切片引理和两个意想不到的应用

文章探讨了切片引理,即等厚切割球体时,切片侧面积相等的数学原理。这个原理在二维情况不成立,并通过举例解释了其在平面和球面画圆问题中的应用。此外,还讨论了一个竞赛问题,证明有限宽度的纸带无法覆盖整个平面,而覆盖单位圆则需要宽度和至少为 2 的纸带。证明过程中,将平面问题转化为空间问题,展示了巧妙的思维转换。

    考考你的立体几何直觉:用一系列间距相等的平行平面把一个球体切成厚度相同的薄片,这些薄片的侧面积都相等吗?

  

    是的。用平行平面把球体截成一个个切片,如果切片的厚度都相同,那么它们的侧面积也都相同,不管这些切片位于球体的什么位置。也就是说,切片的侧面积是与切片的厚度成正比的。推导这个惊人的结论非常适合用作定积分计算旋转体侧面积的练习题。圆的表达式是 √1 - x^2 ,套用公式 ∫(a..b) 2π·f(x)·√1 + f'(x)^2 dx 即可发现,整个积分被化简为 ∫(a..b) 2π dx ,因此薄片侧面积就是 2π(b-a) 。换句话说,半径为 1 的球里,一个切片的侧面积总等于 2π 乘以切片的厚度,两个切片的侧面积相等当且仅当它们的厚度相等。我查了半天,似乎这个经典结论并没有什么特别的名字,不妨就把它叫做“切片引理”吧。

 
  

    有趣的是,这个定理在二维情形是不成立的。比方说,取半径 OA 的中点 M ,过 O 和 M 分别作半径的垂线。由于 OM 是 OB 的一半,可知 ∠AOB=60° , ∠BOC=30° ,弧 AB 和弧 BC 明显不相等。

 
    最近,我看到了两个非常有趣的问题,它们

【路径规划】(螺旋)基于A星全覆盖路径规划研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于A星算法的全覆盖路径规划”展开研究,重点介绍了一种结合螺旋搜索策略的A星算法在栅格地图中的路径规划实现方法,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法旨在解决移动机器人或无人机在未知或部分已知环境中实现高效、无遗漏的区域全覆盖路径规划问题。文中详细阐述了A星算法的基本原理、启发式函数设计、开放集与关闭集管理机制,并融合螺旋遍历策略以提升初始探索效率,确保覆盖完整性。同时,文档提及该研究属于一系列路径规划技术的一部分,涵盖多种智能优化算法与其他路径规划方法的融合应用。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人、自动化、智能控制及相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于服务机器人、农业无人机、扫地机器人等需要完成区域全覆盖任务的设备路径设计;②用于学习理解A星算法在实际路径规划中的扩展应用,特别是如何结合特定搜索策略(如螺旋)提升算法性能;③作为科研复现与算法对比实验的基础代码参考。; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注A星算法与螺旋策略的切换逻辑与条件判断,并可通过修改地图环境、障碍物分布等方式进行仿真实验,进一步掌握算法适应性与优化方向。
Barbalat引理通常有两个条件:一是函数 \(f(t)\) 的极限 \(\lim\limits_{t \rightarrow \infty}f(t)\) 存在且为常数;二是函数 \(f(t)\) 的导数 \(\dot{f}(t)\) 一致连续(等价于 \(f(t)\) 的二阶导有界)。在实际系统中,验证这两个条件的方法如下: ### 验证 \(\lim\limits_{t \rightarrow \infty}f(t)\) 存在且为常数 - **基于Lyapunov函数分析**:在稳定性分析中,常常构造Lyapunov候选函数 \(V(t)\)。若能证明 \(V(t)\) 是正定的,且其导数 \(\dot{V}(t)\) 是负半定的,那么 \(V(t)\) 是单调递减且有下界的函数。根据单调有界定理,\(\lim\limits_{t \rightarrow \infty}V(t)\) 存在且为常数。例如在无故障情况的稳定性分析中,定义Lyapunov候选函数 \(V_{n + 1}\),对其求导并化简得到 \(\dot{V}_{n + 1}\) 的范围,进而判断信号的有界性,最终确定 \(V_{n + 1}\) 的极限存在 [^2]。 - **数值模拟与实验观测**:通过计算机模拟或实际实验,获取函数 \(f(t)\) 在较长时间内的取值。如果随着时间 \(t\) 的增加,函数值逐渐稳定在一个固定值附近,且波动范围在可接受的误差范围内,就可以近似认为 \(\lim\limits_{t \rightarrow \infty}f(t)\) 存在且为常数。例如,使用Python代码模拟一个系统的状态变量随时间的变化: ```python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 定义一个可能满足条件的函数 def f(t): return 1 - np.exp(-t) t = np.linspace(0, 10, 1000) f_values = f(t) plt.plot(t, f_values) plt.xlabel('Time') plt.ylabel('f(t)') plt.title('Function f(t) over time') plt.show() ``` 从绘制的图像中观察函数值是否趋于稳定。 ### 验证 \(\dot{f}(t)\) 一致连续(\(f(t)\) 的二阶导有界) - **理论推导**:对函数 \(f(t)\) 求二阶导数 \(\ddot{f}(t)\),然后通过数学分析证明 \(\ddot{f}(t)\) 有界。例如,对于简单的函数 \(f(t) = \sin(t)\),其一阶导数 \(\dot{f}(t)=\cos(t)\),二阶导数 \(\ddot{f}(t)=-\sin(t)\),由于 \(\vert -\sin(t) \vert \leq 1\),所以 \(\ddot{f}(t)\) 有界,进而可知 \(\dot{f}(t)\) 一致连续。 - **基于系统模型分析**:在实际系统中,如果已知系统的动力学模型,可以通过对模型进行分析来判断导数的一致连续性。例如,对于误差模型 \(\begin{cases} \dot{e}_x = v_r \cos e_{\theta} - v + \omega e_y \\ \dot{e}_y = v_r \sin e_{\theta} - \omega e_x \\ \dot{e}_{\theta} = \omega_r - \omega \end{cases}\),可以对其进行进一步的求导分析,结合系统参数的有界性等条件来判断误差导数的一致连续性 [^3]。
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