高中数学中的射影定理

前言

在初中和高中阶段,我们接触和使用的射影定理有以下两种形式。

射影定理1

直角三角形射影定理,又叫欧几里德(Euclid)定理,其内容:直角三角形中,斜边上的高是两直角边在斜边上射影的比例中项。每一条直角边是这条直角边在斜边上的射影和斜边的比例中项。

符号语言:如图, R t △ A B C Rt\triangle ABC RtABC中, ∠ B A C = 90 ° \angle BAC=90° BAC=90° A D AD AD是斜边 B C BC BC上的高,则有射影定理如下:

➊ A D 2 = B D ⋅ D C ➊AD^2=BD\cdot DC AD2=BDDC

➋ A B 2 = B D ⋅ B C ➋AB^2=BD\cdot BC AB2=BDBC

➌ A C 2 = C D ⋅ B C ➌AC^2=CD\cdot BC AC2=CDBC

证明:这主要是由相似三角形来推出的,

例如,证明 A D 2 = B D ⋅ D C AD^2=BD\cdot DC AD2=BDDC

△ B A D \triangle BAD BAD △ A C D \triangle ACD ACD中, ∠ B = ∠ D A C ∠B=∠DAC B=DAC ∠ B D A = ∠ A D C = 90 ° ∠BDA=∠ADC=90° BDA=ADC=90°

△ B A D ∼ △ A C D \triangle BAD\sim\triangle ACD BADACD,所以 A D B D = C D A D \cfrac{AD}{BD}=\cfrac{CD}{AD} BDADADCD

所以得到, A D 2 = B D ⋅ D C AD^2=BD\cdot DC AD2=BDDC. 其余仿此证明;

注:由上述射影定理还可以证明勾股定理。

比如由公式➋+➌得到,

A B 2 + A C 2 = B D ⋅ B C + C D ⋅ B C = ( B D + C D ) B C = B C 2 AB^2+AC^2=BD\cdot BC+CD\cdot BC=(BD+CD)BC=BC^2 AB2+AC2=BDBC+CDBC=(BD+CD)BC=BC2

A B 2 + A C 2 = B C 2 AB^2+AC^2=BC^2 AB2+AC2=BC2,这就是勾股定理的结论。

射影定理2

任意三角形射影定理注释:以“ a a a = = b ⋅ cos ⁡ C b\cdot\cos C bcosC + + c ⋅ cos ⁡ B c\cdot\cos B ccosB”为例, b b b c c c a a a上的射影分别为 b ⋅ cos ⁡ C b\cdot\cos C bcosC c ⋅ cos ⁡ B c\cdot\cos B ccosB,故名射影定理。,又称“第一余弦定理”,其内容为:三角形的任意一边的长等于其他两边在这条边上的射影之和。

符号语言:设 △ A B C \triangle ABC ABC的三边是 a a a b b b c c c,它们所对的角分别是 A A A B B B C C C,则有:

➊ a = b ⋅ cos ⁡ C ➊a=b\cdot\cos C abcosC + + + c ⋅ cos ⁡ B c\cdot\cos B ccosB

➋ b = c ⋅ cos ⁡ A ➋b=c\cdot\cos A bccosA + + + a ⋅ cos ⁡ C a\cdot\cos C acosC

➌ c = a ⋅ cos ⁡ B ➌c=a\cdot\cos B cacosB + + + b ⋅ cos ⁡ A b\cdot\cos A bcosA

[证法1]:设点 C C C在直线 A B AB AB上的射影为点 D D D

A C AC AC B C BC BC在直线 A B AB AB上的射影分别为 A D

### 卡尔曼滤波与射影定理的关系 卡尔曼滤波是一种用于估计动态系统状态的有效工具,在许多工程领域得到广泛应用。当涉及到卡尔曼滤波的理论基础时,射影定理扮演着重要角色。 #### 射影定理简介 射影定理描述了希尔伯特空间内向量之间的投影关系。具体来说,如果存在两个正交补空间\(H_1\)和\(H_2\)使得整个空间可分解为这两个子空间之直和,则任意给定向量都可以唯一表示为其在这两部分上的分量之和[^1]。 对于卡尔曼滤波而言,该定理帮助解释了最优估计是如何形成的:即当前时刻的状态预测值是在过去观测数据所张成的空间上对未来可能发生的事件的最佳逼近。这种最佳逼近正是基于最小二乘法原则下的最优化问题求解结果,而这一过程本质上就是一种特殊的射影操作。 ```python import numpy as np def projection(v, u): """ 计算v在u方向上的投影长度。 参数: v (numpy.ndarray): 被投影像素点坐标数组 u (numpy.ndarray): 投影基底像素点坐标数组 返回: float: 投影长度 """ return np.dot(u, v) / np.linalg.norm(u)**2 * u ``` ### 应用实例 考虑到实际应用场景中噪声的存在,卡尔曼滤波能够通过迭代方式不断修正对未知参数或变量变化趋势的认识。例如在一个简单的GPS定位场景下: - **初始化阶段**:设定初始位置猜测及其不确定性; - **预测步骤**:依据运动学规律推测下一秒的位置分布; - **更新环节**:结合新接收卫星信号调整先前假设,从而获得更加精确的结果;此过程中就运用到了上述提到的射影概念来实现信息融合[^2]。
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