拉格朗日方程地应用及举例08讲

拉格朗日方程地应用及举例08讲
拉格朗日方程地应用及举例08讲

拉格朗日方程的应用及举例

拉格朗日方程有以下几个特点:(1)拉格朗日方程适用于完整系统,可以获得数目最少的运动微分方程,即可以建立与自由度数目相同的n个方程,是一个包含n个二阶常微分方程组,方程组的阶数为2n。求解这个方程组可得到以广义坐标描述的系统运动方程。(2)拉格朗日方程的形式具有不变性。对于任意坐标具有统一的形式,即不随坐标的选取而变化。特别是解题时有径直的程序可循,应用方便。(3)所有的理想约束的约束反力均不出现在运动微分方程中。系统的约束条件愈多,这个特点带来的便利越突出。(4)拉格朗日方程是以能量的观点建立起来的方程,只含有表征系统运动的动能和表征主动力作用的广义力,避开了力、速度、加速度等矢量的复杂运算。(5)拉格朗日方程不但可以建立相对惯性系的运动,还可以直接建立相对非惯性系的动力学方程,只要写出的动能是绝对运动的动能即可,至于方程所描述的运动是对什么参考系的运动,则取决于所选的广义坐标。

纵观拉格朗日方程,看出分析力学在牛顿力学的基础上,提出严密的分析方法,从描述系统的位形到建立微分方程都带有新的飞跃。我们还应看到,虽然拉格朗日方法在理论上和应用上都有重要的价值,但是,牛顿力学的价值并未降低,特别是它的几何直观性和规格化的方法使人乐于应用,由于计算机的广泛使用,牛顿一欧拉方法又有所发展。我们将会看到,用拉格朗日方程求解,在获得数量最少的运动微分方程时,其求导过程有时过于繁琐,并有较多的耦合项。

应用拉格朗日方程建立动力学方程时,应首先建立以广义坐标q和广义速度q 表示的动能函数和广义力Q。为此,首先讨论动能的计算和广义力的计算,在此基础上,再讨论拉格朗日方程的应用。

一、动能的计算

对于系统的动能,可以写出关于广义速度q 的齐次函数的表达式。在实际计算中,应用理论力学的有关知识就可以建立以广义坐标和广义速度所表达的动能函数。

例1-1 已知质量为m,半径为r的均质圆盘D,

沿OAB直角曲杆的AB段只滚不滑。圆盘的盘面和

曲杆均放置在水平面上。已知曲杆以匀角速度 1绕通

过O点的铅直轴转动,试求圆盘的动能。

解:取广义坐标x和 ,x为圆盘与曲杆接触点到

曲杆A点的距离, 为曲杆OAB的转角, = 1t。

应用柯尼希定理求圆盘的动能。为此,先求圆盘质心C的速度和相对于质心平动坐标系的角速度。若以曲杆OAB为动参考系,C为动点,

文档

文档

2

1

221e r ,, x x x x C 再应用刚体绕二平行轴转动的合成方法,圆盘的角速度为

r

x

1 于是圆盘的动能为

2

122122

41)(21

r x mr x x m T 若将动能表达式展开,得到

2

12221124

1212143 mr x m x mr x m T

可以看出,圆盘的动能包含广义速度x 的二次项,广义速度x 的一次项和它的零次项。

二、广义力的计算

概括地说,广义力有三种计算方法: 1)根据广义力的定义,有

N j q z F q y F q x F Q i i iz i i iy j i iz N

i j ,,2,11

我们可以按照这个公式来计算,但是,有时计算是繁冗的。

2)我们知道,作用在系统上的诸主动力对于任何虚位移元功之和等于诸广义力对于相应的广义坐标的虚位移元功之和,即

j

j

n

i i i

N

i q

Q δδ1

1

r F

对于完整系统,广义坐标的变分 q 1, q 2,…, q n 是彼此独立的。若给出某一广义坐标的变分为 q j ,而令其它坐标变分均为零,即 q j ≠0, q 1 = q 2 = … = q j -1 = q j +1 = … = q n = 0

则上式为

j j i i

N

i q Q δδ1

r F

文档

于是

n j q Q j

i

i N

i j ,,2,1,

δδ1

r

F

由于系统的主动力在给定的虚位移中元功之和

i i

N

i r F

δ1

的计算是我们熟悉的,则广义力

Q j 可较易地计算出。依次给出不同序数的坐标变分的同时,令其它坐标变分为零,则可依

次计算出与广义坐标对应的广义力。这种方法是我们经常应用的。

3)若作用于系统上的主动力有势,则通过势能函数即可求出广义力。设势能函数为V ,则可应用式

j

j q V

Q

进行广义力的计算。

例1-3 均质杆OA 和AB 在A 点铰链连接,并在O 点用铰链支承。杆重分别为P 1和P 2,F 1为作用于B 点的水平力,试求对应于 和 的广义力。

解:系统具有两个自由度。依题意,取 和 为广义坐标,对应于 和 的广义力以Q 和Q 表示。于是,

δsin 2δcos 2δsin 2sin 2δsin δsin 2δcos cos 2δsin δcos b a x b a x b a y b a y a y a y B B D D C C 当 获得变分 ,而 保持不变,即 = 0时,

sin 2sin cos 2δδδ)sin 2sin cos 2()

δδδ(δδ2111

211

1P a P a F C A Q a P a P a F z Z y Y x

X A i i i i i i

i

N

i

r F

当 获得变分 ,而 = 0时,

sin cos 2δδδsin δcos 2δδ212

212b P b F A Q b P b F A

r

F

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三、拉格朗日方程的应用

应用拉格朗日方程建立系统的动力学方程时,一般采用以下步骤:

1)分析系统的约束条件,判断系统的类型是否为完整系统,是定常还是非定常的,是保守的还是非保守的。

2)若系统为完整的,在确定其自由度数目后,选择恰当的广义坐标。

3)计算出以广义速度表达的动能T (q ,q ,t )、势能V (q ,t ) 或广义力Q (q ,t ),若主动力有势,计算出拉格朗日函数L (q ,q ,t )。

4)列出拉格朗日方程。

例1-4 半径为R 、质量为m 的圆环挂在一半径为r 的固定圆柱上。设圆环与圆柱间有足够大的摩擦力阻止相对滑动,试写出圆环的运动微分方程,并求微幅摆动的周期。

解:圆环具有一个自由度,是完整系统。取 为广义坐标,圆环的动能为

222

1

21 O O J mv T

其中O O r R v )( ,瞬心为A ,则

R

r R R v O

于是

2

222

2

222)()(21)(21 r R m R

r R mR r R m T 主动力有势,系统的势能为

V =-mg (R -r ) cos

sin )(0)(2d d )(222r R mg V

T r R m T t r R m T

代入拉格朗日方程,得到系统的动力学方程: 0sin )()(22 r R mg r R m

0sin )(2 g r R

考虑到微幅,有

0)

(2

R g

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周期为 g

r R )

2(π

2

由于主动力有势,可以写出拉格朗日函数:

cos )()(22r R mg r R m V T L

代入式(1-25)中同样可以得到系统的动力学方程。

2. 已知摆线绕在固定圆柱上,尺寸如图;求此摆的运动微分方程。

解 这是单自由度保守系统,选 为广义坐标,选 = 0为系统的零势能位置,则

]

cos )()sin [()(2

122

R l R l mg V R l m T

将T 、V 代入保守系统的拉格朗日方程

V

T T t d d

或将拉格朗日函数L = T V 代入如下形式的拉格朗日方程

0d d

L

L t 皆可得运动微分方程

0sin )(2 g R R l

3. 已知三均质齿轮,半径皆为r ,质量都是m ,此机构位于水平面内,若无重系杆受矩为M 的力偶作用;求系杆的角加速度 。

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解 这是单自由度非保守系统,选系杆的转角 为广义坐标,则有关的角速度和速度为

,24,2,3232 r

v r v O O

该系统的广义力为 Q = M

动能为

2

22322222112

1212121 mr mv mr mv T O O

代入拉格朗日方程 Q T

T t

d d 得

2

22mr M

例1-9 试求例1-1中圆盘的运动微分方程。又,若t = 0时,x = 10cm ,x = 0,求当x =20cm 时,x 为多少?

例1-1 已知质量为m ,半径为r 的均质圆盘D ,沿OAB 直角曲杆的AB 段只滚不滑。圆盘的盘面和曲杆均放置在水平面上。已知曲杆以匀角速度 1绕通过O 点的铅直轴转动,试求圆盘的动能。

解:由例1-1已求得动能T 为

2

122122

41)(21

r x mr x x m T 水平台为零势面,则圆盘的势能为

V = 0

系统的拉格朗日函数L 为

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x m x L

x m x m x m x L t r x mr x m x L r x mr x x m T L 2112

122122

,2321d d 2141)(21

代入拉格朗日方程,有

02

3

21 x x 由于系统是非定常的,虽然作用于圆盘上的主动力有势,但并不存在能量积分,由于拉格朗日函数L 不显含时间t ,系统有广义能量积分。由动能表达式得到

2

12221011224

121,21,43 mr x m T x mr T x m T

圆盘的广义能量积分为 T 2-T 0 + V =常数.

于是得到

h mr x m x m 21222124

1

2143 整理后,有

122122

1

43h x m x m 当t = 0时,x 0 = 10cm ,0x = 0,则

21150 m h

于是有

2

12212502

143 x x 当x = 20cm 时,212

200 x

11.14 x

cm/s 例9 质量为m ,半径为r 的圆环O 竖立在一粗糙平面上。圆环的边缘上刚连一质量为m 的质点A 。试写出系统的运动微分方程。

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解:由圆环O 和质点A 组成的系统只能在地面上作纯滚动,自由度为1,取OA 与铅垂线的夹角 为广义坐标,以系统为研究对象,

O 点处水平面为零势能面,则系统的动能和势能分别为

2222222

2222

)cos 2(cos )(2)()(2

1)(2121212121

mr r r r m r m mr mv mv J T A

O O cos mgr V

于是有

sin mgr V Q

代入拉格朗日方程,导出

0sin )()cos 2(22

r g

例1-7 三角楔块A 可沿水平光滑面作直线运动,楔块A 的质量为m 1,其上受有简谐力F =

H sin t 的作用(H 和 均为常量)。楔块斜边BD

上有一质量为m 2、半径为r 的圆柱体,沿BD 滚动而不滑动,二弹簧的刚体系数分别为k 1和k 2。试建立系统的运动微分方程。

解:系统具有二个自由度。取三角楔块的位移x 和圆柱体相对于楔块的位移 为广义坐标,二者均以其静平衡位置为原点。

楔块A 作平动,x v A ,圆柱体作平面运动,质心速度v C 为

cos 222 x x v C

角速度 为

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r

系统的动能T 为

cos 4

3)(2141)cos 2(21212222212

2222221 x m m x m m r r m x x m x m T

系统的势能V 为

220221012)(2

1

)(21sin k x k g m V

在平衡位置有关系式

0sin ,

0)(2022101 k g m x k

于是势能V 为

)(2

1212202221

k x k V 非有势力F 相应的广义力分别为

x k x

V

m x m m x

T t x T

m x m m x

T Q t H x x

t

H Q x 1221221,cos )(d d 0,cos )(0

sin δδsin

又,

22222,cos 23d d 0,cos 2

3k V

x m m T t T

x m m T

代入拉格朗日方程,得到系统的运动微分方程:

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02

3cos sin cos )(2221221 k m x m t

H x k m x m m

运用Matlab进行线性规划求解(实例)

线性规划 线性规划是处理线性目标函数和线性约束的一种较为成熟的方法,目前已经广泛应用于军事、经济、工业、农业、教育、商业和社会科学等许多方面。 8.2.1 基本数学原理 线性规划问题的标准形式是: ????? ??????≥=+++=+++=++++++=0,,,min 21221122222121112 121112211n m n mn m m n n n n n n x x x b x a x a x a b x a x a x a b x a x a x a x c x c x c z 或 ???? ?????=≥===∑∑==n j x m i b x a x c z j n j i j ij n j j j ,,2,1,0,,2,1,min 1 1 写成矩阵形式为: ?? ???≥==O X b AX CX z min 线性规划的标准形式要求使目标函数最小化,约束条件取等式,变量b 非负。不符合这几个条件的线性模型可以转化成标准形式。 MATLAB 采用投影法求解线性规划问题,该方法是单纯形法的变种。 8.2.2 有关函数介绍 在MATLAB 工具箱中,可用linprog 函数求解线性规划问题。 linprog 函数的调用格式如下: ●x=linprog(f,A,b):求解问题minf'*x ,约束条件为A*x<=b 。 ●x=linprog(f,A,b,Aeq,beq):求解上面的问题,但增加等式约束,即Aeq*x=beq 。若没有不等式约束,则令A=[ ],b=[ ]。 ●x=linprog(f,A,b,Aeq,beq,lb,ub):定义设计x 的下界lb 和上界ub ,使得x 始终在该范围内。若没有等式约束,令Aeq=[ ],beq=[ ]。 ●x=linprog(f,A,b,Aeq,beq,lb,ub,x0):设置初值为x0。该选项只适用于中型问题,默认时大型算法将忽略初值。 ●x=linprog(f,A,b,Aeq,beq,lb,ub,x0,options):用options 指定的优化参数进行最小化。 ●[x,fval]=linprog(…):返回解x 处的目标函数值fval 。 ●[x,lambda,exitflag]=linprog(…):返回exitflag 值,描述函数计算的退出条件。 ●[x,lambda,exitflag,output]=linprog(…):返回包含优化信息的输出参数output 。 ●[x,fval,exitflag,output,lambda]=linprog(…):将解x 处的拉格朗日乘子返回到lambda 参数中。

线性代数应用实例

线性代数应用实例 ● 求插值多项式 右表给出函数()f t 上4个点的值,试求三次插值多项式230123()p t a a t a t a t =+++,并求(1.5)f 的近似值。 解:令三次多项式函数230123()p t a a t a t a t =+++过 表中已知的4点,可以得到四元线性方程组: ?????? ?=+++-=+++=+++=6 27931842033 210321032100 a a a a a a a a a a a a a 对于四元方程组,笔算就很费事了。应该用计算机求解了,键入: >>A=[1,0,0,0;1,1,1,1;1,2,4,8;1,3,9,27], b=[3;0;-1;6], s=rref([A,b]) 得到x = 1 0 0 0 3 0 1 0 0 -2 0 0 1 0 -2 0 0 0 1 1 得到01233,2,2,1a a a a ==-=-=,三次多项函数为23 ()322p t t t t =--+,故(1.5)f 近 似等于23 (1.5)32(1.5)2(1.5)(1.5) 1.125p =--+=-。 在一般情况下,当给出函数()f t 在n+1个点(1,2,,1)i t i n =+ 上的值()i f t 时,就可以用n 次多项式2012()n n p t a a t a t a t =++++ 对()f t 进行插值。 ● 在数字信号处理中的应用----- 数字滤波器系统函数 数字滤波器的网络结构图实际上也是一种信号流图。它的特点在于所有的相加节点都限定为双输入相加器;另外,数字滤波器器件有一个迟延一个节拍的运算,它也是一个线性算子,它的标注符号为z -1。根据这样的结构图,也可以用类似于例7.4的方法,求它 的输入输出之间的传递函数,在数字信号处理中称为系统函数。 图1表示了某个数字滤波器的结构图,现在要求出它的系统函数,即输出y 与输入u 之比。先在它的三个中间节点上标注信号的名称x1,x2,x3,以便对每个节点列写方程。

线性代数矩阵性及应用举例

线性代数矩阵性及应用举例

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华北水利水电学院线性代数解决生活中实际问题 课程名称:线性代数 专业班级: 成员组成: 联系方式: 2012年11月7日

关于矩阵逆的判定及求逆矩阵方法的探讨 摘 要:矩阵的可逆性判定及逆矩阵的求解是高等代数的主要内容之一。本文给出 判定矩阵是否可逆及求逆矩阵的几种方法。 关键词:逆矩阵 伴随矩阵 初等矩阵 分块矩阵 矩阵理论是线性代数的一个主要内容,也是处理实际问题的重要工具,而逆矩阵在矩阵的理论和应用中占有相当重要的地位。下面通过引入逆矩阵的定义,就矩阵可逆性判定及求逆矩阵的方法进行探讨。 定义1 n 级方阵A 称为可逆的,如果n 级方阵B ,使得 AB=BA=E (1) 这里E 是n 级单位矩阵。 定义2 如果B 适合(1),那么B 就称为A 的逆矩阵,记作1 -A 。 定理1 如果A 有逆矩阵,则逆矩阵是唯一的。 逆矩阵的基本性质: 性质1 当A 为可逆阵,则A A 1 1 = -. 性质 2 若A 为可逆阵,则k kA A (,1 -为任意一个非零的数)都是可逆阵,且A A =--1 1)( )0(1)(1 1≠= --k A k kA . 性质3 111 ) (---=A B AB ,其中A ,B 均为n 阶可逆阵. 性质4 A ()()'11 '=--A . 由性质3有 定理2 若)2(,21≥n A A A n Λ是同阶可逆阵,则n A A A Λ21,是可逆阵,且21(A A 下面给出几种判定方阵的可逆性及求逆矩阵的方法: 方法一 定义法 利用定义1,即找一个矩阵B ,使AB=E ,则A 可逆,并且B A =-1 。 方法二 伴随矩阵法 定义3 设)(ij a A =是n 级方阵,用ij A 表示A 的),(j i 元的代数余子式)1,(n j i Λ=,

线性规划的实际应用举例

线性规划的实际应用举例 即两为了便于同学们掌握线性规划的一般理论和方法,本文拟就简单的线性规划( 的实际应用举例加以说明。个变量的线性规划) 1 物资调运中的线性规划问题 万个40万个和30万个,由于抗洪抢险的需要,现需调运1 A,B两仓库各有编织袋50例/元万个、180/万个到乙地。已知从A仓库调运到甲、乙两地的运费分别为120元到甲地,20元/万个。问如何调运,能150/万个、万个;从B仓库调运到甲、乙两地的运费分别为100元? ?总运费的最小值是多少使总运费最小仓库调Bz元。那么需从x万个到甲地,y万个到乙地,总运费记为解:设从A仓库调运40-x万个到甲 地,调运运万个到乙地。20-y 从而有 。z=120x+180y+100(40-x)+150·(20-y)=20x+30y+7000 1)(图,即可行域。作出以上不等式组所表示的平面区域 z'=z-7000=20x+30y. 令 :20x+30y=0,作直线l 且与原点距离最小,0),,l的位置时,直线经过可行域上的点M(30l把直线向右上方平移至l y=0时,即x=30,亦取得最小值,取得最小值,从而z=z'+7000=20x+30y+7000z'=20x+30y 元)。30+30×z=20× 0+7000=7600(min 万个到乙地,可使总万个到甲地,20B30万个到甲地,从仓库调运10A答:从仓库调运元。运费最小,且总运费的最小值为7600 2 产品安排中的线性规划问题 吨,麦麸0.4吨需耗玉米某饲料厂生产甲、乙两种品牌的饲料,已知生产甲种饲料2例1O.4

吨,其余添加剂0.2. 吨甲种1吨,其余添加剂0.2吨。每吨;生产乙种饲料1吨需耗玉米0.5吨,麦麸0.3元。可供饲料厂生产的玉米供应500元,每1吨乙种饲料的利润是饲料的利润是400吨。问甲、乙300吨,麦麸供应量不超过500吨,添加剂供应量不超过量不超过600 ? ?最大利润是多少两种饲料应各生产多少吨(取整数),能使利润总额达到最大 1。分析:将已知数据列成下表 2表1例表 元,那么吨、y吨,利润总额为z解:设生产甲、乙两种饲料分别为x z=400x+500y。 即可行域。(图2)作出以上不等式组所表示的平面区域 平行,所以线段l4x+5y=6000与。并把400x+500y=0l向右上方平移,由于l:作直线l:1。,N(0,1200)M(250MN上所有坐标都是整数的点(整点)都是最优解。易求得,1000) ,y=1000时,1000)取整点M(250,,即x=250 。元1000=600000()=60(万元)=400×z250+500×max 吨,能使利润总额达到最大。最大利润为1000可安排生产甲种饲料250吨,乙种饲料答:万元。60 使我们认识到最优解的个数还例2课本题中出现的线性规划问题大都有唯一的最优解。注:有其他可能,这里不再深入探究。

第二章 用拉格朗日方程建立系统数学模型

第二章 用拉格朗日方程建立系统的数学模型 §2.1概述 拉格朗日方程——属于能量法,推导中使用标量,直接对整个系统建模 特点:列式简洁、考虑全面、建模容易、过程规范 适合于线性系统也适合于非线性系统,适合于保守系统,也适合于非保守系统。 §2.2拉格朗日方程 1. 哈密尔顿原理 系统总动能 ),,,,,,,(321321N n q q q q q q q q T T = (2-1) 系统总势能 ),,,,(321t q q q q U U N = (2-2) 非保守力的虚功 N N nc q Q q Q q Q W δδδδ ++=2211 (2-3) 哈密尔顿原理的数学描述: 0)(2 1 21 =+-??t t nc t t dt W dt U T δδ (2-4) 2. 拉格朗日方程: 拉格朗日方程的表达式: ),3,2,1()(N i Q q U q T q T dt d i i i i ==??+??-?? (2-5) (推导:) 将系统总动能、总势能和非保守力的虚功的表达式代入哈密尔顿原理式中(变分驻值原理),有 0)( 22112211221122112 1 =+++??-??-??-??++??+??+??+??+??? dt q Q q Q q Q q q T q q U q q U q q T q q T q q T q q T q q T q q T N N N N N N N N t t δδδδδδδδδδδδ (2-6) 利用分步积分

dt q q T dt d q q T dt q q T i t t i t t i i i t t i δδδ?? ??-??=??21212 1 )(][ (2-7) 并注意到端点不变分(端点变分为零) 0)()(21==t q t q i i δδ (2-8) 故 dt q q T dt d dt q q T i i t t i t t i δδ)(212 1 ??-=???? (2-9) 从而有 0)])([2 1 1 =+??-??+??- ?∑=dt q Q q U q T q T dt d i i i t t i i N i δ ( (2-10) 由变分学原理的基本引理: (设 n 维向量函数M(t),在区间],[0f t t 内处处连续,在],[0f t t 内具有二阶连续导 数,在f t t ,0处为零,并对任意选取的n 维向量函数)(t η,有 ? =f t t T dt t M t 0 0)()(η 则在整个区间],[0f t t 内,有 0)(≡t M ) 我们可以得到: 0)(=+??-??+??- i i i i Q q U q T q T dt d (2-11) 即 i i i i Q q U q T q T dt d =??+??-??)( (2-12) 对非保守系统,阻尼力是一种典型的非保守力,如果采用线性粘性阻尼模型, 则阻尼力与广义速度}{q 成正比,在这种情况下,可引入瑞利耗散(耗能)函数D , }]{[}{2 1 q C q D T ≡ (2-13) 阻尼力产生的广义非保守力为:

线性代数在实际生活中的应用

线性代数在生活中的实际应用 大学数学是自然科学的基本语言,是应用模式探索现实世界物质运动机理的主要手段。学习数学的意义不仅仅是学习一种专业的工具而已。;;初等的数学 知识学习线性代数数学建模函数模型的建立及应用,作为变化率的额倒数在几何学、物理学、经济学中的应用,抛体运动的数学建模及其应用,最优化方法及其在工程、经济、农业等领域中的应用,逻辑斯谛模型及其在人口预测、新产品的推广与经济增长预测方面的应用,网络流模型及其应用,人口迁移模型及其应用,常用概率模型及其应用,等等。 线性代数中行列式实质上是又一些竖直排列形成的数表按一定的法则计算得到的一个数。早在1683年与1693年,日本数学家关孝和与德国数学家莱布尼茨就分别独立的提出了行列式的概念。之后很长一段时间,行列式主要应用与对现行方程组的而研究。大约一个半世纪后,行列式逐步发展成为线性代数的一个独立的理论分支。1750年瑞士数学家克莱姆也在他的论文中提出了利用行列式求解线性方程组的著名法则一一克莱姆法则。随后1812年,法国数学家柯西发现了行列式在解析几何中的应用,这一发现机器了人们对行列式的应用进行探索的浓厚兴趣。如今,由于计算机和计算软件的发展,在常见的高阶行列式计算中,行列式的数值意义虽然不大,但是行列式公式依然可以给出构成行列式的数表的重要信息。在线性代数的某些应用中,行列式的只是依然非常重要。 例如:有甲、乙、丙三种化肥,甲种化肥每千克含氮70克,磷8克,钾2克;乙种、化肥每千克含氮64克,磷10克,钾0.6克;丙种化肥每千克含氮 70克,磷5克,钾1.4克.若把此三种化肥混合,要求总重量23千克且含磷 149克,钾30克,问三种化肥各需多少千克?

线性规划模型在生活中的实际应用

线性规划模型在生活中的实际应用 一、线性规划的基本概念 线性规划是运筹学中研究较早、发展较快、应用广泛、方法较成熟的一个重要分支,它是辅助人们进行科学管理的一种数学方法.在经济管理、交通运输、工农业生产等经济活动中,提高经济效果是人们不可缺少的要求,而提高经济效果一般通过两种途径:一是技术方面的改进,例如改善生产工艺,使用新设备和新型原材料.二是生产组织与计划的改进,即合理安排人力物力资源.线性规划所研究的是:在一定条件下,合理安排人力物力等资源,使经济效果达到最好.一般地,求线性目标函数在线性约束条件下的最大值或最小值的问题,统称为线性规划问题.满足线性约束条件的解叫做可行解,由所有可行解组成的集合叫做可行域.决策变量、约束条件、目标函数是线性规划的三要素. 二、线性规划模型在实际问题中的应用 (1)线性规划在企业管理中的应用范围 线性规划在企业管理中的应用广泛,主要有以下八种形式: 1.产品生产计划:合理利用人力、物力、财力等,是获利最大. 2.劳动力安排:用最少的劳动力来满足工作的需要. 3.运输问题:如何制定运输方案,使总运费最少. 4.合理利用线材问题:如何下料,使用料最少. 5.配料问题:在原料供应的限制下如何获得最大利润. 6.投资问题:从投资项目中选取方案,是投资回报最大. 7.库存问题:在市场需求和生产实际之间,如何控制库存量从而获得更高利益. 8.最有经济计划问题:在投资和生产计划中如何是风险最小 . (2)如何实现线性规划在企业管理中的应用 在线性规划应用前要建立经济与金融体系的评价标准及企业的计量体系,摸清企业的资

源.首先通过建网、建库、查询、数据采集、文件转换等,把整个系统的各有关部分的特征进行量化,建立数学模型,即把组成系统的有关因素与系统目标的关系,用数学关系和逻辑关系描述出来,然后白较好的数学模型编制成计算机语言,输入数据,进行计算,不同参数获取的不同结果与实际进行分析对比,进行定量,定性分析,最终作出决策.

线性代数论文设计(矩阵在自己专业中地应用及举例)

矩阵在自己专业中的应用及举例

摘要: I、矩阵是线性代数的基本概念,它在线性代数与数学的许多分支中都有重要的应用,许多实际问题可以用矩阵表达并用相关的理论得到解决。 II、文中介绍了矩阵的概念、基本运算、可逆矩阵、矩阵的秩等容。 III、矩阵在地理信息系统中也有许多的应用,比如文中重点体现的在计算机图形学中应用。 关键词: 矩阵可逆矩阵图形学图形变换 正文: 第一部分引言 在线性代数中,我们主要学习了关于行列式、矩阵、方程、向量等相关性比较强的容,而这些容在我们专业的其他一些学科中应用也是比较广泛的,是其它一些学科的很好的辅助学科之一。因此,能够将我们所学的东西融会贯通是一件非常有意义的事,而且对我们的学习只会有更好的促进作用。在计算机图形学中矩阵有一些最基本的应有,但是概念已经与线性代数中的有一些不同的意义。在计算机图形学中,矩阵可以是一个新的额坐标系,也可以是对一些测量点的坐标变换,例如:平移、错切等等。在后面的文章中,我通过查询一些相关的资料,对其中一些容作了比较详细的介绍,希望对以后的学习能够有一定的指导作用。在线性代数中,矩阵也占据着一定的重要地位,

与行列式、方程、向量、二次型等容有着密切的联系,在解决一些问题的思想上是相同的。尤其他们在作为处理一些实际问题的工具上的时候。 图形变换是计算机图形学领域的主要容之一,为方便用户在图形交互式处理过程中度图形进行各种观察,需要对图形实施一系列的变换,计算机图形学主要有以下几种变换:几何变换、坐标变换和观察变换等。这些变换有着不同的作用,却又紧密联系在一起。 第二部分 研究问题及成果 1. 矩阵的概念 定义:由n m ?个数排列成的m 行n 列的矩阵数表 ????? ???????ann an an n a a a n a a a ΛM ΛM M K Λ212222111211 称为一个n m ?矩阵,其中an 表示位于数表中第i 行第j 列的数,i=1,2,3,…n ,又称为矩阵的元素。A,B 元素都是实数的矩阵称为实矩阵。元素属于复数的矩阵称为复矩阵。 下面介绍几种常用的特殊矩阵。 (1)行距阵和列矩阵 仅有一行的矩阵称为行距阵(也称为行向量),如 A=(a11 a12 .... a1n), 也记为 a=(a11,a12,.....a1n). 仅有一列的矩阵称为列矩阵(也称为列向量),如

线性规划的实际应用

密封线 线性规划的实际应用 摘要线性规划模型是科学与工程领域广泛应用的数学模型。本文应用线性规划模型,以 某水库输水管的选择为研究对象,以实现输水管的选择既能保证供水,又能使造价最低为 目标,根据水库的特点和实际运行情况,分析了其输水管选择过程中线性规划模型的建立 方法,并分别通过单纯形法和MATLAB软件进行求解。 关键词线性规划模型单纯形法 MATLAB 一、专著背景简介 《最优化方法》介绍最优化模型的理论与计算方法,其中理论包括对偶理论、非线性规划的最优性理论、非线性半定规划的最优性理论、非线性二阶锥优化的最优性理论;计算方法包括无约束优化的线搜索方法、线性规划的单纯形方法和内点方法、非线性规划的序列二次规划方法、非线性规划的增广Lagrange方法、非线性半定规划的增广Lagrange方法、非线性二阶锥优化的增广Lagrange方法以及整数规划的Lagrange松弛方法。《最优化方法》注重知识的准确性、系统性和算法论述的完整性,是学习最优化方法的一本入门书。 最优化方法(也称做运筹学方法)是近几十年形成的,它主要运用数学方法研究各种系统的优化途径及方案,为决策者提供科学决策的依据。最优化方法的主要研究对象是各种有组织系统的管理问题及其生产经营活动。最优化方法的目的在于针对所研究的系统,求得一个合理运用人力、物力和财力的最佳方案,发挥和提高系统的效能及效益,最终达到系统的最优目标。实践表明,随着科学技术的日益进步和生产经营的日益发展,最优化方法已成为现代管理科学的重要理论基础和不可缺少的方法,被人们广泛地应用到公共管理、经济管理、工程建设、国防等各个领域,发挥着越来越重要的作用。本章将介绍最优化方法的研究对象、特点,以及最优化方法模型的建立和模型的分析、求解、应用。主要是线性规划问题的模型、求解(线性规划问题的单纯形解法)及其应用-运输问题;以及动态规划的模型、求解、应用-资源分配问题。 二、专著的主要结构内容 《最优化方法》是一本着重实际应用又有一定理论深度的最优化方法教材,内容包括线

线性代数在数模中的应用

线性代数在数学建模中的应用举例 1 基因间“距离”的表示 在ABO 血型的人们中,对各种群体的基因的频率进行了研究。如果我们把四种等位基因A 1,A 2,B ,O 区别开,有人报道了如下的相对频率,见表1.1。 表1.1基因的相对频率 问题 一个群体与另一群体的接近程度如何?换句话说,就是要一个表示基因的“距离”的合宜的量度。 解 有人提出一种利用向量代数的方法。首先,我们用单位向量来表示每一个群体。为此目的,我们取每一种频率的平方根,记ki ki f x = .由于对这四种群 体的每一种有14 1 =∑=i ki f ,所以我们得到∑==4 1 2 1i ki x .这意味着下列四个向量的每个都 是单位向量.记 .444342414,343332313,242322212,141312111???? ? ? ??????=????????????=????????????=????????????=x x x x a x x x x a x x x x a x x x x a

在四维空间中,这些向量的顶端都位于一个半径为1的球面上. 现在用两个向量间的夹角来表示两个对应的群体间的“距离”似乎是合理的.如果我们把a 1和a 2之间的夹角记为θ,那么由于| a 1|=| a 2|=1,再由内只公式,得 21cos a a ?=θ 而 .8307.03464.02943.03216.0,8228.01778.00000.05398.021???? ? ? ??????????????? ???=a a 故 9187.0c o s 21=?=a a θ 得 2.23=θ°. 按同样的方式,我们可以得到表1.2. 表1.2基因间的“距离” 由表1.2可见,最小的基因“距离”是班图人和英国人之间的“距离”,而爱斯基摩人和班图人之间的基因“距离”最大. 2 Euler 的四面体问题 问题 如何用四面体的六条棱长去表示它的体积?这个问题是由Euler (欧拉)提出的. 解 建立如图2.1所示坐标系,设A ,B ,C 三点的坐标分别为(a 1,b 1,c 1),( a 2,b 2,c 2)和(a 3,b 3,c 3),并设四面体O-ABC 的六条棱长分别为.,,,,,r q p n m l 由立体几何知道,该四面体的体积V 等于以向量→ → → OC OB OA ,,组成右手系时,以它们为棱的平行

线性代数在生活中的实际应用

線性代數在生活中の實際應用 大學數學是自然科學の基本語言,是應用模式探索現實世界物質運動機理の主要手段。學習數學の意義不僅僅是學習一種專業の工具而已。 ;;;初等の數學知識 學習線性代數數學建模 函數模型の建立及應用,作為變化率の額倒數在幾何學、物理學、經濟學中の應用,拋體運動の數學建模及其應用,最優化方法及其在工程、經濟、農業等領域中の應用,邏輯斯諦模型及其在人口預測、新產品の推廣與經濟增長預測方面の應用,網絡流模型及其應用,人口遷移模型及其應用,常用概率模型及其應用,等等。 線性代數中行列式 實質上是又一些豎直排列形成の數表按一定の法則計算得到の一個數。早在1683年與1693年,日本數學家關孝和與德國數學家萊布尼茨就分別獨立の提出了行列式の概念。之後很長一段時間,行列式主要應用與對現行方程組の而研究。大約一個半世紀後,行列式逐步發展成為線性代數の一個獨立の理論分支。1750年瑞士數學家克萊姆也在他の論文中提出了利用行列式求解線性方程組の著名法則——克萊姆法則。隨後1812年,法國數學家柯西發現了行列式在解析幾何中の應用,這一發現機器了人們對行列式の應用進行探索の濃厚興趣。如今,由於計算機和計算軟件の發展,在常見の高階行列式計算中,行列式の數值意義雖然不大,但是行列式公式依然可以給出構成行列式の數表の重要信息。在線性代數の某些應用中,行列式の只是依然非常重要。 矩陣實質上就是一張長方形の數表,無論是在日常生活中還是科學研究中,矩陣是一種非常常見の數學現象。學校課表、成績單、工廠裏の生產進度表、車站時刻表、價目表、故事中の證劵價目表、科研領域中の數據分析表,它是表述或處理大量の生活、生產與科研問題の有力の工具。矩陣の重要作用主要是它能把頭緒紛繁の十五按一定の規則清晰地展現出來,使我們不至於背一些表面看起來雜亂無章の關系弄得暈頭轉向。塌還可以恰當の給出事物之間內在の聯系,並通過矩陣の運算或變換來揭示事物之間の內在聯系。它也是我們求解數學問題時候“數形結合”の途徑。矩陣の運算是非常重要の內容。 例:計算?????? ??----------?n n n n n n n n n n n n n n n 11111 1 11 112 解: ?????? ??-------- - -n n n n n n n n n n n n n 111111 1 1 1 1 ??? ?????????? ? ?---------=11 1 1111 1112 n n n n ???? ? ? ?---------= 11 1 1111 1112 2 n n n n ?? ? ?? ? ? ??---------=)1()1() 1(12n n n n n n n n n n n n n

运用Matlab进行线性规划求解实例

8.2 线性规划 线性规划是处理线性目标函数和线性约束的一种较为成熟的方法,目前已经广泛应用于军事、经济、工业、农业、教育、商业和社会科学等许多方面。 8.2.1 基本数学原理 线性规划问题的标准形式是: ????? ??????≥=+++=+++=++++++=0,,,min 21221122222121112 121112211n m n mn m m n n n n n n x x x b x a x a x a b x a x a x a b x a x a x a x c x c x c z ΛΛΛΛΛΛΛΛΛΛΛΛΛΛΛΛΛ 或 ???? ?????=≥===∑∑==n j x m i b x a x c z j n j i j ij n j j j ,,2,1,0,,2,1,min 1 1ΛΛ 写成矩阵形式为: ?? ???≥==O X b AX CX z min 线性规划的标准形式要求使目标函数最小化,约束条件取等式,变量b 非负。不符合这几个条件的线性模型可以转化成标准形式。 MATLAB 采用投影法求解线性规划问题,该方法是单纯形法的变种。 8.2.2 有关函数介绍 在MATLAB 工具箱中,可用linprog 函数求解线性规划问题。 linprog 函数的调用格式如下: ●x=linprog(f,A,b):求解问题minf'*x ,约束条件为A*x<=b 。 ●x=linprog(f,A,b,Aeq,beq):求解上面的问题,但增加等式约束,即Aeq*x=beq 。若没有不等式约束,则令A=[ ],b=[ ]。 ●x=linprog(f,A,b,Aeq,beq,lb,ub):定义设计x 的下界lb 和上界ub ,使得x 始终在该范围内。若没有等式约束,令Aeq=[ ],beq=[ ]。 ●x=linprog(f,A,b,Aeq,beq,lb,ub,x0):设置初值为x0。该选项只适用于中型问题,默认时大型算法将忽略初值。 ●x=linprog(f,A,b,Aeq,beq,lb,ub,x0,options):用options 指定的优化参数进行最小化。 ●[x,fval]=linprog(…):返回解x 处的目标函数值fval 。 ●[x,lambda,exitflag]=linpro g(…):返回exitflag 值,描述函数计算的退出条件。 ●[x,lambda,exitflag,output]=linprog(…):返回包含优化信息的输出参数output 。 ●[x,fval,exitflag,output,lambda]=linprog(…):将解x 处的拉格朗日乘子返回到

线性代数在实际生活中的应用

线性代数在生活中的实际应用 大学数学就是自然科学的基本语言,就是应用模式探索现实世界物质运动机理的主要手段。学习数学的意义不仅仅就是学习一种专业的工具而已。 ;;;初等的数学知识 学习线性代数数学建模 函数模型的建立及应用,作为变化率的额倒数在几何学、物理学、经济学中的应用,抛体运动的数学建模及其应用,最优化方法及其在工程、经济、农业等领域中的应用,逻辑斯谛模型及其在人口预测、新产品的推广与经济增长预测方面的应用,网络流模型及其应用,人口迁移模型及其应用,常用概率模型及其应用,等等。 线性代数中行列式 实质上就是又一些竖直排列形成的数表按一定的法则计算得到的一个数。早在1683年与1693年,日本数学家关孝与与德国数学家莱布尼茨就分别独立的提出了行列式的概念。之后很长一段时间,行列式主要应用与对现行方程组的而研究。大约一个半世纪后,行列式逐步发展成为线性代数的一个独立的理论分支。1750年瑞士数学家克莱姆也在她的论文中提出了利用行列式求解线性方程组的著名法则——克莱姆法则。随后1812年,法国数学家柯西发现了行列式在解析几何中的应用,这一发现机器了人们对行列式的应用进行探索的浓厚兴趣。如今,由于计算机与计算软件的发展,在常见的高阶行列式计算中,行列式的数值意义虽然不大,但就是行列式公式依然可以给出构成行列式的数表的重要信息。在线性代数的某些应用中,行列式的只就是依然非常重要。 例如:有甲、乙、丙三种化肥,甲种化肥每千克含氮70克,磷8克,钾2克;乙种、 化肥每千克含氮64克,磷10克,钾0、6克;丙种化肥每千克含氮70克,磷5克,钾1、4克.若把此三种化肥混合,要求总重量23千克且含磷149克,钾30克,问三种化肥各需多少千克? 解: 题意得方程组 依千克、、各需设甲、乙、丙三种化肥32,1x x x ??? ??=++=++=++. 304.16.02,1495108,23321 321321x x x x x x x x x ,527- =D 此方程组的系数行列式81275 81 321-=-=-=D D D ,,又 由克莱姆法则,此方程组有唯一解:3=x 1;52=x ;.153=x 即甲乙丙三种化肥各需 3千克 5千克 15千克、 矩阵实质上就就是一张长方形的数表,无论就是在日常生活中还就是科学研究中,矩阵就是一种非常常见的数学现象。学校课表、成绩单、工厂里的生产进度 表、车站时刻表、价目表、故事中的证劵价目表、科研领域中的数据分析表,它就是表述或处理大量的生活、生产与科研问题的有力的工具。矩阵的重要作用主要就是它能把头绪纷繁的十五按一定的规则清晰地展现出来,使我们不至于背一些表面瞧起来杂乱无章的关系弄得晕头转向。塌还可以恰当的给出事物之间内在的联系,并通过矩阵的运算或变换来揭示事物之间的内在联系。它也就是我们求解数学问题时候“数形结合”的途径。矩阵的运算就是非常重要的内容。

圆系方程的应用及要点

圆系方程的应用及要点 1. 引子 题: 求经过两条曲线x 2+y 2+3x -y=0和3x 2+3y 2+2x+y=0交点的直线方程. 常规解法是: 联立方程 ?????=+++=-++)2(0233)1(032222y x y x y x y x 求方程组解 )3(047) 2(3)1(=--?y x 得 得代入即),1(,4 7x y = .137134;00313 4,0,0473164922112122???????-=-=???==-===-++ y x y x x x x x x x ),得分别代入(解得 即两交点坐标为 A(0,0), ).13 7,134(--B 过两交点的直线方程为 7x -4y=0. (4) 观察分析以上解题过程,可发现所得结果(4)与中间状态(3)是一样的.这个是不是普遍规律,本质是什么? 2. 曲线系方程 由上面(1),(2)得到(3),这是解方程的基本步骤,这一步的几何意义是什么呢?我们可得以下结论 结论1: 如果两条曲线方程是 f 1(x,y)=0 和 f 2(x,y)=0, 它们的交点是P(x 0,y 0),则 方程 f 1(x,y)+λf 2(x,y)=0的曲线也经过P(x 0,y 0) (是任意常数). 此结论即由联立方程???==)6(0),()5(0 ),(21y x f y x f 得到 )7(0),(),(21=+y x f y x f λ 只须将(x 0,y 0)代入(7),可立即证明。 有了这个结论,有些题目可快速求解。过两圆交点的公共弦所在直线方程就是将两圆方程联立消去二次项所得方程。 例2 (课本P70.13题) 求经过两圆x 2+y 2+6x -4=0和x 2+y 2+6y -28=0的交点,并且圆心在直线x -y -4=0上的圆的方程. 解: 构造方程 x 2+y 2+6x -4+λ(x 2+y 2+6y -28)=0 即 (1+λ)x 2+(1+λ)y 2+6x+6λy -(4+28λ)=0 此方程的曲线是过已知两圆交点的圆,且圆心为)13,13(λλλ+-+- 当该圆心在直线x -y -4=0上时,即 .7,041313-==-+++-λλ λλ得 ∴ 所求圆方程为 x 2+y 2-x+7y -32=0

圆方程的应用(讲义)

圆方程的应用(讲义) ?知识点睛 一、圆与圆的位置关系 1.判断圆与圆的位置关系:比较圆心距和两圆半径长的和、差. 2.公共弦所在的直线方程:两圆标准方程或一般方程相减. 3.公共弦相关的几何特征:两圆圆心所在直线垂直平分公共弦. 二、半圆的方程 三、与圆有关的最值问题 1.求过圆内一点的弦长的最值:最长弦为过该点的直径;最短弦为垂直于此直 径的弦. 2.求圆上的点与圆外一点距离的最值:先求出圆外的点到圆心的距离,再加、 减半径求出最值. 3.求圆上的点到直线的距离的最值:先求出圆心到直线的距离,再加、减半径 求出最值. ?精讲精练 1.若圆22 1460 C x y x y +-+= :和圆22 260 C x y y +-= :交于A,B两点,则线 1

2 段AB 的垂直平分线的方程是( ) A .30x y ++= B .250x y --= C .330x y +-= D .4370x y -+= 2. 圆22150C x y +=:与圆222126400C x y x y +--+=:的公共弦AB 的长为 ( ) A B C . D . 3. 若圆22 ()()4C x a y a -+-=: 上,总存在不同的两点到原点的距离为1,则实数a 的取值范围是( ) A .22, B .()22 -- C .23(( -, D .(22 -, 4. 若直线y x b =-+与曲线x =则b ( ) A .[33]- , B .[33)-, C .[33){32}-, D .(33)-, 5. 若直线y x b =+与曲线3y =有公共点,则b 的取值范围是( ) A .[11-+ B .[13] C .[11-+, D .[13]-

线性规划的实际应用

线性规划的实际应用 The Standardization Office was revised on the afternoon of December 13, 2020

线性规划的实际应用 摘要线性规划模型是科学与工程领域广泛应用的数学模型。本文应用线性规划模 型,以某水库输水管的选择为研究对象,以实现输水管的选择既能保证供水,又能使 造价最低为目标,根据水库的特点和实际运行情况,分析了其输水管选择过程中线性 规划模型的建立方法,并分别通过单纯形法和M A T L A B软件进行求解。 关键词线性规划模型单纯形法M A T L A B 一、专著背景简介 《最优化方法》介绍最优化模型的理论与计算方法,其中理论包括对偶理论、非线性规划的最优性理论、非线性半定规划的最优性理论、非线性二阶锥优化的最优性理论;计算方法包括无约束优化的线搜索方法、线性规划的单纯形方法和内点方法、非线性规划的序列二次规划方法、非线性规划的增广L ag ra ng e 方法、非线性半定规划的增广La gr an ge方法、非线性二阶锥优化的增广 La gr an ge方法以及整数规划的L ag ra n ge松弛方法。《最优化方法》注重知识的准确性、系统性和论述的完整性,是学习最优化方法的一本入门书。 最优化方法(也称做方法)是近几十年形成的,它主要运用研究各种系统的优化途径及方案,为决策者提供科学决策的依据。最优化方法的主要研究对象是各种有的管理问题及其生产经营活动。最优化方法的目的在于针对所研究的系统,求得一个合理运用人力、物力和财力的最佳方案,发挥和提高系统的效能及效益,最终达到系统的最优目标。实践表明,随着科学技术的日益进步和生产经营的日益发展,最优化方法已成为的重要理论基础和的方法,被人们广泛地应用到、、工程建设、国防等各个领域,发挥着越来越重要的作用。本章将介绍最优化方法的研究对象、特点,以及最优化方法模型的建立和模型的分析、求解、应用。主要是线性规划问题的模型、求解(线性规划问题的单纯形解法)及其应用-运输问题;以及动态规划的模型、求解、应用-资源分配问题。 二、专著的主要结构内容 《最优化方法》是一本着重实际应用又有一定理论深度的最优化方法教材,内容包括线性规划、运输问题、整数规划、目标规划、非线性规划(无约束最优化与约束最优化)、动态规划等最基本、应用最广又最有代表性的最优化方

8.4.5直线方程与圆的方程应用举例

有志者事竟成,破釜沉舟,百二秦关终属楚;苦心人天不负,卧薪尝胆,三千越甲可吞吴。——蒲松龄 电工二年级数学备课组 §8.4.5直线方程与圆的方程应用举例 班组姓名组评 学习目标: 能根据直线和圆的相关知识,解答实际问题. 重点: 直线方程和圆的方程的应用. 难点: 直线方程和圆的方程的应用. 学法指导: 1、小组长带领组员回顾有关知识,精读教材第75页到76页内容完成导学案,将不能独立完成的问题提交组上,有本组成员共同讨论完成,若本组共同无法完成,将问题提交老师,全班共同完成. 2、课堂上注意用“红笔”做好改正和记录. 3、课后组长带领大家对本节中出现的错误,共同讨论进行纠错,各组成员将纠错内容记录在“纠错本”上. 教学过程: 一、【检查预习、引入新课】——教师检查问题导读评价单完成情况,并对问题导读评价单中出现的问题进行规范指导. (一)、知识梳理、双基再现 一、【检查预习、引入新课】——教师检查问题导读评价单完成情况,并对问题导读评价单中出现的问题进行规范指导. (一)、直线的方程式有哪些?、、、、. (二)、圆的标准方程:. (三)、圆的一般式方程:?. 圆心坐标:,半径:. (四)、确定圆的条件: 圆的标准方程:中确定的字母的值,圆的一般式方程:?,确定字母的值. 【我的疑惑】二、【教师点拨、指点迷津】——教师点拨典型例题 例1、从() 2,2 M射出一条光线,经过x轴反射后过点 () 8,3 - N(如图).求反射点P的坐标. 解:已知反射点P在x轴上,故可设点P的坐标为(),0 x.由 于入射角等于反射角,即∠=∠ NPQ QPN.设直线PM的倾斜角 为α,则直线NP的倾斜角为πα -.所以 () tan tan απα ==--=- PM NP K K.即: 2030 28 --- = --- x x ,解得2 =- x,故反射点P的坐标为() 2,0 -. 例2、某施工单位砌圆拱时,需要制作如图所示的木模.设圆拱高为1m,跨度为6m,中间需要等距离的安装5根支撑柱子,求E点的柱子长度(精确到0.1m). 解:以点D为坐标原点,过AG的直线为x轴,建立直角坐标系, 则点E的坐标为() 1,0,圆心C在y轴.设半径为r,则 222 += CD DG CG,即()222 13 -+= r r,解得5 = r. 所以圆心为() 0,4 -,圆的方程为:()2 2425 ++= x y.将1 = x代入方 程求y的值(负值舍去) ,得() 40.9 =- y m. 答:过点E的柱子长度约为0.9m. 注:解决直线与圆的实际应用题的步骤为: (1)审题:从题目中抽象出几何模型,明确已知和未知; (2)建系:建立适当的直角坐标系,用坐标和方程表示几何模型中的基本元素; (3)求解:利用直线与圆的有关知识求出未知; (4)还原:将运算结果还原到实际问题中去. 【我的疑惑】

5第3章拉格朗日方程

第3章拉格朗日方程 以动力学普遍方程为基础,拉格朗日导出了两种形式的动力学方程,分别称为第一类和第二类拉格朗日方程。将达朗贝尔原理与虚位移原理相结合,建立起动力学普遍方程,避免了理想约束力的出现;再把普遍方程变为广义坐标形式,进一步转变为能量形式,导出了第二类拉格朗日方程,实现了用最少数目的方程描述动力系统;应用数学分析中的乘子法,采用直角坐标形式的普遍方程和约束方程而建立的一组动力学方程,是第一类拉格朗日方程,便于程式化处理约束动力系统问题。拉格朗日方程是分析力学得以发展之源。 3.1 第二类拉格朗日方程 第二类拉格朗日方程是分析力学中最重要的动力学方程,它给出动力学问题一个普遍、简单而又统一的解法。拉格朗日方程只适用于完整约束的质点系。 3.1.1 几个关系式的推证 为方便起见,在推导拉格朗日方程前,先推证几个关系式。 质点系由n个质点、s个完整的理想约束组成,它的自由度数为k= 3n–s,广义坐标数与自由度数相等。该系统中,任一质点M i的矢径r i可表示成广义坐标q1,q2,…,q k和时间t的函数,即 r i=r i(q1,q2,…,q k,t) i=1,2,…,n 它的速度 (3-1) i=1,2,…,n 式中称为h个广义坐标的广义速度,分别为广义坐标和时间的函数,与广义速度没有直接的关系。式(3-1)对求偏导数,则有 (3-2) 这是推证的第一个关系式,它表明,任一质点的速度对广义速度的偏导数等于其矢径对广义坐标的偏导数。为推证第二个关系式,将式(3-1)对广义坐标q j求偏导数, 或 (3-3) 这是第二个关系式,它表明,任一质点的速度对广义坐标的偏导数等于

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