【二】欧拉公式

本文深入探讨了欧拉公式,这是数学史上最优雅的公式之一。它巧妙地将e、i、π、0和1连接在一起,展示了数学的简洁与美感。文章详细介绍了欧拉公式的两种推导方法,以及它在复数域中的应用,如复平面上的单位圆表示和旋转伸缩解释。此外,还解析了欧拉恒等式,这个公式包含了五个重要的数学元素,被誉为上帝公式。

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世界上最伟大的十个公式:

欧拉公式、麦克斯韦方程组、牛顿第二定律、勾股定理、薛定谔方程、质能方程、德布罗意方程组、1+1=2、傅立叶变换、圆的周长公式。

欧拉公式的巧妙之处在于,它没有任何多余的内容,将数学中最基本的e、i、π放在了同一个式子中,同时加入了数学也是哲学中最重要的0和1,再以简单的加号相连。高斯曾经说:“一个人第一次看到这个公式而不感到它的魅力,他不可能成为数学家。” 虽然不敢肯定她是世界上“最伟大公式",但是可以肯定它是最完美的数学公式之一。

欧拉公式将指数函数的定义域扩大到了复数域,建立和三角函数和指数函数的关系,被誉为“数学中的天桥”

一.欧拉公式的推导

1.推导一:

可以使用高等数学里的幂级数展开,进而可以推导得出。

e^{ix}里的ix看成一个整体,根据麦克劳林展开式,把x换成ix代进去可以得到:

    我们把不含 i 的放一边,含 i 的放在另一边,则可以得到:

所以得证。

2.推导二:

参考百家号:学霸数学

实数域上定义e为: e=\lim_{n \to \infty }(1+\frac{1}{n})^{n},可以推广到复数域e^{i}=\lim_{n \to \infty }(1+\frac{i}{n})^{n}。根据之前对复数乘法的描述,乘上(1+\frac{i}{n})是进行伸缩和旋转运动, n 取值不同,伸缩和旋转的幅度不同。

我们利用之前分析的复数乘法的意义:(旋转和伸缩分析,乘以就是旋转和伸缩,我们用图像来表示更容易理解。

n取不同的值时,旋转量和伸缩量都不一样,我们取n=4时,下图可以看到相乘的次数不一样,旋转的角度不一样。 

   

n=10时,我们发现,它的旋转量更加趋近于1弧度。

n趋于无穷时,此时e^{i}表示在单位圆上旋转了1弧。、

e^{ix}表示在单位圆上旋转了x弧度,e^{ix}=cosx+isinx

那我们平时说的3^{i}表示什么呢?

我们将它进行变化:

于是我们根据上面的演绎,可以发现其实这个还是旋转量,相当于旋转ln3弧度。

 

二.欧拉公式:e^{ix}=cosx+isinx

1.在复平面上画一个单位圆,单位圆上的点可以用三角函数来表示:

2.复平面上乘法的几何意义

3.对同一个点不同的描述方式

4.三角函数定义域被扩大到了复数域

sin\theta =\frac{e^{i\theta }-e^{-i\theta }}{2i}cos\theta =\frac{e^{i\theta }+e^{-i\theta }}{2}

我们把复数当作向量来看待,复数的实部是 x方向,虚部是y方向,很容易观察出其几何意义。

 

三.欧拉恒等式

\theta =\pi 的时候,代入欧拉公式:

e^{i\theta }=cos\theta +isin\theta  得到:   e^{i\pi }+1=0

e^{i\pi }+1=0就是欧拉恒等式,被誉为上帝公式,  epi  、i  、乘法单位元1、加法单位元0,这五个重要的数学元素全部被包含在内,在数学爱好者眼里,仿佛一行诗道尽了数学的美好。


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为了查找与欧拉公式相关的图片,可以尝试通过搜索引擎输入关键词如“Euler's formula image”或者更具体的术语来获取相关内容。以下是关于欧拉公式的详细介绍以及如何理解其图像表示。 ### 关于欧拉公式 欧拉公式是一个重要的数学定理,在几何学中有广泛应用。它描述了一个简单多面体顶点数 \(V\)、边数 \(E\) 和面数 \(F\) 的关系:\[ V - E + F = 2 \][^1] 此公式不仅适用于凸多面体,还扩展到其他拓扑结构上,比如平面图和其他维流形上的网络。对于这些情况,常量可能不是 2 而是取决于表面的亏格或其他特性[^2]。 #### 图像解释 欧拉公式的可视化通常涉及展示三维立体图形及其对应的顶点、边和面的数量。例如: - **正四面体**: 它有四个三角形面、六个边和四个顶点。代入上述公式可验证\(4 - 6 + 4 = 2\)。 - **立方体**: 这种常见的六面体会显示八个角点(顶点),十条棱线(边) 及六个方形区域(面), 同样满足该方程。\[8 - 12 + 6 = 2\] 要找到这样的插图,可以在学术资源网站或教育平台上搜索带有标签 “Euler’s polyhedron theorem diagram” 或者直接查询具体形状名称加上欧拉公式关键字组合。 另外值得注意的是,当处理值化影像数据集时,计算连通域属性可能会用到类似的原理来进行形态分析[^3]。 最后附带一段简单的Python脚本用于绘制基本几何对象并标注它们的关键参数作为参考: ```python import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d.art3d import Poly3DCollection fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(projection='3d') # Define vertices and faces of a tetrahedron vertices_tetra = [[0, 0, 0], [1, 0, 0], [0.5, np.sqrt(3)/2, 0], [0.5, np.sqrt(3)/6, np.sqrt(6)/3]] faces_tetra = [[0, 1, 2], [0, 1, 3], [0, 2, 3], [1, 2, 3]] collection = Poly3DCollection([vertices_tetra[i] for i in face] for face in faces_tetra) ax.add_collection3d(collection) plt.show() ```
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