《三维坐标系由一次转动代替“平动+转动”是否能得到数学证明?》 里 的 回复

《三维坐标系由一次转动代替“平动+转动”是否能得到数学证明?》  https://tieba.baidu.com/p/7656957355    。

//****   草稿

对  《数学 的 最后一个 杰作 : 傅里叶级数》   https://tieba.baidu.com/p/7647533106   的 14 楼 的 回复讨论 做一个 总结  。

三维空间 中,   取 一个 三维坐标系 O, 原点 为 O  。   在 空间中 取 线段 AB 和 A ′ B ′,   AB  平移 + 旋转 后 可与  A ′ B ′  重合 且 方向相同,   方向相同 指  A 和 A ′  重合, B 和  B ′  重合  。  作直线 OA ′  ,  记为 L  。     当前, AB 在 原位置,   取 另一个 三维坐标系 O ′ ,   AB 在  O ′ 系 中 作一次 三维旋转, 可 旋转 为  A 在 L 上, AB 和 A ′ B ′  平行 且 方向相同,  但 不和  A ′ B ′  重合  。 

A 在 L 上, AB 和 A ′ B ′  平行 且 方向相同,  但 不和  A ′ B ′  重合 ,   这 记为 条件 1  。

可以 旋转 AB 使得 满足 条件 1 的 O ′  有 无数个,   每个 O ′  对应 一个 L 上 的 A,   每个 O ′  的 A 并不相同  。

L 上   A 和 A ′   之间 的 距离 存在 一个 最小值   。

通俗的说,   就是 说  把  AB (物体) 在  O 系 里 平移 + 旋转 移动到 一个 新的 位置 并 呈一个 新的 姿态角度,   那么,  让 AB 回到 原位置,  取 一个 新的 坐标系 O ′,   让 AB 在 O ′  里 做一次 三维旋转 ,    可以 把   AB (物体)  旋转 到 刚刚 平移 + 旋转 后 的 那个 姿态角度,   但是 位置 上 有一定 差距  。   这样 的 O ′ 可以 取 无数个,   都可以 让  AB 旋转 后 的 姿态角度 和 平移 + 旋转 后 的 姿态角度 一样,   但 在 位置 上 都有 差距   。    在 每个 O ′  里  旋转 AB 后,  AB 的 姿态角度 一样, 但 位置 都不一样,    每个  O ′  对应一个 AB 的 位置,  这里 的 位置 是说  O 系 里 的 位置  。   但 无论 怎么 取  O ′ ,    旋转后 AB 的 位置 和 平移 + 旋转 后 的 位置  都有 一定  距离,   不可能 无限接近  。

上面 这些内容 是 一个 定理,   是 可以证明 的  。   这个 定理 称为  “三维空间 一次 旋转 是否能 等价 平移 + 旋转 定理”  ,    又名  “三维空间 任意的 一次 位置 和 姿态角度 变化 能不能 用 一次 旋转 完成 定理”,    又名  “三维空间 O 系 和 O ′ 系 的 一次 旋转 是否 可等价 互换 定理”,   又名  “三维空间 O 系 的 一次旋转 能否 由 O ′ 系 的 一次 旋转 等价实现 定理”,

又名  “三维空间 一个 坐标系 里 的 二次旋转 是否可 等价 一次旋转 ”,

又名     “三维空间 位置 和 姿态 变化 的 数学变换 的 基本定理 ”  。

//****   草稿  end

  

5 楼

之前 认为 三维 里 平移 + 旋转 不能 用 一次旋转 来 实现(等价) 的 结论 是 错误的,  我刚 想到了一个 方法 ,  用 2 个 二维旋转 就可以 实现 线段 AB 任意 的 位置姿态 变成 另一个 位置姿态  。     这个 方法 的 解 至少 有 2个,   可能 还有 若干个  。     这个 方法 跟 你说的 固定一个点 比如 B 在 一个 轴 上, 围绕 轴 旋转 的  方法 差不多  。

 除了 上述方法,   因为  O ′   可以是 任意的,   任意 的  O ′  可能 还会产生 无数个 解  。

7 楼

接着说  5 楼  说 的  用 2 个 二维旋转 实现 线段 AB 任意 的 位置姿态 变成 另一个 位置姿态 的 方法  。

先要 提出一个 定理 :  在 二维平面 上,   任意 的 两个 线段 AB 和 A ′ B ′ ,   (AB 和 A ′ B ′   可以 在 一条 直线 上,  但  方向 不能 相同 ),    总可以 找到一个 支点,   让 AB 围绕 支点 旋转  和   A ′ B ′    重合 且  A 和 A ′  重合, B 和  B ′  重合 ,   且 支点 是 唯一 的  。

其实  AB 和 A ′ B ′   在 一条 直线 上,  方向 相同  也可以,   只不过 这样的话,   支点 就在 无穷远 处,  因为 在 无穷远 处,   可以有 无数个 支点  。

这个 定理 称为   “二维万向旋转定理”   。

三维空间 里,    任意 的 两个 线段 AB 和 A ′ B ′ ,     B 点 和 A ′ B ′  确定一个平面,  记为  P,    在 P 上,   过 B 点 作一条直线,  记为 y,     让  AB 围绕 y 在 三维空间 里 旋转,  可以 旋转 到   P 上  。    在 P 上,    根据  二维万向旋转定理,    存在一个 支点,  AB 围绕 这个 支点 旋转 可以 旋转到 和  A ′ B ′    重合  且  A 和 A ′  重合, B 和  B ′  重合  。

但 这个 支点 不一定 在 y 上,    可以 在 P 上  让 y 围绕 B 点 旋转,   改变 y 的 角度,   尝试 让  y 接近支点 最终 让 支点 在 y 上,  但 改变 y 的 角度 也会 改变  AB 围绕 y 旋转 到 P 上 后  AB 在 P 上 的  角度,  这也会 改变 支点 的 位置,    即  改变 y 的 角度 的 同时 支点 的 位置 也随之 改变,    这里面 有一个 或 几个  平衡点,  可以让   支点 刚好 在 y 上  。

当 支点 在 y 上 时,   记为 O ,    过 O  作 直线 x 与 y 正交,  让 x 作为 x 轴,  y 作为 y轴,  就 构成了  一个 二维直角坐标系,   x - y 平面 即 P ,    过 O  作 直线 z 垂直于 P,  让 z 作为 z 轴,  就 构成了  x - y - z   三维直角坐标系  。

这样 就是 围绕 y 轴 和 z 轴  2 次 二维旋转 就  让  AB 旋转到 和  A ′ B ′  重合  。

这个 方法 也是 一个 定理,   称为  “三维万向旋转定理”   。

其实 还可以 把  AB 旋转到 y 轴 的 左边,       这样 也是 一个 或 几个 支点 在 y 上  。   注意, 每个 支点 对应 的 y 的 方向(角度) 是不同的 ,  一个 支点 对应 一个 y,  不是 多个 支点 在 同一个 y 上  。      以 下图 来说 的话,   似乎 可以有  无数个 支点 在 y 上 的 情形  。

也就是,  左边 一个 或 几个 解,   右边 一个 或 几个 解,  加起来 就是 二个 或 几个 解  。

未完待续  。

10 楼

先纠正  7 楼  后半部分 的 一个 错误  。   7 楼 后半部分 说 第 2 个 图  可以有 无数个 解(无数个 支点 在 y 上 的 情形)  是 不对 的 。  第 2 个 图 里 AB 和 A ′ B ′  看起来 成 轴对称,  轴对称 的  情况  应该是 只有 一个 支点,    这个 支点 是 AB 、A ′ B ′   的 延长线 交点  。   这就有一个 问题,  支点 要在 y 上,  支点 在 AB 的 延长线 上,  B 点 也要 在 y 上,  这 意味着  AB 和 y 在 一条直线 上  。

但  AB 是 在 空间 中 围绕 y 旋转到 平面 P 上 的,  所以 在 P 上  AB 不可能 和 y 重合 。   这就出问题了,   难道 这里 无解  ?

其实 还是 有 解 的,    只要 调整 y 的 方向(角度),  让  AB 围绕 y 旋转到 P 上 不要 和 A ′ B ′   成 轴对称 就可以了  。   解 也是 一个 或 几个  。

说到这里,  还想到,  7 楼 一开始 说  “支点 是 唯一 的”,   其实 有些 特例 可能 有 2 个 支点,   这句话 好像 废话,  哈哈哈哈  。

《数学 的 最后一个 杰作 : 傅里叶级数》   https://tieba.baidu.com/p/7647533106     的  11 楼 里 列了 一个 6 元方程组 ,  进一步说明一下 。

O 系 的 坐标 为  X, Y, Z ,      O ′ 系 的 坐标 为 x, y, z  。    一次 三维旋转 由  3 次 二维旋转 合成,分别是 围绕 x 轴 、y 轴 、z 轴 旋转,   旋转角度 为  θx, θy, θz  。

设 坐标系旋转公式 为

x ′ = fx ( X支, Y支, Z支, θx, θy, θz, x )

y ′ = fy ( X支, Y支, Z支, θx, θy, θz, y )

z ′ = fz ( X支, Y支, Z支, θx, θy, θz, z )

x, y, z 为 某点 旋转前 的 坐标, x ′, y ′, z ′ 为 旋转后 的 坐标,   x, y, z ,  x ′, y ′, z ′   都是 O ′ 系 坐标  。

X支, Y支, Z支 为 支点坐标,  也就是 O ′ 系 的 原点 O ′ 在 O 系 里 的 坐标  。

设  空间中 任意 的 两个线段  AB 、A ′ B ′ ,    在 O 系 里,  AB 经过 平移 + 旋转 后  和  A ′ B ′    重合,  A 和 A ′  重合,  B 和 B ′  重合 。  现在, 让 AB 回到 原位, 要看  AB 在 O ′  系 里 能否 通过 一次旋转 就和 A ′ B ′  重合,   可以 列 方程组 :

xa ′ = fx ( X支, Y支, Z支, θx, θy, θz, xa )

ya ′ = fy ( X支, Y支, Z支, θx, θy, θz, ya )

za ′ = fz ( X支, Y支, Z支, θx, θy, θz, za )

xb ′ = fx ( X支, Y支, Z支, θx, θy, θz, xb )

yb ′ = fy ( X支, Y支, Z支, θx, θy, θz, yb )

zb ′ = fz ( X支, Y支, Z支, θx, θy, θz, zb )

xa, ya, za  是  A 旋转前 的 坐标,   xa ′ ya  ′za ′   是 A 旋转后 的 坐标,  也是 A ′ 的 坐标,   xb, yb, zb  是  B 旋转前 的 坐标,   xb ′ yb  ′zb ′   是 B 旋转后 的 坐标, 也是 B ′ 的 坐标  。  这些 都是 O ′  里 的 坐标  。

xa, ya, za , xa ′, ya ′, za ′,  xb, yb, zb ,  xb ′ yb  ′zb ′    是 已知数,   X支, Y支, Z支, θx, θy, θz 是 未知数 。

实际上,   我们知道的是 O 系 里 A 、B 、A ′ 、B ′  的 坐标,   也就是  Xa, Ya, Za, Xb, Yb, Zb,  Xa ′, Ya ′, Za ′,  Xb ′, Yb ′, Zb ′  ,   所以 这些 O 系 的 坐标 要 转换成 O ′ 系 的 坐标  xa, ya, za , xa ′, ya ′, za ′,  xb, yb, zb ,  xb ′ yb  ′zb ′   ,   如下 :

设     O 系 的 X, Y, Z  轴  和  O ′ 系 的 x, y, z 轴 平行  (注意,  这一点 很重要)

xa = Xa - X支

ya = Ya - Y支

za = Za - Z支

xa ′, ya ′, za ′,  xb, yb, zb ,  xb ′ yb  ′zb ′    依此类推  。

这样,   6 元 方程组,    6 个 未知数,   6 个 方程,   解 是 一个 或 几个 解,  或 无解  。

但 我们 这里 是  设   O 系 的 X, Y, Z  轴  和  O ′ 系 的 x, y, z 轴 平行,   如果没有 这个 限制,   那么,  O 系 到 O ′ 系 的 坐标转换 还要 考虑  O 系 和 O ′ 系 之间 所成 的 角度, 这个角度 也是由 3 个  角度  θx支, θy支, θz支  表示,   这 3 个 角度  是 O ′ 系 自身 围绕 自身 的  x, y, z 轴 旋转 的 角度  。

考虑到 O ′ 系 和 O 系 成 一定角度,   则  O 系 到 O ′ 系 的 坐标转换公式 就 不是   xa = Xa - X支 ,  而是会 加入 角度 的 因素,   即 公式中 会有  X支 、θx支  这 2 个 量,可以写成  xa = O1_to_O2_x ( Xa, X支, θx支 )  。

这样,  上面的  6 元方程组  就 增加了  3 个 未知数   θx支, θy支, θz支,  一共 是 9 个 未知数   X支, Y支, Z支, θx支, θy支, θz支, θx, θy, θz  。

6 个 方程,  9 个 未知数,   这是一个 不定方程组,   可能 有 无数个 解  。

如果   X支, Y支, Z支 确定 而  θx支, θy支, θz支  待定,    即   X支, Y支, Z支 已知,   θx支, θy支, θz支 未知,  那么,  又变回  6 个 未知数,  只不过 现在的 未知数 是   θx支, θy支, θz支, θx, θy, θz  。     这样,   又回到   6 个 方程 ,  6 个 未知数,     有  一个 或 几个 解,  或 无解  。

6 个 方程 ,  6 个 未知数  的   6 元 方程组  有 几个 解,       这是 可以 研究 的,  但 研究 三角函数 的 二次式(或 二次以上) 的 多元方程组 是 一件  麻烦事,  有点像 代数基本定理,  但 比  代数基本定理  麻烦  。

未完待续  。

13 楼

我在 10 楼 又说错了一个 地方,  哈哈,   纠错 很麻烦  。

如果 使用了  O ′ 系 的 坐标,   比如  xa,  xa ′  ,   那 在 坐标旋转公式   x ′ = fx ( X支, Y支, Z支, θx, θy, θz, x )  里 就不用 出现  X支, Y支, Z支  了,   

也就是公式 应该是   x ′ = fx ( θx, θy, θz, x )   

方程 也 应该是      xa ′ = fx ( θx, θy, θz, xa )

当然,    实际上 在 方程 里 仍然 有  X支, Y支, Z支  ,  包含在   xa ′ , xa   里,   从 O 系 坐标 Xa ′ , Xa   转换为  O ′ 系 坐标  xa ′ , xa  时,  会 包含   X支, Y支, Z支  。

我 以前 写过 一篇  《证明一下 三角和 公式》  https://tieba.baidu.com/p/7662881342  ,    里面 推导过  二维坐标系 的 坐标旋转公式  。

一次 三维旋转 由 3 次 二维旋转 (围绕 x, y, z 轴 旋转) 合成,    由  二维 的 坐标旋转公式 进一步 推导 就可以得到  三维 的 坐标旋转公式  。

二维万向旋转定理 和 三维万向旋转定理  这一类 题目 适合 用 人工智能 解题,  也可以说 适合 用 规划 解题  。

因为  这些 题目 的 解 的 分布空间 (区域 、情况)   本来 就是 可以 直观 的 推理 出来 的  。  比如  二维万向旋转定理,   二维平面 上  任意 的 两个 线段  AB 、A ′ B ′ ,   存在 支点,  让 AB 围绕 支点 旋转 和 A ′ B ′  重合,      寻找 支点  。

要 寻找 支点,   可以 根据 AB 和 A ′ B ′  的  位置 、角度 、方向 分为 几大类 情况  。

每一类情况 的 支点   有 各自 的 规律  。

证明  二维万向旋转定理 和 三维万向旋转定理  也是 类似,   先 把  情况 分为 几大类,  也就是 解  分为 几大类,   每一类 解 具体 的 证明 可以用到 计算,比如 解析几何,  但也可以试试 用  反证法  、夹逼法  等 技巧 来 证明 ,    这里 说   “反证法  、夹逼法  等 技巧”   有一个 意思 是 想 强调 一些 直观 和 逻辑 上 的 方法,    不一定 是 计算 和 解方程, 或者 研究 方程 有几个 根  。

二维万向旋转定理   可以 从 直观 上 推理论证,   虽然 离 严格证明 还有一定距离,    但 也是 很有用 的  。

说到这里,    会  想到 四色定理 ,   其实 可以 基于 直观 提出一些 和 曲线 相关 的 公设,   比如

曲线 的 一侧,    曲线 的 另一侧

曲线 相交

曲线 构成边界

使用 这些公设 ,      证明 四色定理 很容易  。

同样,   使用 这些公设 ,   证明 庞加莱猜想 也很容易,   证明 很多 泛函问题 也很容易  。

用  规划 解  二维万向旋转定理 和 三维万向旋转定理 问题,    是 一个 规划问题  。   计算机 下象棋 、下围棋,  也是 一个 规划问题  。   可以说 它们 是 同一类问题  。

这些 问题 都可以 归为    “最优路径问题”,    又称为  “快递员问题”,   我在 《排列组合》 https://tieba.baidu.com/p/6932911873   里 提过 快递员问题   。

最优路径问题 也可以说是   魔方问题 ,    比如,  玩魔方,   就是  寻找一个 正确 的 路径,  最好 是 最短 的 那一条 路径  。

有意思的是,   快递员问题 是  一个 “离散” 问题,    一个 组合数学 问题  。

未完待续  。

一次 三维旋转 由 3 次 二维旋转 (围绕 x, y, z 轴 旋转) 合成   。

三维 里  平移 + (三维)旋转 能否 由 一次  (三维)旋转  实现 (等价) ?      这个 课题 也是一个 定理,   称为  “三维空间 一次 旋转 是否能 等价 平移 + 旋转 定理” ,

又名  “三维空间 任意的 一次 位置 和 姿态角度 变化 能不能 用 一次 旋转 完成 定理”,   

又名  “三维空间 O 系 和 O ′ 系 的 一次 旋转 是否 可等价 互换 定理”,   

又名  “三维空间 O 系 的 一次旋转 能否 由 O ′ 系 的 一次 旋转 等价实现 定理”, 

又名  “三维空间 一个 坐标系 里 的 二次旋转 是否可 等价 一次旋转 定理 ”,

又名     “三维空间 位置 和 姿态 变化 的 数学变换 的 基本定理 ”  。

简称   “旋转  代替 平移 + 旋转 定理”   、  “旋转  代替 平移旋转 定理”  。

这个 定理 的 解 也是可以 分为 几大类,    比如   7 楼 的 三维万向旋转定理  就是 一类 解,    10 楼 的  6 元方程组 也是 一类解,      如果 不限制 O ′  的 位置 和 角度,   6 元方程组 就 变成  9 元不定方程组,    9 个  未知数,  6 个 方程,  可能有 无数个 解,   这也是 一类解,   也是 广泛 的 、广义 的 解  。

一个有意思 的 问题 是,    这些 解 是不是 离散分布 的  ?

简单一点,   让 O ′  沿着 空间中 一条 直线 移动,   O ′  在 直线 上 的 位置 记为   s ,    每一个 s 对应 一个 O ′ 的 位置 X支, Y支, Z支,   也就是,  X支, Y支, Z支 已知,    9 元不定方程组  又 变回  6 元方恒组 ,  未知数 为  θx支, θy支, θz支, θx, θy, θz ,    每一个 s 对应  一个  6 元方程组,    这个 6 元方程组 的 解 可能是 若干个,    每一个 解 包含  θx支, θy支, θz支, θx, θy, θz  。

假设 此时 的 s 对应 的 6 元方程组 有  4 个 解,    记为 :

解 1 :    θx支1, θy支1, θz支1, θx1, θy1, θz1 

解 2 :    θx支2, θy支2, θz支2, θx2, θy2, θz2

解 3 :    θx支3, θy支3, θz支3, θx3, θy3, θz3

解 4 :    θx支4, θy支4, θz支4, θx4, θy4, θz4

让 s 变化,   画出  s 和 θx支1  的 函数曲线,     s 和 θx支2  的 函数曲线,    s 和 θx支3  的 函数曲线,     s 和 θx支4  的 函数曲线,         开始时,   这些 函数曲线  也许 是 连续的,   但  当  s 变化到 一定 的 值 时,  其中 的  一些 函数 曲线  也许 会 断裂 呢   。

也可以 画出 s 和  解 1 、解 2 、解 3 、解 4   里 其它 未知数 的 函数曲线  。  一共可以画    4 * 6 = 24  幅 函数曲线  。

也许 可以画出 像  Collatz Map 那样 的 图像 呢  。     Collatz Map  见  《《An Easily Started Problem With No Solution In Sight》译文》    https://tieba.baidu.com/p/6672112544   。

未完待续  。

规划 好,  但  牛顿迭代法 也好  。

这里 的 牛顿迭代法 是 指  将  多元方程组  线性化 为 线性多元方程组,  再 迭代求解 的  方法  。

规划 和 牛顿迭代法   各自 的 优点利弊,  大家 自己 去 琢磨 实践 吧,   哈哈  。

牛顿迭代法 对于 只有一个 解 的 情况,  应该 很麻利,    如果 方程组 有 多个解,    那 牛顿迭代法 可能只会 趋于 一个 解,    要想 解 出 多个 解,   大概 要  “规划” 一下 吧, 哈哈 。

15 楼  dons222  贴了  “用汉密尔顿四元数做三维空间旋转变换的讲解”  知乎 《如何形象地理解四元数?》   https://www.zhihu.com/question/23005815/answer/33971127 ,  文中 讲到了 汉密尔顿  发明 四元数 的 故事  。

汉密尔顿  发明 四元数 的 故事   更多 的 是 趣味性  。 (笑)

数学 的 趣味性 比如   一个 数学对象 转换 为 另一个 数学对象,   两个 数学对象 之间  存在 巧妙 的 联系  。

这些 趣味性 能给人们 带来 美感,   但 不一定 能 提供  解题能力,   或称  计算能力  。

发明 四元数 ,  发明 五元数  ……  发明 直积 卷积 内积 外积 ,    这些 是 设计,   也是 系统设计,   数学 的 系统设计  。

这些 设计 可以 给 数学 增加 新花样 和 新玩法,   但是 不能 提供 新 的 解题能力,  或称 计算能力 ,  也可以说 不能 提供 更多 的 解题能力,  或称 计算能力,   也可以说 不能 提供 额外 的  解题能力,  或称 计算能力  。

为什么 新玩法 不能 提供 新的 能力  ?                 这 值得 深思,   里面 有 其 内在 原理  。        但 也要 慎用 这一原理,  因为 一不小心 会 矫枉过正,  搞得 大家 都 不敢 玩 花样 了  。

花样 还是 要的,    花样 多 才能 百花齐放,     才能 捡到 金子  。   (笑)

因此,   我们 还是 要 鼓励大家  玩 花样,    才能 千姿百态  。

两个 变量  的 关系 是 一个 二元方程组(两个方程),  用  复数 的 玩法,   把  两个变量 表示为 复数 的 实部 和 虚部,   把  两个变量 的 二元方程组 表示 为 根 为 这个 复数 的 一个方程  。

那 这个 方程 要 如何 构造 ?     是不是 需要 规划 ?   (嘻嘻嘻嘻,忍不住 偷笑)    而 如果 要用 牛顿迭代法 解 这个 方程 ,   是不是 还是要把 这个 方程 拆为  二元方程组(两个方程) ?  (忍不住  大笑)

所以啊,   如果 有 朋友 跟我说 : “你来 玩一下 四元数 (五元数 、高阶复数) 怎么样 ?”       我一想,  看起来 挺好玩,  那些  数字 啊 、矩阵 啊,  倒过来 倒过去, 转过来 转过去, 可以去 算啊算啊  的  算出 各种 漂亮 的 酷酷 的 数学成果,  这么一想,  我都动心了,  好玩 是 好玩,   我又转念一想, 说 : “比起 四元数, 我还是去搞 C 语言,  我和一些朋友 研究了一个 计算机语言 的  计划,   我要去 完成 这个计划,   先要从  C 语言 做起,   那些朋友 正 等着 我呢  !”

或者,   比起 四元数,    用  Html + javascript  写一个  三维万向旋转定理 的 演示程序 还更 迫切些  。  (笑)

深蓝 下象棋 很厉害,   AlphaGo 下围棋 很厉害,   它们 都是 人工智能  。    提起 人工智能,    出现很多 的 词 是 “卷积”, 好像 人工智能 和 卷积 密不可分,  有时候,   卷积 差不多 成了  人工智能  的 代名词  。

假以时日,   不久的 将来,   民间 的 开源爱好者 们   也会 写出 下象棋 和 下围棋 很厉害的 程序,    写 这些 程序 并不需要 高深的 数学,    倒是需要 一个 优秀的数据库,  用于 存储 棋谱,  存取 决策 需要 的 各种数据,   比如 路径数据 什么的  。

我 写过 一篇  《卷积 毫无意义》  https://tieba.baidu.com/p/6670161662    。

为了 探索放眼 和 解决 三维空间 的 问题,  解锁 更多 二维平面 上 的 奇妙性质,    可以 基于 直观 提出一些  曲线 和 曲面 相关 的 公设,  用 这些 公设  建立 一门 新 的 几何学  。

日益增长 的 应用需求 和 人们 对 科学 的 追求  也  促使 这么做   。

未完待续  。

四元数  是 一种 特定规则 的 矩阵,

双四元数 也是 一种 特定规则 的 矩阵,

对偶四元数 也是 一种 特定规则 的 矩阵,

矩阵 是 参数 的 排列  。

四元数 也可以说是 一种 数据结构,    用 四元数 的 方案 来 处理 3D (旋转)问题 就像 计算机程序 里 封装了 一些 数据结构,  这些 数据结构 可以拿来用  。

四元数 及其 方案  也 像是   封装好的 一组控件,  可以 拿来用  。

洛伦兹变换 的 因子  γ =  1 / 根号 ( 1 - v ² / c ² )  ,    因为 根号 ( 1 - v ² / c ² )   满足 三角函数 关系,   所以 就 把  洛伦兹变换 表示为 坐标系旋转,    而 坐标系旋转 又可以 表示为 矩阵相乘,   矩阵 再加上 一些 规则 扩展一下 就成了 交换群  。   (笑)

四元数  也好,   双四元数 也好,  对偶四元数 也好,    就像是 软件开发 时  选择 一个 架构 ,  选择 一个 UI 框架,   选择 一款 数据库,    选择 一门 开发语言  。

我 的 “K 氏 算法”  也可以 整理成 一套 数学理论,    也可以 设计 出 数据结构,    也可以 封装 为  控件(组件)  。

K 氏算法 也可以 固化到 硬件里,  比如 GPU,   这样 就是 运用  K 氏算法 的 GPU,  或 内嵌了 K 氏算法 的 GPU  。

未完待续  。

//****  草稿

一个有意思 的 问题 是,    这些 解 是不是 离散分布 的 ?

人工智能 规划 解题

证明 二维万向旋转定理

基于 直观 提出一些 和 曲线 有关 的 公设,  证明 四色定理 很容易  。

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