某曲线上的点到两点距离和最小的问题都可以用做椭圆解决

本文探讨了求解两点到直线上一点的距离和最小值的经典几何问题。介绍了传统做法及利用椭圆特性求解的新思路,并解释了背后的数学原理。

先看一道中学里常见的题目,如图,

已知直线CD,直线CD一侧有两个点A,B.求CD上的一点P,使得|AP|+|BP|最小.

 

通常的做法是:如图,

做点A关于CD的对称点A'.连接A‘B,与CD相交于P.则P点即为满足条件的点.这是因为,|AP|+|BP|=|A‘P|+|PB|=|A’B|.如果是直线CD上的其它除P外的点E的话,则AEB会形成一个三角形,由于三角形的两边之和大于第三边,即|AE|+|EB|>|A'B|,因此除去P外的其它点都不是满足条件的.

 

 

受我的博文两点到圆的最小距离的启发,我发现还有一种方法求满足条件的点P.方法如下:如图,

做以A,B为焦点的椭圆,且椭圆与直线CD相切于P,则切点P即为满足条件的点.至于为什么,请读者参考我的博文两点到圆的最小距离 ,两者的论证过程是完全一样的.

 

由此可见,求某曲线上的点到两点距离和最小的问题都可以用做椭圆解决.

转载于:https://www.cnblogs.com/yeluqing/archive/2012/10/07/3828253.html

<think>我们正在讨论如何计算曲线的最短距离。根据引用[^1]引用[^2],我们可以采用穷举法(即枚举曲线上的)或者利用优化算法(如梯度下降)来求解。然而,对于解析表达式已知的曲线,我们可以使用微积分的方法,通过求解导数为零的来找到最短距离。设曲线为$y=f(x)$,为$(x_0,y_0)$。则曲线上任一$(x,f(x))$的距离为: $$d =\sqrt{(x-x_0)^2+ (f(x)-y_0)^2}$$为了简化计算,我们通常最小距离的平方: $$s(x) =(x-x_0)^2 +(f(x)-y_0)^2$$然后求$s(x)$的最小值。这可以通过求导并令导数为零:$$s'(x) =2(x-x_0) +2(f(x)-y_0)f'(x)=0$$即: $$(x-x_0)+ (f(x)-y_0)f'(x)=0$$这是一个关于$x$的方程,解这个方程得到候选,然后比较这些候选以及曲线处的距离,即可得到最短距离。但是,如果曲线是由参数方程给出,例如$x=g(t),y=h(t)$,则距离平方函数为:$$s(t)= (g(t)-x_0)^2 +(h(t)-y_0)^2$$求导:$$s'(t) =2(g(t)-x_0)g'(t)+2(h(t)-y_0)h'(t)=0$$即: $$(g(t)-x_0)g'(t) +(h(t)-y_0)h'(t)=0$$同样需要解这个关于$t$的方程。然而,解析解往往难以求得,因此在实际应用中,我们常采用数值方法。例如,可以使用梯度下降法、牛顿迭代法或者直接使用优化库。另外,引用[^2]提到,如果曲线是离散集,那么我们可以使用穷举法(即计算到每个离散距离)或者更高效的方法如KD树来加速搜索。引用[^3]提到Hough变换可以用于检测直线曲线,但这里我们关注的是曲线的最短距离,所以Hough变换可能不直接适用。引用[^4]给出了一个计算两个经纬度之间距离的公式(大圆距离),这适用于地球表面上的,但同样不直接适用于一般曲线。因此,针对曲线的最短距离计算,我们可以总结如下:1.如果曲线有解析表达式且可导,则通过求解方程(导数等于零)得到候选,然后比较这些处的距离。2.如果曲线由参数方程给出,同样通过求解导数等于零的方程(关于参数的方程)得到候选。3.如果曲线是离散集,则使用穷举法(或者用KD树优化)计算到每个距离,取最小值。4.如果曲线是连续的但难以解析求解,则使用数值优化方法(如梯度下降、牛顿法)来最小距离函数。下面我们给出一个使用数值方法求解的示例(使用MATLAB的fminsearch函数):假设曲线为$y=x^2$,为$(1,3)$,我们求曲线的最短距离。步骤:1.定义距离平方函数:s=@(x)(x-1).^2 +(x.^2-3).^2;2.使用fminsearch寻找最小:x_min= fminsearch(s,0); (0是初始猜测值)3.计算最小距离:d_min =sqrt(s(x_min));注意:由于fminsearch寻找的是局部最小值,所以初始猜测值很重要,可能需要尝试多个初始值。对于离散集,我们可以使用以下MATLAB代码(假设曲线集为P,为Q):distances= sqrt(sum((P -Q).^2,2)); %计算Q到P中每距离min_distance =min(distances);如果集很大,考虑使用KDTree加速:kdtree= KDTreeSearcher(P);[idx, min_distance]= knnsearch(kdtree,Q);在Python中,我们可以使用scipy的优化函数或scikit-learn的KDTree。因此,具体方法的选择取决于曲线的表示形式(解析式、参数式、离散)以及是否可导。最后,需要注意的是,当曲线比较复杂(比如有多个局部最小值)时,可能需要全局优化算法或者多个初始尝试。相关问题:1.如何计算到直线的最短距离?(直线是特殊的曲线,有解析公式)2.如何计算到多段线(由多条线段组成)的最短距离?3.如何计算到封闭曲线(如圆、椭圆)的最短距离?4.在三维空间中,如何计算到空间曲线的最短距离?5.当曲线由隐式方程给出(如F(x,y)=0)时,如何计算曲线的最短距离?希望这些信息对你有帮助。</think>### 曲线最短距离计算方法 曲线的最短距离计算核心是**寻找曲线上离给定最近的的位置**。根据曲线表示形式(函数方程、参数方程、离散需求精度,主要方法如下: #### 一、解析法(适用于可导函数) 若曲线为显函数 $y=f(x)$,给定 $P(x_0,y_0)$: 1. **距离函数**:曲线距离平方为 $$s(x) = (x - x_0)^2 + (f(x) - y_0)^2$$ 2. **求导归零**:最小距离需满足 $$\frac{ds}{dx} = 2(x - x_0) + 2(f(x) - y_0)f'(x) = 0$$ 3. **解方程**:求解非线性方程 $(x - x_0) + (f(x) - y_0)f'(x) = 0$ 的根,验证后取最小[^1]。 > **示例**: $P(1,2)$ 到曲线 $y=x^2$ > 解方程:$(x-1) + (x^2-2) \cdot 2x = 0$ → $2x^3 - 3x -1=0$ > 得实根 $x≈1.618$,最短距离 $d=\sqrt{(1.618-1)^2+(2.618-2)^2}≈1.249$ #### 二、数值优化法(通用方法) 当解析解困难时(如复杂函数或离散): 1. **梯度下降法**:沿距离函数的负梯度方向迭代搜索 $$x_{n+1} = x_n - \alpha \nabla s(x_n)$$ 2. **牛顿法**:利用二阶导数加速收敛 $$x_{n+1} = x_n - \frac{s'(x_n)}{s''(x_n)}$$ 3. **MATLAB/Python工具**: ```matlab % MATLAB 示例 f = @(x) x.^2; % 曲线函数 dist_func = @(x) (x-1).^2 + (f(x)-2).^2; % 距离函数 x_min = fminsearch(dist_func, 0); % 数值优化 ``` #### 三、离散曲线处理 若曲线集 $\{Q_i(x_i,y_i)\}$ 表示: 1. **穷举法**:计算到所有 $Q_i$ 的欧氏距离 $$d_i = \sqrt{(x_i-x_0)^2 + (y_i-y_0)^2}$$ 取 $d_{\text{min}} = \min\{d_i\}$(适用于少量)[^1] 2. **KD-Tree加速**:对海量预处理空间索引,快速近邻搜索(复杂度 $O(\log n)$) ```python # Python 示例 from sklearn.neighbors import KDTree points = np.array([[x1,y1], [x2,y2], ...]) # 曲线集 kdtree = KDTree(points) d_min, idx = kdtree.query([[x0, y0]], k=1) # 返回最近距离索引 ``` #### 四、特殊曲线场景 1. **参数方程曲线** $x=g(t), y=h(t)$: 最小化 $s(t)=(g(t)-x_0)^2 + (h(t)-y_0)^2$,求 $\frac{ds}{dt}=0$ 2. **空间曲线**:将二维方法扩展到三维坐标 3. **大圆距离**(地球表面):用Haversine公式计算经纬度距离[^4] $$a = \sin^2(\Delta\phi/2) + \cos\phi_1\cos\phi_2\sin^2(\Delta\lambda/2)$$ $$d = 2R \cdot \atan2(\sqrt{a}, \sqrt{1-a})$$ #### 注意事项 1. **多极值**:曲线复杂时需多次迭代避免陷入局部最优解[^2] 2. **不可导**:分段处理(如折线在顶处单独计算) 3. **精度权衡**:数值法需平衡计算效率与精度要求 --- ### 相关问题 1. **如何高效计算到三维空间曲线的最短距离?** 2. **当曲线由隐函数 $F(x,y)=0$ 表示时,最短距离如何求解?** 3. **离散曲线简化(如Ramer-Douglas-Peucker算法)对距离计算精度有何影响?** 4. **如何利用Hough变换检测直线/圆并计算到它们的距离?**[^3] [^1]: 穷举法通过枚举曲线上的所有对计算距离,适用于离散曲线。 [^2]: 对于噪声或不可微曲线,需选择在平滑近似或插值曲线上计算距离。 [^3]: Hough变换可检测图像中的直线圆等几何形状。 [^4]: 大圆距离公式适用于地球表面两点间的最短路径计算。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值