直线与圆

前言

当涉及直线与圆的相关问题时,考查最多的知识点是其中的\(Rt\triangle\)。注:其中的\(Rt\triangle\)指半弦长与半径和弦心距构成的直角三角形。

位置关系

  • 相离 代数方法判断:\(\Delta<0\);几何方法判断:\(d>r\)

  • 相切 代数方法判断:\(\Delta=0\);几何方法判断:\(d=r\)

  • 相交 代数方法判断:\(\Delta>0\);几何方法判断:\(d<r\)

典例剖析

例1【2019届高三理科数学第三轮模拟训练题】直线\(l:kx-2y-3=0\)与圆\(C:(x-1)^2+(y+2)^2=4\)交于\(A\)\(B\)两点,若\(\triangle ABC\)的周长为\(4+2\sqrt{3}\),则实数\(k\)的值为【】

$A.\cfrac{3}{2}$ $B.-\cfrac{3}{2}$ $C.\pm\cfrac{3}{2}$ $D.\pm \cfrac{1}{2}$

分析:由于圆的半径为\(r=2\),故由\(\triangle ABC\)的周长为\(4+2\sqrt{3}\)可得,弦长\(|AB|=2\sqrt{3}\),则弦心距为\(1\)



即点\(C\)到直线\(AB\)的距离为\(\cfrac{|k\times 1-2\times(-2)-3|}{\sqrt{k^2+4}}=1\),解得\(k=\cfrac{3}{2}\),故选\(A\)

【试题自我研究】直线\(3x+4y+b=0\)与圆\(C:(x-1)^2+(y+2)^2=4\)交于\(A\)\(B\)两点,试求\(\triangle ABC\)的面积最大时的\(b\)=_______________。

分析:由于\(S_{\triangle ABC}=\cfrac{1}{2}absinC=\cfrac{1}{2}R^2sinC\),故当\(C=\cfrac{\pi}{2}\)时,面积最大;

由于\(R=2\),且此时三角形为等腰直角三角形,故圆心\((1,-2)\)到直线\(3x+4y+b=0\)的距离为\(\sqrt{2}\)

\(\cfrac{|3\times 1+4\times(-2)+b|}{\sqrt{3^3+4^2}}=\sqrt{2}\),解得\(b=\pm 5\sqrt{2}+5\)

又由于直线和圆必须相交,即\(\cfrac{|3\times 1+4\times(-2)+b|}{\sqrt{3^3+4^2}}\leqslant 2\),将求得的上述\(b\)值代入验证,都满足,

\(b=5(\pm \sqrt{2}+1)\)

例2【2019届高三理科数学三轮模拟试题】设\(m>0\),直线\(\sqrt{2}(x+y)+1+m=0\)与圆\(x^2+y^2=m\)相切,则\(m\)的值为【】

$A.1$ $B.2$ $C.3$ $D.4$

法1:几何法求解,\(d=\cfrac{|m+1|}{\sqrt{2+2}}=\sqrt{m}=r\),解得\((m-1)^2=0\),即\(m=1\),故选\(A\).

法2:代数方法求解,\(\Delta=0\).

例3【2019届高三理科数学三轮模拟试题】已知双曲线\(\cfrac{x^2}{a^2}-\cfrac{y^2}{b^2}=1(a>0,b>0)\)的离心率为\(\sqrt{2}\),则它的一条渐近线被圆\(x^2+y^2-6x=0\)截得的弦长为【】

$A.\cfrac{3}{2}$ $B.3$ $C.\cfrac{3\sqrt{2}}{2}$ $D.3\sqrt{2}$

分析:先有\(e=\sqrt{2}\),可得\(c=\sqrt{2}a\),解得\(b=a\),故设其一条渐近线为\(y=\cfrac{b}{a}x=x\)

又圆\(x^2+y^2-6x=0\)的圆心为\((3,0)\)\(r=3\),故圆心到渐近线的距离\(d=\cfrac{3}{\sqrt{1+1}}=\cfrac{3\sqrt{2}}{2}\)

可得截得的弦长为\(2\sqrt{r^2-d^2}=2\sqrt{9-\cfrac{9}{2}}=3\sqrt{2}\),故选\(D\).

转载于:https://www.cnblogs.com/wanghai0666/p/10976390.html

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOAMOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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