椭圆曲线与超椭圆曲线数学问题解析

椭圆曲线与超椭圆曲线数学解析

1、利用点((x, y) = (1681/144, 62279/1728))处的切线来找到另一个面积为5的直角三角形。已知曲线方程为(y^{2}=x^{3}-25x),且存在关系(x=(c/2)^{2}),(y=((a^{2}-b^{2})c)/8)以及(a^{2}+b^{2}=c^{2}),其中(a)、(b)、(c)为直角三角形的三条边。

首先需要求出曲线 $ y^{2} = x^{3} - 25x $ 在点 $ \left( \frac{1681}{144}, \frac{62279}{1728} \right) $ 处的切线方程。

  1. 对 $ y^{2} = x^{3} - 25x $ 两边关于 $ x $ 求导,根据隐函数求导法则:
    $$
    2y \frac{dy}{dx} = 3x^{2} - 25
    $$

    $$
    \frac{dy}{dx} = \frac{3x^{2} - 25}{2y}
    $$

  2. 将 $ x = \frac{1681}{144} $,$ y = \frac{62279}{1728} $ 代入 $ \frac{dy}{dx} $ 中,求出该点处切线的斜率 $ m $。

  3. 利用点斜式:
    $$
    y - y_0 = m(x - x_0)
    $$
    (其中 $ (x_0, y_0) = \left( \frac{1681}{144}, \frac{62279}{1728} \right) $)得到切线方程。

  4. 令切线方程与曲线方程 $ y^{2} = x^{3} - 25x $ 联立,得到一个新的方程。因为切线与曲线在该点相切,已知的切点对应的根是重根,根据韦达定理求出另一个根 $ x_1 $。

  5. 将 $ x_1 $ 代入切线方程求出对应的 $ y_1 $。

  6. 由于 $ x_1 = \left( \frac{c}{2} \right)^{2} $,可求出 $ c $ 的值。再根据 $ y_1 = \frac{(a^{2} - b^{2})c}{8} $ 以及 $ a^{2} + b^{2} = c^{2} $,联立方程组求解出 $ a $ 和 $ b $ 的值,从而得到另一个面积为 5 的直角三角形的三条边 $ a $、$ b $、$ c $。

但具体的数值计算过程较为复杂,需要借助计算工具完成。

2、设E是域K上的一条椭圆曲线,P是阶为n的点(其中n不能被域K的特征整除)。设Q属于E[n]。证明存在整数k使得Q = kP当且仅当eₙ(P, Q) = 1。

证明充分性:

若存在整数 $ k $ 使得 $ Q = kP $,根据 Weil 对的性质,有
$$ e_n(P, Q) = e_n(P, kP) $$

由于 Weil 对是双线性的,所以
$$ e_n(P, kP) = e_n(P, P)^k $$

因为 $ P $ 的阶为 $ n $,所以 $ e_n(P, P) $ 是 $ n $ 次单位根,且
$$ e_n(P, P)^n = 1 $$

那么
$$ e_n(P, P)^k = 1^k = 1 $$


$$ e_n(P, Q) = 1 $$


证明必要性:

已知 $ e_n(P, Q) = 1 $ 且 $ Q \in E[n] $,因为 $ n $ 不被域 $ K $ 的特征整除,可知
$$ E[n] \

六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法仿真方法拓展自身研究思路。
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