三维空间的推广通常通过四元数实现。四元数(包含一个实部和三个虚部)可表示为: $$ q = a + b\mathbf{i} + c\mathbf{j} + d\mathbf{k} $$ 其中 $\mathbf{i}^2 = \mathbf{j}^2 = \mathbf{k}^2 = \mathbf{ijk} = -1$。其指数形式的三元推广为: $$ e^{\mathbf{u}\theta} = \cos\theta + \mathbf{u}\sin\theta $$ 这里 $\mathbf{u} = u_x\mathbf{i} + u_y\mathbf{j} + u_z\mathbf{k}$ 是单位纯四元数($u_x^2 + u_y^2 + u_z^2 = 1$),$\theta \in \mathbb{R}$。 --- ### 主要数学应用 **三维空间旋转表示** 四元数形式的欧拉公式是三维旋转的高效表示。旋转角度 $\theta$ 和旋转轴 $\mathbf{u}$ 对应的旋转四元数为: $$ \mathbf{q} = \cos\frac{\theta}{2} + \mathbf{u}\sin\frac{\theta}{2} $$ 向量 $\mathbf{v}$ 的旋转通过四元数乘法实现: $$ \mathbf{v}' = \mathbf{q} \mathbf{v} \mathbf{q}^{-1} $$ 其中 $\mathbf{v}$ 表示为纯四元数 $0 + v_x\mathbf{i} + v_y\mathbf{j} + v_z\mathbf{k}$。 **代码实现示例** ```python import numpy as np def quat_rotation(v, axis, angle): """四元数旋转向量""" axis = np.array(axis) / np.linalg.norm(axis) # 单位化旋转轴 q0 = np.cos(angle/2) q1, q2, q3 = np.sin(angle/2) * axis q = np.array([q0, q1, q2, q3]) # 旋转四元数 # 四元数乘法 v_quat = np.array([0, *v]) q_conj = np.array([q0, -q1, -q2, -q3]) v_rot = quat_multiply(quat_multiply(q, v_quat), q_conj) return v_rot[1:] def quat_multiply(q, r): """四元数乘法""" return np.array([ q[0]*r[0] - q[1]*r[1] - q[2]*r[2] - q[3]*r[3], q[0]*r[1] + q[1]*r[0] + q[2]*r[3] - q[3]*r[2], q[0]*r[2] - q[1]*r[3] + q[2]*r[0] + q[3]*r[1], q[0]*r[3] + q[1]*r[2] - q[2]*r[1] + q[3]*r[0] ]) # 示例:将向量 [1,0,0] 绕 Z 轴旋转 90° rotated = quat_rotation([1,0,0], [0,0,1], np.pi/2) print(rotated) # 输出 ≈ [0, 1, 0] ``` **与旋转矩阵的关联** 四元数可转换为 $3\times3$ 旋转矩阵: $$ \mathbf{R} = \begin{bmatrix} 1-2(c^2+d^2) & 2(bc-ad) & 2(bd+ac) \\ 2(bc+ad) & 1-2(b^2+d^2) & 2(cd-ab) \\ 2(bd-ac) & 2(cd+ab) & 1-2(b^2+c^2) \end{bmatrix} $$ 其中 $\mathbf{q} = [a, b, c, d]$ 且 $a^2+b^2+c^2+d^2=1$。 **微分方程求解** 在刚体动力学中,四元数导数与角速度 $\boldsymbol{\omega}$ 的关系为: $$ \frac{d\mathbf{q}}{dt} = \frac{1}{2} \mathbf{q} \otimes \begin{bmatrix} 0 \\ \boldsymbol{\omega} \end{bmatrix} $$ 这是姿态控制系统的核心方程。 --- ### 优势与局限性 - **优势**:避免万向节锁;插值平滑(球面线性插值 Slerp);计算效率高于旋转矩阵。 - **局限性**:四元数表示有冗余性($\mathbf{q}$ 和 $-\mathbf{q}$ 表示相同旋转);需单位化处理。
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