高维勾股定理和余弦公式
发表于 : 2022年 12月 1日 22:29
考虑一个三角锥,三个面互相垂直。那么这三个面的面积平方之和等于第四个面的面积平方。
试证明之,并推广到高维空间。
余弦公式见第二页。
试证明之,并推广到高维空间。
余弦公式见第二页。
这不对吧。
左边1/4(ab)^2+1/4(ac)^2+1/4(bc)^2
嗯。看来是对的。verdelite 写了: 2022年 12月 1日 22:59 左边1/4(ab)^2+1/4(ac)^2+1/4(bc)^2
vs
右边:
三角形三边长sqrt(a^2+b^2),sqrt(a^2+c^2),sqrt(b^2+c^2)
半周长为1/2(sqrt(a^2+b^2)+sqrt(a^2+c^2)+sqrt(b^2+c^2))
根据海伦公式,面积平方为1/2(sqrt(a^2+b^2)+sqrt(a^2+c^2)+sqrt(b^2+c^2)) * 1/2(sqrt(a^2+b^2)+sqrt(a^2+c^2)-sqrt(b^2+c^2)) * 1/2(sqrt(a^2+b^2)-sqrt(a^2+c^2)+sqrt(b^2+c^2)) * 1/2(-sqrt(a^2+b^2)+sqrt(a^2+c^2)+sqrt(b^2+c^2))
=1/16[((sqrt(a^2+b^2)+sqrt(a^2+c^2))^2-b^2-c^2]*[((sqrt(a^2+b^2)-sqrt(a^2+c^2))^2-b^2-c^2](-1)
=1/16[(a^2+b^2+a^2+c^2-b^2-c^2)^2-4(a^2+b^2)*(a^2+c^2)](-1)
=1/16[(a^2+a^2)^2-4(a^2+b^2)*(a^2+c^2)](-1)
=1/4[a^4-a^4-a^2c^2-b^2a^2-b^2c^2](-1)
=1/4(ab)^2+1/4(ac)^2+1/4(bc)^2
确实是相等的。
高维应该是simplex。
思路应该是对的。verdelite 写了: 2022年 12月 1日 23:19 大概会证了。(以下省略系数1/2)三角形面积等于底线乘以高,高恰好就是第三个维的向量长度。增加维数只是增加一个垂直的向量,k维体积是k-1维体积乘以新增加的一维带来的“高”(h),而这个h和新增加的一个垂直的维的向量长度有投影关系。把这个关系写出来,再使用数学归纳法就行了。
这样看来问题不难。verdelite 写了: 2022年 12月 1日 23:19 大概会证了。(以下省略系数1/2)三角形面积等于底线乘以高,高恰好就和第三个维的向量长度有投影关系。增加维数只是增加一个垂直的向量,k维体积是k-1维体积乘以新增加的一维带来的“高”(h),而这个h和新增加的一个垂直的维的向量长度有投影关系。把这个关系写出来,再使用数学归纳法就行了。
嗯,这个好。Caravel 写了: 2022年 12月 2日 16:34 海伦公式太初等了,三维的就应该上A X B. 这样推广到高维轻而易举,代数这个东西有机械化的风格,比几何强多了。古希腊几何发达,算东西却屁都算不出来
向量证明太简单了:
三个垂直向量
A1 = (a, 0, 0)
A2 = (0, b, 0)
A3 = (0, 0, c)
A2-A1 = (-a, b, 0)
A3-A1 = (-1, 0, c)
area = 1/2 ||(A2-A1)x (A3-A1)|| cross product 用行列式算一下
= ||1/2 (bc, ac, ab)) ||
立马就证明了,而且很容易推广到高维。根本不需要什么海伦公式这种古代数学
看着就是我说的exterior algebra方法。只是我不太熟悉。Caravel 写了: 2022年 12月 2日 16:34 海伦公式太初等了,三维的就应该上A X B. 这样推广到高维轻而易举,代数这个东西有机械化的风格,比几何强多了。古希腊几何发达,算东西却屁都算不出来
向量证明太简单了:
三个垂直向量
A1 = (a, 0, 0)
A2 = (0, b, 0)
A3 = (0, 0, c)
A2-A1 = (-a, b, 0)
A3-A1 = (-1, 0, c)
area = 1/2 ||(A2-A1)x (A3-A1)|| cross product 用行列式算一下
= ||1/2 (bc, ac, ab)) ||
立马就证明了,而且很容易推广到高维。根本不需要什么海伦公式这种古代数学
这我熟悉,但是叉乘只对三维成立。更高维的使用exterior products。
n-维的这个问题,有n+1个点,其中一个是原点,另外n个在正交数轴上。这是一个n-维“超”体,有n个正交的“超”平面,还有一个“超”斜面。要证明n个正交超平面的“面积”的平方和,等于那个“超”斜面的面积的平方。
和我写的那个三维情形非常类似TheMatrix 写了: 2022年 12月 2日 19:34 n-维的这个问题,有n+1个点,其中一个是原点,另外n个在正交数轴上。这是一个n-维“超”体,有n个正交的“超”平面,还有一个“超”斜面。要证明n个正交超平面的“面积”的平方和,等于那个“超”斜面的面积的平方。
n个超平面和那个超斜面都是n-1维的。n个点组成的超平面,从任意点发出的都是n-1条向量,这n-1个向量张成n-1维的超平面,其体积是determinate form,也是外代数的最高form。但是这里点的下标的安排还需要仔细考虑。。。
挑个小小偏差:应该是1/(N-1)! 但不影响证明,因为两边都是除以(N-1)!Caravel 写了: 2022年 12月 2日 23:18 和我写的那个三维情形非常类似
原点出发的n个向量是
(a0, 0, 0, 0, ...)
(0, a1, 0,0,0, ...)
...
(0, 0, 0,0,0, an)
N个正交超平面的体积应该是1/(N-1) a0a1 ...an, 中间每次需要去掉一个
剩下的就是那个超斜面的N-1维度体积。
向量相减得到的结构是
x1 =(-a0, a1, ....)
x2 =(-a0, 0, a2, ....)
...
x(n-1) =(-a0, 0, 0, ....an)
这个再用那个外微分乘起来 x1 ^ x2 ^ ... ^x(n-1), 每行只有两个非0,看上去应该是一样的,哈哈就这样了
嗯,对,应该就是这样了。Caravel 写了: 2022年 12月 2日 23:18 和我写的那个三维情形非常类似
原点出发的n个向量是
(a0, 0, 0, 0, ...)
(0, a1, 0,0,0, ...)
...
(0, 0, 0,0,0, an)
N个正交超平面的体积应该是1/(N-1) a0a1 ...an, 中间每次需要去掉一个
剩下的就是那个超斜面的N-1维度体积。
向量相减得到的结构是
x1 =(-a0, a1, ....)
x2 =(-a0, 0, a2, ....)
...
x(n-1) =(-a0, 0, 0, ....an)
这个再用那个外微分乘起来 x1 ^ x2 ^ ... ^x(n-1), 每行只有两个非0,看上去应该是一样的,哈哈就这样了