三维旋转
Adobe Premiere Pro中的三维旋转和运动跟踪技巧

Adobe Premiere Pro中的三维旋转和运动跟踪技巧Adobe Premiere Pro是一款功能强大的视频编辑软件,其中包含了许多令人惊叹的特效和编辑工具。
在本教程中,我们将重点讨论Adobe Premiere Pro中的三维旋转和运动跟踪技巧,为您展示如何使用这些工具来增强您的视频效果。
1. 三维旋转技巧三维旋转是一种可以使视频元素在三维空间中旋转的效果。
要使用三维旋转技巧,在您的项目中选择一个视频剪辑,并将其拖动到时间轴上。
然后,右键单击该视频剪辑,选择“效果控制”选项。
在“效果控制”面板中,您将看到一个名为“旋转”的选项。
单击旋转选项旁边的小“角度”文本框,并输入您希望在X、Y和Z轴上旋转的角度。
例如,输入“30”将使视频剪辑在X轴上顺时针旋转30度。
2. 运动跟踪技巧运动跟踪技巧可以帮助您将动态内容添加到视频中的静态对象上。
要使用运动跟踪技巧,首先选择您要跟踪的视频剪辑,并将其拖动到时间轴上。
然后,右键单击该视频剪辑,选择“替代剪辑”选项,然后选择“替代剪辑-动态图形”。
在弹出的“替代剪辑-动态图形”窗口中,单击“跟踪”按钮。
Premiere Pro将自动跟踪选定的对象,并在时间轴上创建一个称为“跟踪数据”图层的新图层。
现在,您可以在时间轴上调整和编辑您的跟踪数据图层。
例如,您可以调整跟踪对象大小、位置和旋转。
此外,您还可以通过更改跟踪数据图层的不透明度和混合模式来进一步改善效果。
3. 三维摄影技巧除了三维旋转和运动跟踪技巧外,Adobe Premiere Pro还提供了一些其他的三维摄影技巧,可以让您的视频更加生动。
例如,您可以使用3D镜头选项来模拟相机移动和变焦效果。
要使用3D镜头选项,选择一个视频剪辑,并将其拖动到时间轴上。
然后,右键单击该视频剪辑,选择“效果控制”选项。
在“效果控制”面板中,找到名为“3D镜头”的选项,并对其进行适当的调整。
您可以使用“缩放”和“焦距”滑块来调整镜头的缩放和焦距效果。
三维 平移 旋转 公式

三维平移旋转公式
三维空间中的平移和旋转是描述物体在空间中移动和旋转的重要概念。
首先,我们来看看三维空间中的平移公式。
假设我们有一个三维坐标系,其中一个点的坐标为(x, y, z),我们想对这个点进行平移操作,使其沿着向量(a, b, c)移动。
那么平移后的新坐标可以表示为(x+a, y+b, z+c)。
这就是三维空间中的平移公式,简单来说就是将原始坐标点的每个分量分别加上平移向量的对应分量。
接下来是三维空间中的旋转公式。
在三维空间中,我们通常使用旋转矩阵来描述旋转操作。
假设我们有一个三维向量(x, y, z),我们想对这个向量进行绕原点的旋转操作。
如果我们知道旋转的角度和旋转轴,我们可以构造一个旋转矩阵来实现旋转。
以绕z轴逆时针旋转为例,旋转矩阵可以表示为:
Rz = |cosθ -sinθ 0|。
|sinθ cosθ 0|。
| 0 0 1|。
其中θ表示旋转角度。
对于其他轴的旋转,我们可以类似地构造旋转矩阵。
然后,我们可以将原始向量乘以旋转矩阵来得到旋转后的新向量。
除了使用旋转矩阵,我们还可以使用四元数来表示三维空间中的旋转。
四元数在旋转计算中具有一些优势,特别是在避免万向节锁和进行平滑插值方面。
总之,三维空间中的平移和旋转可以通过简单的向量加法和旋转矩阵来实现,这些公式和方法在计算机图形学、机器人学和计算机游戏开发等领域有着广泛的应用。
希望这些信息能够帮助你更好地理解三维空间中的平移和旋转操作。
三维旋转操作方法

三维旋转操作方法三维旋转是在三维平面内或者在三维空间中将一个物体或者点绕着某个固定的轴进行旋转的操作。
在三维计算机图形学和几何学中,三维旋转是一个非常重要的概念,它在3D建模、动画制作、游戏开发等领域中有着广泛的应用。
三维旋转操作可以分为两种情况,一种是绕着坐标轴进行旋转,另一种是绕着任意轴进行旋转。
对于绕坐标轴旋转,最常见的是绕X轴、Y轴和Z轴旋转,分别称为绕X轴旋转、绕Y轴旋转和绕Z轴旋转。
而对于绕任意轴旋转,一般需要先通过一些数学计算确定旋转轴的方向。
首先,我们来看如何在三维空间内绕X、Y和Z轴进行旋转。
1. 绕X轴旋转:绕着X轴旋转时,我们需要指定旋转的角度。
假设旋转角度为θ,那么绕X轴旋转可以通过以下矩阵运算来实现:R_x = 1 0 0 00 cosθ-sinθ00 sinθcosθ00 0 0 1其中cosθ和sinθ表示旋转角度θ的余弦和正弦值。
这个矩阵描述了一个绕X轴旋转角度为θ的旋转。
2. 绕Y轴旋转:类似地,绕Y轴旋转需要指定旋转的角度θ。
绕Y轴旋转可以通过以下矩阵运算来实现:R_y = cosθ0 sinθ00 1 0 0-sinθ0 cosθ00 0 0 1同样,这个矩阵描述了一个绕Y轴旋转角度为θ的旋转。
3. 绕Z轴旋转:绕Z轴旋转也需要指定旋转的角度θ。
绕Z轴旋转可以通过以下矩阵运算来实现:R_z = cosθ-sinθ0 0sinθcosθ0 00 0 1 00 0 0 1同样,这个矩阵描述了一个绕Z轴旋转角度为θ的旋转。
除了绕坐标轴进行旋转之外,我们还可以进行绕任意轴的旋转操作。
假设旋转轴的方向为(x, y, z),则旋转矩阵可以通过以下计算得到:R = cosθ+(1-cosθ)x²(1-cosθ)xy-zsinθ(1-cosθ)xz+ysinθ0 (1-cosθ)xy+zsinθcosθ+(1-cosθ)y²(1-cosθ)yz-xsinθ0(1-cosθ)xz-ysinθ(1-cosθ)yz+xsinθcosθ+(1-cosθ)z²00 00 1这个矩阵描述了一个绕任意轴旋转角度为θ的旋转。
三维空间旋转变换公式

三维空间旋转变换公式摘要:一、引言二、三维空间旋转变换的概念1.旋转变换的定义2.三维空间旋转变换的分类三、三维空间旋转变换公式1.欧拉角公式2.旋转矩阵公式3.旋转四元数公式四、三维空间旋转变换的应用1.坐标变换2.刚体运动五、结论正文:一、引言在三维空间中,物体的运动不仅仅包括平移,还包括旋转。
旋转变换是描述物体在三维空间中围绕某个轴旋转的变换。
了解三维空间旋转变换的公式,对于研究和分析物体在三维空间中的运动具有重要意义。
二、三维空间旋转变换的概念1.旋转变换的定义三维空间旋转变换,是指将一个向量从一个坐标系旋转到另一个坐标系的变换。
这种变换可以通过一个旋转矩阵或四元数来表示。
2.三维空间旋转变换的分类根据旋转轴的不同,三维空间旋转变换可以分为以下三种:(1)绕x轴旋转(2)绕y轴旋转(3)绕z轴旋转三、三维空间旋转变换公式1.欧拉角公式欧拉角公式是一种常用的表示三维空间旋转变换的方法,它用三个角度来描述旋转。
以绕x、y、z轴分别为旋转轴的旋转变换为例:(1)绕x轴旋转:Rx = |cosθ| |0, 0, 1| + |sinθ| |1, 0, 0|(2)绕y轴旋转:Ry = |cosφ| |0, 1, 0| + |sinφ| |0, 0, -1|(3)绕z轴旋转:Rz = |cosψ| |1, 0, 0| + |sinψ| |0, -1, 0|2.旋转矩阵公式旋转矩阵是一种更简洁的方式来表示三维空间旋转变换。
以绕x、y、z轴分别为旋转轴的旋转变换为例:(1)绕x轴旋转:Rx = |1, 0, 0||0, cosθ, -sinθ||0, sinθ, cosθ|(2)绕y轴旋转:Ry = |cosφ, 0, sinφ||0, 1, 0||-sinφ, 0, cosφ|(3)绕z轴旋转:Rz = |cosψ, -sinψ, 0||sinψ, cosψ, 0||0, 0, 1|3.旋转四元数公式四元数是一种更简洁的表示三维空间旋转变换的方法。
三维空间旋转方程

三维空间旋转方程在几何学和物理学中,三维空间旋转方程是描述物体在三维空间中旋转运动的数学模型。
旋转是一种基本的运动形式,它涉及到物体围绕某个轴或中心点旋转。
三维空间旋转方程可以用来描述物体的旋转角度、轴向和旋转中心等重要参数。
我们需要了解一些基本概念。
在三维空间中,我们可以用坐标系来定位一个点的位置。
常用的坐标系包括笛卡尔坐标系和极坐标系。
在笛卡尔坐标系中,我们可以用三个坐标轴(x、y、z)来表示一个点的位置。
在极坐标系中,我们用距离、极角和高度来表示一个点的位置。
当一个物体在三维空间中旋转时,我们可以通过旋转矩阵来描述其旋转状态。
旋转矩阵是一个3x3的矩阵,它的每一列代表了物体在旋转前后各个坐标轴上的分量。
通过旋转矩阵,我们可以计算出旋转后的坐标。
在三维空间中,旋转矩阵可以表示为:[R] = [cosθ, -sinθ, 0][sinθ, cosθ, 0][ 0, 0, 1]其中,θ表示旋转的角度。
这个旋转矩阵描述了物体绕z轴旋转θ角度的情况。
通过将旋转矩阵与初始坐标相乘,我们可以得到旋转后的坐标。
除了绕z轴旋转外,物体还可以绕x轴和y轴旋转。
对应的旋转矩阵分别为:绕x轴旋转:[R] = [ 1, 0, 0][ 0, cosθ, -sinθ][ 0, sinθ, cosθ ]绕y轴旋转:[R] = [ cosθ, 0, sinθ][ 0, 1, 0][-sinθ, 0, cosθ]这样,我们就可以根据旋转角度和轴向来构建旋转矩阵,从而描述物体在三维空间中的旋转运动。
在实际应用中,三维空间旋转方程有着广泛的应用。
例如,在计算机图形学中,我们可以利用旋转方程来实现三维模型的旋转效果。
通过对模型的顶点坐标进行旋转矩阵的变换,我们可以实现模型的旋转动画。
在机器人学中,三维空间旋转方程也被用于描述机器人在空间中的运动。
通过控制机器人的关节角度和旋转轴向,我们可以计算出机器人末端执行器的位置和姿态。
总结起来,三维空间旋转方程是描述物体在三维空间中旋转运动的数学模型。
三维空间旋转变换公式

三维空间旋转变换公式摘要:1.三维空间的基本概念2.三维空间的旋转变换公式3.旋转变换公式的应用4.总结正文:一、三维空间的基本概念三维空间是一个由三个相互垂直的维度组成的空间,通常用长、宽、高三个参数来表示。
在三维空间中,每个点都具有三个坐标值,即x、y、z,它们分别表示该点在三个维度上的位置。
三维空间广泛应用于物理、数学、工程等领域,对于研究和解决实际问题具有重要意义。
二、三维空间的旋转变换公式在三维空间中,旋转变换是一种基本的几何变换,它可以将一个点或一个物体从一个位置旋转到另一个位置。
旋转变换公式可以用来描述这种变换。
假设有一个点P(x, y, z) 在一个以原点为中心,长、宽、高分别为a、b、c 的三维空间中,现在将这个点围绕原点逆时针旋转α角度,那么旋转后的点P"(x", y", z") 可以通过以下公式计算:x" = xco sα - zsinαy" = ycosα + xsinαz" = zcosα + ysinα其中,α表示旋转的角度,x、y、z 表示点P 的坐标,x"、y"、z"表示旋转后点P"的坐标。
三、旋转变换公式的应用旋转变换公式在实际应用中具有广泛的应用,例如在计算机图形学中,利用旋转变换公式可以将一个图形从一个位置旋转到另一个位置,从而实现图形的变换;在物理学中,旋转变换公式可以用来描述物体的旋转运动,从而研究物体的运动规律;在工程领域,旋转变换公式可以用来解决各种实际问题,如机械设备的旋转、建筑物的倾斜等。
四、总结三维空间的旋转变换公式是一种基本的几何变换公式,它可以描述一个点或一个物体在一个三维空间中的旋转变换。
三维形的平移与旋转
三维形的平移与旋转在三维几何中,平移和旋转是两种常见的操作,它们在实际应用中起着重要作用。
本文将介绍三维形的平移和旋转的概念、方法和应用。
一、平移平移是指将一个物体在三维空间中沿着某个方向移动一定的距离,而保持形状和大小不变。
平移可以用向量进行描述。
设平移向量为(t1,t2, t3),表示在x轴方向上平移t1,y轴方向上平移t2,z轴方向上平移t3。
平移操作可以应用于三维模型的移动、图像处理和计算机动画等领域。
例如,在三维建模中,我们可以通过平移来将模型移动到指定位置,实现场景的布置和组合。
二、旋转旋转是指将一个物体绕着某个轴进行转动。
在三维空间中,可以围绕x轴、y轴或z轴进行旋转。
旋转可以用角度和旋转轴来描述。
设旋转轴为(θ, Rx, Ry, Rz),表示绕Rx、Ry、Rz所代表的轴旋转θ度。
旋转操作常见的应用包括三维模型的姿态调整、游戏开发中角色的动作控制等。
通过旋转,我们可以改变物体的朝向、形态和视角,使场景更加丰富和动态。
三、平移与旋转的关系平移和旋转可以相互组合,形成复杂的变换。
在进行平移之后,再进行旋转,所得到的结果与先进行旋转再进行平移的结果是不同的。
这是因为平移和旋转是不可交换的操作。
四、应用举例在计算机图形学中,三维形的平移与旋转广泛应用于三维模型的变换和动画制作。
举例来说,假设我们有一个三维立方体模型。
我们可以通过平移操作将该模型放置在场景的指定位置,在此基础上再进行旋转操作,改变模型的朝向和姿态,使之呈现出我们期望的效果。
此外,在机器人学中,平移与旋转也被广泛应用于机器人的运动控制。
通过平移,机器人可以在三维空间中自由移动;而通过旋转,机器人可以调整方向和朝向,实现目标的定位和导航。
总结:本文介绍了三维形的平移与旋转的概念、方法和应用。
平移和旋转是三维几何中常见且重要的操作,它们在图形学、机器人学等领域具有广泛的应用。
熟练掌握平移和旋转的原理和技巧,对于理解和应用三维几何具有重要意义。
三维坐标系的旋转变换
三维坐标系的旋转变换三维坐标系的旋转变换是指通过旋转操作将一个坐标系转换为另一个坐标系的变换。
在三维空间中,我们可以通过旋转矩阵和欧拉角来描述三维坐标系的旋转变换。
1. 旋转矩阵:旋转矩阵是一个3x3的正交矩阵,表示坐标系旋转的变换。
旋转矩阵可以通过绕坐标轴的旋转角度来构造,例如绕x轴旋转θ角度的旋转矩阵为:|1 0 0||0 cosθ -sinθ||0 sinθ cosθ|类似地,绕y轴旋转θ角度和绕z轴旋转θ角度的旋转矩阵可以通过类似的方式构造。
当我们有一个向量[vx, vy, vz],通过乘以旋转矩阵,可以得到旋转后的向量[v'x, v'y, v'z],即:[v'x, v'y, v'z] = [vx, vy, vz] * 旋转矩阵2. 欧拉角:欧拉角是另一种描述三维坐标系旋转的方法。
它将旋转操作分解为绕不同坐标轴的连续旋转。
常见的欧拉角有三个分量,分别表示绕x轴、y轴和z轴的旋转角度。
我们通过旋转矩阵和欧拉角之间的转换来实现三维坐标系的旋转变换。
给定一个欧拉角(α,β,γ),我们可以分别构造绕x轴旋转α角度、绕y轴旋转β角度和绕z轴旋转γ角度的旋转矩阵。
然后将这三个旋转矩阵依次相乘,得到整体的旋转矩阵。
将向量[vx, vy, vz]乘以该旋转矩阵,即可得到旋转后的向量[v'x, v'y, v'z]。
总结起来,三维坐标系的旋转变换可以通过旋转矩阵或欧拉角来描述和实现。
旋转矩阵通过乘法操作直接作用在向量上,而欧拉角需要将旋转操作分解为三次绕不同坐标轴的旋转,最后再将三个旋转矩阵相乘。
三维空间旋转方程
三维空间旋转方程三维空间中的旋转是指一个对象在三个不同方向上发生转动的过程。
通过一系列的数学计算,我们可以得到三维空间旋转方程,该方程可以描述旋转对象在不同坐标系下的旋转情况。
以下是具体的讲解:一、旋转矩阵在三维空间中,我们可以通过一个矩阵来表示一个坐标系的旋转变换。
这个矩阵被称为旋转矩阵,通常用R表示。
具体的计算公式如下:(cosθ + (1-cosθ)x²,(1-cosθ)xy-sinθz,(1-cosθ)xz+sinθy)((1-cosθ)xy+sinθz,cosθ+(1-cosθ)y²,(1-cosθ)yz-sinθx)((1-cosθ)xz-sinθy,(1-cosθ)yz+sinθx,cosθ+(1-cosθ)z²)其中,θ表示旋转角度,x、y、z表示旋转轴的坐标。
二、欧拉角欧拉角是一种描述三维空间旋转的方法,它是由三个旋转轴依次进行旋转所组成的。
具体的欧拉角可以分为三种:欧拉旋转角、俯仰角和翻滚角。
欧拉角的计算公式如下:欧拉旋转角:Rx(α) × Ry(β) × Rz(γ) = R(θ,φ,ψ)俯仰角:tanβ = sinφcosθ + cosφsinθsinψ翻滚角:tanα = sinφcosθcosψ –cosφsinθsinψ三、四元数四元数是一种描述三维空间旋转的数学工具,它由一个实部和三个虚部组成。
四元数中的实部表示旋转的角度,虚部表示旋转轴的坐标。
具体的计算公式如下:q = (cos(θ/2),sin(θ/2)·(x·i+y·j+z·k))其中,θ表示旋转角度,x、y、z表示旋转轴的坐标,i、j、k表示虚数单位。
总结:三维空间旋转方程是数学上描述旋转变换的一种方法,包括旋转矩阵、欧拉角和四元数。
不同的方法适合不同的应用场景,需要根据实际情况选择合适的方法。
通过运用三维空间旋转方程,我们可以在计算机图形学、机器人控制等领域中实现三维空间的旋转变换,从而实现更为复杂的图形绘制和机器人运动等任务。
三维空间旋转坐标表示
三维空间旋转坐标表示
在三维空间中,旋转坐标通常用欧拉角、旋转矩阵或四元数来表示。
1. 欧拉角:欧拉角是用来描述三维空间中旋转的一种方法,它使用三个角度值(通常用α、β和γ表示)来表示一个物体的方位。
其中,α表示物体绕着垂直于纸面的轴线旋转的角度,β表示物体绕着平行于纸面的轴线旋转的角度,γ表示物体绕着通过旋转轴线的垂直轴线旋转的角度。
2. 旋转矩阵:旋转矩阵是一种用来描述三维空间中旋转的数学工具,它是一个3x3的方阵,可以表示一个绕着某个轴旋转一定角度的旋转操作。
旋转矩阵的表示方法有很多种,其中最常用的是单位矩阵和绕着Z轴旋转的矩阵。
单位矩阵表示不进行任何旋转,而绕着Z轴旋转的矩阵则可以用来表示绕着Z轴旋转一定角度的操作。
3. 四元数:四元数是一种用来描述三维空间中旋转的数学工具,它由一个实数和三个虚数组成,可以表示一个绕着某个轴旋转一定角度的旋转操作。
四元数的表示方法有很多种,其中最常用的是单位四元数和绕着Z轴旋转的四元数。
单位四元数表示不进行任何旋转,而绕着Z轴旋转的四元数则可以用来表示绕着Z轴旋转一定角度的操作。
总之,三维空间的旋转坐标表示方法有很多种,具体使用哪种方法取决于具体的应用场景和需求。
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Lecture21Relevant sections in text:§3.1,3.2Rotations in three dimensionsWe now begin our discussion of angular momentum using its geometric interpretation as the generator of rotations in space.I should emphasize at the outset that our discussion can be a little confusing because we will be studying vectors and linear transformations in2distinct spaces:(i)the3-d(Euclidean)space we live in,and(ii)the Hilbert space of quantum state vectors.The3-d rotations are,of course,going to be related to correspond-ing transformations on the space of quantum states,but it is not too hard to get mixed up about which space various quantities are associated with.So watch out!We begin by summarizing some elementary results concerning rotations in three di-mensions.This part of the discussion is completely independent of quantum mechanical considerations.Until you are otherwise notified,everything we do will only refer to prop-erties of rotations of observables in the3-d space live in.A vector observable for some physical system, V,responds to a rotation according to a(special)orthogonal transformation:V→R V.Here R is a linear transformation of3-d vectors such that(R V)·(R W)= V· W.Evidently,magnitudes of vectors as well as their relative angles are invariant under this transformation.If you represent vectors V, W as column vectors V,W relative to some Cartesian basis,the dot product isV· W=V T W=W T V.You can then represent R as a3×3matrix,also denoted R for convenience,acting on the (Cartesian)components of V and satisfying(exercise)R T=R−1,that isR T R=I=RR T,where the superscript T means“transpose”and I is the3×3identity matrix.Such matrices are called orthogonal(do you know why?).As a simple example,a rotation aboutthe z axis by an angleθis represented byR z(θ)= cosθ−sinθ0 sinθcosθ0001.In general,rotations are defined relative to an origin,which isfixed by any rotation. The rotation is then defined by giving an axis of rotation through the origin and an angle of rotation about that axis.The axis itself can be specified by a unit vectorˆn.We will write R(ˆn,θ)for the orthogonal transformation so-defined by the axis through the origin alongˆn and by the angleθ.The sense of the rotation(counterclockwise or clockwise) is determined by the right-hand rule.For any single rotation we can always choose the z-axis to be alongˆn and then the rotation matrix takes the form given above.Of course, when considering different rotations about different axes one cannot put them all into this simple form.You can see that it takes3numbers(two forˆn and one forθ)to specify a rotation.The set of all rotations about a point forms a three-dimensional group(since it has3parameters).This means,in particular,that every rotation has an inverse,and that the product of two rotations is equivalent to third rotation.This group is called the rotation group and denoted by SO(3).The“3”means“rotations in3dimensions”.The “O”means“orthogonal”.And the“S”means“special”.This latter adjective arises since not all orthogonal transformations are rotations,they also include discrete transformations: reflections and inversions.All orthogonal matrices have determinants of±1.To see this, recall that det(AB)=det(A)det(B)and det A T=det A,so thatOO T=I=⇒[det(O)]2=1.The rotations are described by matrices with unit determinant,while the discrete trans-formations(that are not rotations in disguise)have negative determinant.For example, the transformationV→− Vis given by the3×3orthogonal matrix O=−I,which has determinant−1.The rotation group is non-Abelian,which means“non-commutative”,since successive rotations commute if and only if they are about the same axis.The ways in which successive rotations combine to make a third rotation is somewhat intricate.However,this complicated behavior can be fruitfully analyzed by studying infinitesimal rotations.Infinitesimal RotationsOur goal is to view angular momentum as the infinitesimal generator of rotations on the space of quantum states,so we need to understand rotations from the infinitesimal point of view.Since rotations depend continuously on the angle of rotation,we can considerrotations that are “infinitesimal”,that is,nearly the identity.An infinitesimal rotation in 3-d space about an axis ˆn and angle <<1can be written asR (ˆn , )≈I + G,where the linear transformation G is the generator of rotations,a 3×3matrix,and we are ignoring terms of order 2.(I emphasize that,we are presently considering rotations in 3-d space;we haven’t yet moved to the representation of rotations on state vectors.)Note that if R (ˆn , )is to be orthogonal then G must be an antisymmetric matrix (exercise):G T =−G.For example,if ˆn is along z ,we have that (exercise)G z = 0−10100000.We can define a rotation generator for rotation about any axis.We writeR (ˆn , )≈I + ˆn · G,whereG=(G 1,G 2,G 3)=(G x ,G y ,G z )are a basis for the 3-dimensional vector space of anti-symmetric matrices.G z is displayed above;you can easily compute the forms for G x and G y by expanding the rotation matrices about the indicated axes to first order in the rotation angle (exercise):G x = 00000−1010,G x = 001000−100 .A straightforward computation reveals (exercise):[G i ,G j ]= ijk G k .These are the commutation relations of infinitesimal rotations.They give a complete (albeit infinitesimal)account of the way in which successive rotations combine to give a net rotation.In essence,the generators and their commutation relations define the group of rotations.Indeed,just as with translations,we can build up a finite rotation about an axis along ˆn by an infinite number of infinitesimal rotations according toR (ˆn ,θ)=lim N →∞(I +θN ˆn ·G )N =e θˆn·G .The commutation relations encode the relationships between different rotations.Note that these commutation relations,which are for the generators of rotations in 3-d space,look a lot like those you encountered for the components of the spin operators.Of course,these vector observables constitute operators on a 2-d Hilbert space.But the similarity in the commutation relations is no accident as we shall see.。