利用渐开线三等分任意角的方法和证明

本文介绍了一种利用渐开线辅助线进行任意角三等分的方法,通过尺规作图步骤,结合渐开线的特性,实现角的精确等分,解决了传统尺规作图无法解决的难题。

要求:如果所示,以园心为A,半径为AC的园的渐开线作为辅助线,现在要把∠CAB三等分。

操作:利用渐开线三等分任意角∠CAB的尺规作图步骤:

1、以B点做切线,和渐开线相交于E;

2、在BE线段上做三等分点F,即BF=BE/3;

3、以A点为圆心,AF长为半径,相交渐开线于G;

4、以G点为圆心,BF长为半径,相交基圆于D;

5、连接AD,∠CAD即为∠CAB的三等分角。

证明

1、先证明△BAF与△DAG全等

根据作图,AB=AC=圆A的半径,AF=AG,BF=DG,所以△BAF与△DAG全等。又BE是垂直于AB的圆上点B的切线,所以∠FBA是直角,根据全等三角形的性质,∠ADG=∠FBA也是直角。

2、由渐开线的性质,直线BE的长度 = 园弧 BDC 的长度,直线DG的长度 = 园弧 DC 的长度,又因为DG=BF=BE/3,所以园弧DC的长度 = 园弧BDC 的长度/3,根据圆的弧度和角度的关系,∠CAD即为∠CAB的三等分角

总结:

伽罗瓦所证明的是,在不使用任何辅助线或用到除尺规外其他工具的前提下,不能在有限次操作内,使用尺规作图法三等分任意角,也就是说这三个限制只要有一个不成立,那么不能三等分任意角就不成立。

实际上只要引入渐开线,在有限次操作内,使用尺规作图法N等分任意角都是可行的,而且这种方法也同样可以解决化圆为方的问题。这样,通过引入渐开线就一举解决了三大几何作图问题中的两个“不可能”的难题,并且渐开线在物理上是很容易得到的,它的本质是一端绕基圆展开的线的端点所形成的轨迹,或者简单点说,平时大家用到的卷尺,就是渐开线所对应的物理实体。

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,是为了梳理总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),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.区别于传统的基于则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现定的任务[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)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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