ݺߣ

ݺߣShare a Scribd company logo
ортогональные матрицы
Динамика твёрдого тела и систем тел
Юдинцев В. В.
4 сентября 2015 г.
Кафедра теоретической механики
Самарский государственный аэрокосмический университет
им. академика С. П. Королёва
(национальный исследовательский университет)
http://yudintsev.info
Способы задания ориентации твёрдого тела
Ортогональные матрицы
Активная и пассивная точки зрения
Свойства матрицы направляющих косинусов
Сложение поворотов
1
способы задания ориентации
твёрдого тела
ориентация твёрдого тела
Произвольное движение твёрдого тела складывается из
движения произвольно точки твёрдого тела и вращения
тела вокруг этой точки.
3
ориентация твёрдого тела
• Cxcyczc – система
координат, связанная с
твёрдым телом;
• Cxoyozo – поступательно
движущаяся система
координат с началом в
точке C.
• Ориентация системы
координат Cxcyczc
относительно Cxoyozo
может быть задана
несколькими способами.
4
способы задания ориентации твёрдого тела
• Матрица направляющих косинусов: n = 9.
• Система плоских поворотов (углы Эйлера, углы Брайнта):
n = 3.
• Кватернионы, параметры Кейли-Клейна: n = 4.
5
ортогональные матрицы
координаты вектора
Вектор ⃗R можно представить как линейную комбинацию
базисных единичных векторов:
R = x · e1 + y · e2 + z · e3 =
[
e1 e2 e3
]



x
y
z


 = eT
R,
где R – координатный столбец вектора ⃗R в базисе
e = (e1, e2, e3)T.
7
координаты вектора в разных базисах
Для различения
координатных столбцов
верхним индексом в скобках
будет обозначаться номер
базиса в котором
записываются координаты
вектора:
• R(0) = (x0, y0, z0)T –
координаты вектора в
базисе e0;
• R(1) = (x1, y1, z1)T –
координаты вектора в
базисе e1.
8
направляющие косинусы
α11 = ∠e0
1e1
1
α12 = ∠e0
1e1
2
α13 = ∠e0
1e1
3
α21 = ∠e0
2e1
1
α22 = ∠e0
2e1
2
α23 = ∠e0
2e1
3
α31 = ∠e0
2e1
1
α32 = ∠e0
2e1
2
α33 = ∠e0
1e1
3
9
матрица направляющих косинусов
Скалярное произведение двух векторов разных базисов
равно косинусу угла между ними,
a11 = e0
1 · e1
1 = cos ∠e0
1e1
1, a12 = e0
1 · e1
2, a13 = e0
1 · e1
3,
a21 = e0
2 · e1
1, a22 = e0
2 · e1
2, a23 = e0
2 · e1
3,
a31 = e0
3 · e1
1, a32 = e0
3 · e1
2, a33 = e0
3 · e1
3.
Матрица направляющих косинусов:
A =



a11 a12 a13
a21 a22 a23
a31 a32 a33


 .
10
матрица направляющих косинусов
A =



a11 a12 a13
a21 a22 a23
a31 a32 a33


 .
i-ый столбец матрицы A представляет собой координаты
единичного вектора e1
i в базисе e0:
(e1
1)(0)
=



a11
a21
a31


 , (e1
2)(0)
=



a12
a22
a32


 , (e1
3)(0)
=



a13
a23
a33


 .
11
преобразование координат вектора
• В базисе e1:
R(1)
= x′
e1
1 + y′
e1
2 + z′
e1
3. (1)
• В базисе e0:
R(0)
= xe0
1 + ye0
2 + ze0
3. (2)
• Координаты вектора в базисе e0:
x = e0
1 · R = e0
1 · (x′e1
1 + y′e1
2 + z′e1
3) = a11x′ + a12y′ + a13z′,
y = e0
2 · R = e0
2 · (x′e1
1 + y′e1
2 + z′e1
3) = a21x′ + a22y′ + a23z′,
z = e0
3 · R = e0
3 · (x′e1
1 + y′e1
2 + z′e1
3) = a31x′ + a32y′ + a33z′,
или в матричной форме
R(0)
=



x
y
z


 =



a11 a12 a13
a21 a22 a23
a31 a32 a33


 ·



x′
y′
z′


 = AR(1)
.
12
ортогональное преобразование
Матрица A
A =



a11 a12 a13
a21 a22 a23
a31 a32 a33



задаёт линейное отображение трёхмерного евклидового
пространства в себя, при котором расстояние между
произвольными точками неизменны:
RT
R = R′T
R′
.
13
активная и пассивная точки
зрения
активная и пассивная точки зрения
Преобразование координат можно рассматривать с двух
точек зрения.
• Активная точка зрения – поворачивается вектор в
неизменном базисе:
R
A
−→ R′
, (3)
15
активная и пассивная точки зрения
Преобразование координат можно рассматривать с двух
точек зрения.
• Активная точка зрения – поворачивается вектор в
неизменном базисе:
R
A
−→ R′
, (3)
• Пассивная точка зрения – поворачивается базис
e1 A
−→ e2
, (4)
определяются координаты неизменного вектора в новом
базисе.
R → R′
. (5)
15
активная точка зрения
R′
= AR.
Матрица поворота вокруг оси
z:
Az =



cos φ − sin φ 0
sin φ cos φ 0
0 0 1


 .
Координаты нового вектора:
R′
=



x cos φ − y sin φ
x sin φ + y cos φ
z


 . (6)
16
активная точка зрения
R′
= AR.
Матрица поворота вокруг оси
z:
Az =



cos φ − sin φ 0
sin φ cos φ 0
0 0 1


 .
Координаты нового вектора:
R′
=



x cos φ − y sin φ
x sin φ + y cos φ
z


 . (6)
16
матрицы поворота вокруг осей
Поворот вокруг оси x:
Ax =



1 0 0
0 cos φ − sin φ
0 sin φ cos φ


 . (7)
Поворот вокруг оси y:
Ay =



cos φ 0 sin φ
0 1 0
− sin φ 0 cos φ


 . (8)
Поворот вокруг оси z:
Az =



cos φ − sin φ 0
sin φ cos φ 0
0 0 1


 . (9)
17
пассивная точка зрения
R = x · e0
1 + y · e0
2 + z · e0
3 = x′
· e1
1 + y′
· e1
2 + z′
· e1
3 (10)
Исходный базис:
e0
1 =



1
0
0


 , e0
2 =



0
1
0


 , e0
3 =



0
0
1


 .
Новый базис:
e1
1 = Ae0
1, e1
2 = Ae0
2, e1
3 = Ae0
3.
18
сложение поворотов
Из уравнения (10)



1
0
0


 x +



0
1
0


 y +



0
0
1


 z
xe0
1+ye0
2+ze0
3
= A



1
0
0


 x′
+ A



0
1
0


 y′
+ A



0
0
1


 z′
x′e1
1+y′e1
2+z′e1
3
= A



x′
y′
z′



определяются координаты вектора в новом базисе:



x′
y′
z′


 = A−1



x
y
z


 , R′
= A−1
R
Координаты вектора в новом базисе определяются при
помощи матрицы, обратной матрице поворота базиса
19
матрица поворота
Поворот вектора
A =



cos φ − sin φ 0
sin φ cos φ 0
0 0 1



Поворот базиса
A′
=



cos φ sin φ 0
− sin φ cos φ 0
0 0 1



20
свойства матрицы направляю-
щих косинусов
свойства матрицы преобразования координат
Ортогональность
При преобразовании поворота R′ = AR сохраняется
модуль вектора |R′| = |R|, поэтому
RT
R = R′T
R′
= (AR)T
AR = RT
AT
AR ⇒ AAT
= E
или:
A−1
= AT
(11)
Из det(AAT) = 1 следует:
det(A) = ±1 (12)
22
свойства матрицы преобразования координат
• Если det(A) = +1,
A определяет собственное ортогональное
преобразование – поворот вокруг некоторой оси.
• Если det(A) = −1,
A определяет несобственное ортогональное
преобразование – композиция поворота вокруг оси и
отражения в перпендикулярной плоскости.
23
свойства матрицы преобразования координат
Скалярное произведение строки (столбца) на саму себя
равно 1, на любую другую строку (столбец) равно 0:
A =



a11 a12 a13
a21 a22 a23
a31 a32 a33


 →
a11a21 + a12a22 + a13a23 = 0,
a11a31 + a12a32 + a13a33 = 0,
a21a31 + a22a32 + a23a33 = 0,
a11a11 + a12a12 + a13a13 = 1,
. . .
В общем виде:
∑
i
aijaik = δjk,
∑
i
ajiaki = δjk.
24
свойства матрицы преобразования координат
Произведение двух ортогональных матриц есть тоже
ортогональная матрица.
Если A и B ортогональные матрицы, тогда:
C = AB → CT
= (AB)T
= BT
AT
⇒
⇒ CCT
= A(BBT
)AT
= E.
25
свойства ортогональных матриц
Элементы ортогональной матрицы равны их
алгебраическим дополнениям
aij = Aij
т.к.
A−1
= (Aij)T
/detA и detA = 1
где Aij = (−1)i+jMij, Mij – дополнительный минор –
определитель матрицы, получающийся из исходной
матрицы A вычёркиванием i-го столбца и j-ой строки.
26
собственные векторы и собственные значения
• Уравнение для определения собственных чисел и
собственных векторов матрицы A:
AR = λR (13)
где собственное число |λ| = 1, так как ортогональное
преобразование не изменяет длины вектора R.
• Собственные числа находятся из скалярного уравнения:
det(A − λE) = 0.
27
собственные векторы и собственные значения
Уравнение det(A − λE) = 0:
det(A − λE) =
a11 − λ a12 a13
a21 a22 − λ a23
a31 a32 a33 − λ
приводится к кубическому уравнению [1]
λ3
− λ2
trA + λtrA − 1 = 0 (14)
где trA = a11 + a22 + a33.
28
собственные векторы и собственные значения
λ3
− λ2
trA + λtrA − 1 = 0
• Первый корень уравнения для ортогональной матрицы
A равен +1.
• Два других корня – комплексно-сопряженные:
λ1 = 1, λ2,3 =
trA − 1
2
±
√
(trA − 1)2
4
− 1
Тригонометрическая форма представления
комплексно-сопряженных собственных чисел с модулем 1:
λ2,3 = cos φ ± i sin φ, cos φ =
trA − 1
2
29
тригонометрическая форма
Комплексно-сопряженные собственные числа с модулем
равным +1:
λ2,3 =
trA − 1
2
±
√
(trA − 1)2
4
− 1
можно представить в тригонометрической форме:
λ2,3 = cos φ ± i sin φ, cos φ =
trA − 1
2
30
собственные векторы и собственные значения
• Собственные векторы R1, R2, R3 определяются из
уравнения (13):
ARk = λkRk, k = 1, 2, 3.
• Собственному числу λ1 = 1 соответствует действительный
вектор R1 = (x, y, z)T, определяемый решением СЛУ:



(a11 − 1)x + a12y + a13z = 0,
a21x + (a22 − 1)y + a23z = 0,
a31x + a32y + (a33 − 1)z = 0,
(15)
с дополнительным требованием единичной нормы
вектора R1:
x2
+ y2
+ z2
= 1.
31
первый собственный вектор
Решение системы (15):
x = ±
a32 − a23
2 sin φ
, y = ±
a13 − a31
2 sin φ
, z = ±
a21 − a12
2 sin φ
.
Для матрицы поворота вокруг оси x
x = +
sin φ + sin φ
2 sin φ
= +1, y =
0 − 0
2 sin φ
= 0, z =
0 − 0
2 sin φ
= 0.
Для правого поворота
x = 1, y = 0, z = 0.
32
комплексно-сопряжённые собственные векторы
• Векторы, соответствующие двум
комплексно-сопряженным корням, также являются
комплексно-сопряжёнными:
R2,3 = P ∓ iQ.
• Векторы R1, P, Q образуют правую тройку ортогональных
векторов [1].
33
пример (mathematica)
Ортогональная матрица A
A =



0.9 0.058 0.433
0.058 0.967 −0.25
−0.433 0.25 0.866



Eigensystem[A]
1 {
2 { 1 , 0.87+0.5 i , 0.87 −0.5 i } ,
3 {
4 { 0.58 , 1 , 0} ,
5 { −0.87 i , 0.5 i , 1 } ,
6 { 0.87 i , −0.5 i , 1 }
7 }
8 }
34
ортогональные матрицы и поворот
Теорема
Любое ортогональное преобразование пространства
эквивалентно повороту пространства вокруг
собственного вектора R1 на угол φ.
35
ортогональные матрицы и поворот
Запишем уравнения:
ARk = λkRk, k = 1, 2, 3 (16)
для всех собственных векторов:
AR1 = R1,
AP − iAQ = (cos φ + i sin φ)(P − iQ),
AP + iAQ = (cos φ − i sin φ)(P + iQ).
или
AR1 = R1, (17)
AP = +P cos φ + Q sin φ, (18)
AQ = −P sin φ + Q cos φ. (19)
36
ортогональные матрицы и поворот
Если оси исходного базиса направлены по векторам R, P,
Q:
R1 = {1, 0, 0}, P = {0, 1, 0}, Q = {0, 0, 1},
то
{AR1, AP, AQ} = A =



1 0 0
0 cos φ − sin φ
0 sin φ cos φ


 .
Таким образом, в базисе R1, P, Q ортогональная матрица A
имеет вид матрицы плоского поворота вокруг вектора R1
на угол φ.
37
ортогональные матрицы и поворот
AR1 = λ1R1, λ1 = 1 (20)
cos φ =
trA − 1
2
(21)
38
сложение поворотов
сложение поворотов
• Выполняется последовательность поворотов: A, B:
R
A
−→ R′ B
−→ R′′
. (22)
• Как найти результирующий поворот C?
R
C
−→ R′′
, C−? (23)
• Определение матрицы поворота C зависит от активной
или пассивной точки зрения на преобразование.
40
активная точка зрения
41
активная точка зрения
• Первый поворот:
R′
= AR.
• Второй поворот:
R′′
= BR′
.
• Результирующий поворот:
R′′
= BAR = CR, C = BA
Матрицы последовательных поворотов записываются в
исходном базисе и перемножаются в обратном порядке.
42
активная точка зрения
• Поворот вокруг оси x0 на
угол φ1 = π/2:
A =



1 0 0
0 0 −1
0 1 0



• Поворот вокруг оси y0 на
угол φ2 = π/2
B =



0 0 1
0 1 0
−1 0 1



43
активная точка зрения
• Итоговое преобразование:
C = BA =



0 1 0
0 0 −1
−1 0 0



• Координаты вектора R,
связанного с телом:
R′
= CR =



0 1 0
0 0 −1
−1 0 0


 R
44
пассивная точка зрения
45
пассивная точка зрения
• Первое преобразование
R′
= AT
R
• Первое преобразование
R′′
= BT
R′
• Результирующее преобразование
R′′
= BT
AT
R = CT
R, C = AB
Матрицы последовательных поворотов записываются в
поворачиваемых базисах и перемножаются в прямом
порядке
46
пассивная точка зрения
• Поворот вокруг оси x1 (x0)
на угол φ1 = π/2:
A =



1 0 0
0 0 −1
0 1 0



• Поворот вокруг оси z1 на
угол φ2 = −π/2
B =



0 1 0
−1 0 0
0 0 1



47
пассивная точка зрения
• Итоговое преобразование:
C = AB =



0 1 0
0 0 −1
−1 0 0



• Координаты вектора R,
связанного с телом, в
новом базисе
R′
= CT
R =



0 0 −1
1 0 0
0 −1 0


 R
48
активная и пассивная точки зрения
Активная точка зрения
Матрица поворота и
координаты повёрнутого
вектора:
A31 = A3A2A1
R(3)
= A31R(1)
Матрицы элементарных
поворотов записываются в 1-ом
(исходном) базисе.
Пассивная точка зрения
Матрица поворота и
координаты вектора в новом
базисе:
A31 = A1A2A3
R(3)
= AT
31R(1)
Матрицы элементарных
поворотов записываются в
поворачиваемых базисах.
49
задания
1. В системе MATLAB напишите функции, возвращающие
матрицы элеметарных поворотов вокруг осей x, y, z.
2. Напишите функцию, возвращающую матрицу сложного
последовательного поворота вокруг осей x, y, z (активная
точка зрения).
3. Напишите функцию, возвращающую матрицу сложного
последовательного поворота вокруг осей x, y′, z′′
(пассивная точка зрения).
4. Напишите функцию, возвращающую матрицу сложного
последовательного поворота вокруг осей z, x′, z′′
(пассивная точка зрения).
50
список использованных источников
В. Ф. Журавлев.
Основы теоретической механики.
Издательство физико-математической литературы, М.,
2001.

More Related Content

What's hot (20)

Отделение створок головного обтекателя
Отделение створок головного обтекателяОтделение створок головного обтекателя
Отделение створок головного обтекателя
Theoretical mechanics department
Относительное орбитальное движение
Относительное орбитальное движениеОтносительное орбитальное движение
Относительное орбитальное движение
Theoretical mechanics department
Метод отдельных тел
Метод отдельных телМетод отдельных тел
Метод отдельных тел
Theoretical mechanics department
Метод Кейна
Метод КейнаМетод Кейна
Метод Кейна
Theoretical mechanics department
Что мы знаем о линейной функции?
Что мы знаем о линейной функции?Что мы знаем о линейной функции?
Что мы знаем о линейной функции?
School 242
Учебная компьютерная модель «сложение взаимно перпендикулярных колебаний» 200...
Учебная компьютерная модель «сложение взаимно перпендикулярных колебаний» 200...Учебная компьютерная модель «сложение взаимно перпендикулярных колебаний» 200...
Учебная компьютерная модель «сложение взаимно перпендикулярных колебаний» 200...
Павел Ермолович
решения к физика задачник_10-11кл_рымкевич_2003
решения к физика задачник_10-11кл_рымкевич_2003 решения к физика задачник_10-11кл_рымкевич_2003
решения к физика задачник_10-11кл_рымкевич_2003
Иван Иванов
Динамика тросовой системы, закрепленной на астероиде
Динамика тросовой системы, закрепленной на астероидеДинамика тросовой системы, закрепленной на астероиде
Динамика тросовой системы, закрепленной на астероиде
Theoretical mechanics department
равноускоренное движение
равноускоренное движениеравноускоренное движение
равноускоренное движение
orshevich
Исследование движения орбитальной ступени РН "Союз" после отделения полезного...
Исследование движения орбитальной ступени РН "Союз" после отделения полезного...Исследование движения орбитальной ступени РН "Союз" после отделения полезного...
Исследование движения орбитальной ступени РН "Союз" после отделения полезного...
Theoretical mechanics department
Поведение связки двух тел на упругом тросе в гравитационном поле Земли
Поведение связки двух тел на упругом тросе в гравитационном поле ЗемлиПоведение связки двух тел на упругом тросе в гравитационном поле Земли
Поведение связки двух тел на упругом тросе в гравитационном поле Земли
Theoretical mechanics department
физика учеб для 9кл кикоин_кикоин_ответы и решения_1999
физика учеб для 9кл кикоин_кикоин_ответы и решения_1999физика учеб для 9кл кикоин_кикоин_ответы и решения_1999
физика учеб для 9кл кикоин_кикоин_ответы и решения_1999
You DZ
20070930 efficientalgorithms kulikov_lecture02
20070930 efficientalgorithms kulikov_lecture0220070930 efficientalgorithms kulikov_lecture02
20070930 efficientalgorithms kulikov_lecture02
Computer Science Club
Перемещение при прямолинейном равноускоренном движении
Перемещение при прямолинейном равноускоренном движенииПеремещение при прямолинейном равноускоренном движении
Перемещение при прямолинейном равноускоренном движении
Zinaida Alexandrova
20111023 csseminar geometry_algorithms_implementation_kovalev
20111023 csseminar geometry_algorithms_implementation_kovalev20111023 csseminar geometry_algorithms_implementation_kovalev
20111023 csseminar geometry_algorithms_implementation_kovalev
Computer Science Club
Отделение створок головного обтекателя
Отделение створок головного обтекателяОтделение створок головного обтекателя
Отделение створок головного обтекателя
Theoretical mechanics department
Относительное орбитальное движение
Относительное орбитальное движениеОтносительное орбитальное движение
Относительное орбитальное движение
Theoretical mechanics department
Что мы знаем о линейной функции?
Что мы знаем о линейной функции?Что мы знаем о линейной функции?
Что мы знаем о линейной функции?
School 242
Учебная компьютерная модель «сложение взаимно перпендикулярных колебаний» 200...
Учебная компьютерная модель «сложение взаимно перпендикулярных колебаний» 200...Учебная компьютерная модель «сложение взаимно перпендикулярных колебаний» 200...
Учебная компьютерная модель «сложение взаимно перпендикулярных колебаний» 200...
Павел Ермолович
решения к физика задачник_10-11кл_рымкевич_2003
решения к физика задачник_10-11кл_рымкевич_2003 решения к физика задачник_10-11кл_рымкевич_2003
решения к физика задачник_10-11кл_рымкевич_2003
Иван Иванов
Динамика тросовой системы, закрепленной на астероиде
Динамика тросовой системы, закрепленной на астероидеДинамика тросовой системы, закрепленной на астероиде
Динамика тросовой системы, закрепленной на астероиде
Theoretical mechanics department
равноускоренное движение
равноускоренное движениеравноускоренное движение
равноускоренное движение
orshevich
Исследование движения орбитальной ступени РН "Союз" после отделения полезного...
Исследование движения орбитальной ступени РН "Союз" после отделения полезного...Исследование движения орбитальной ступени РН "Союз" после отделения полезного...
Исследование движения орбитальной ступени РН "Союз" после отделения полезного...
Theoretical mechanics department
Поведение связки двух тел на упругом тросе в гравитационном поле Земли
Поведение связки двух тел на упругом тросе в гравитационном поле ЗемлиПоведение связки двух тел на упругом тросе в гравитационном поле Земли
Поведение связки двух тел на упругом тросе в гравитационном поле Земли
Theoretical mechanics department
физика учеб для 9кл кикоин_кикоин_ответы и решения_1999
физика учеб для 9кл кикоин_кикоин_ответы и решения_1999физика учеб для 9кл кикоин_кикоин_ответы и решения_1999
физика учеб для 9кл кикоин_кикоин_ответы и решения_1999
You DZ
20070930 efficientalgorithms kulikov_lecture02
20070930 efficientalgorithms kulikov_lecture0220070930 efficientalgorithms kulikov_lecture02
20070930 efficientalgorithms kulikov_lecture02
Computer Science Club
Перемещение при прямолинейном равноускоренном движении
Перемещение при прямолинейном равноускоренном движенииПеремещение при прямолинейном равноускоренном движении
Перемещение при прямолинейном равноускоренном движении
Zinaida Alexandrova
20111023 csseminar geometry_algorithms_implementation_kovalev
20111023 csseminar geometry_algorithms_implementation_kovalev20111023 csseminar geometry_algorithms_implementation_kovalev
20111023 csseminar geometry_algorithms_implementation_kovalev
Computer Science Club

Similar to Ортогональные матрицы (20)

Лекция 14 Матрицы
Лекция 14 МатрицыЛекция 14 Матрицы
Лекция 14 Матрицы
simple_people
Отделение космического аппарата от орбитальной ступени
Отделение космического аппарата от орбитальной ступениОтделение космического аппарата от орбитальной ступени
Отделение космического аппарата от орбитальной ступени
Theoretical mechanics department
Dekartovy koord. v_prostr
Dekartovy koord. v_prostrDekartovy koord. v_prostr
Dekartovy koord. v_prostr
Белозёрская ОШ I-III ступеней № 13
Komplanarn vektor
Komplanarn vektorKomplanarn vektor
Komplanarn vektor
grin1964
4.3. курс лекций афу
4.3. курс лекций афу4.3. курс лекций афу
4.3. курс лекций афу
GKarina707
слайды клекции №3
слайды клекции №3слайды клекции №3
слайды клекции №3
student_kai
документ Microsoft word
документ Microsoft wordдокумент Microsoft word
документ Microsoft word
TheFreak007
кин лекция 12
кин лекция 12кин лекция 12
кин лекция 12
student_kai
Задача с параметрами из Досрочного ЕГЭ 28.03.16
Задача с параметрами из Досрочного  ЕГЭ 28.03.16Задача с параметрами из Досрочного  ЕГЭ 28.03.16
Задача с параметрами из Досрочного ЕГЭ 28.03.16
Инна Фельдман
Линейная алгебра ll. Разбор задач второго модуля
Линейная алгебра ll. Разбор задач второго модуляЛинейная алгебра ll. Разбор задач второго модуля
Линейная алгебра ll. Разбор задач второго модуля
DEVTYPE
Прогнозирование - Лекция 2. Корреляционный анализ и простая линейная регрессия
Прогнозирование - Лекция 2. Корреляционный анализ и простая линейная регрессияПрогнозирование - Лекция 2. Корреляционный анализ и простая линейная регрессия
Прогнозирование - Лекция 2. Корреляционный анализ и простая линейная регрессия
Gleb Zakhodiakin
занятие8. распределение ускорений в теле совершающем плоское движение.
занятие8. распределение ускорений в теле совершающем плоское движение.занятие8. распределение ускорений в теле совершающем плоское движение.
занятие8. распределение ускорений в теле совершающем плоское движение.
student_kai
Задача с параметрами из Досрочного ЕГЭ
Задача с параметрами из Досрочного ЕГЭЗадача с параметрами из Досрочного ЕГЭ
Задача с параметрами из Досрочного ЕГЭ
Инна Фельдман
п.1.1Б.Радианная мера углов и дуг
п.1.1Б.Радианная мера углов и дугп.1.1Б.Радианная мера углов и дуг
п.1.1Б.Радианная мера углов и дуг
Narvatk
Opredelennyj integral
Opredelennyj integralOpredelennyj integral
Opredelennyj integral
Dimon4
526.высшая математика линейная алгебра и аналитическая геометрия
526.высшая математика линейная алгебра и аналитическая геометрия526.высшая математика линейная алгебра и аналитическая геометрия
526.высшая математика линейная алгебра и аналитическая геометрия
efwd2ws2qws2qsdw
109130.ppt
109130.ppt109130.ppt
109130.ppt
MisterTom1
ПОГРЕШНОСТИ ИЗГОТОВЛЕНИЯ И УСТАНОВКИ ОТРАЖАТЕЛЬНЫХ ПРИЗМ
ПОГРЕШНОСТИ ИЗГОТОВЛЕНИЯ И УСТАНОВКИ ОТРАЖАТЕЛЬНЫХ ПРИЗМПОГРЕШНОСТИ ИЗГОТОВЛЕНИЯ И УСТАНОВКИ ОТРАЖАТЕЛЬНЫХ ПРИЗМ
ПОГРЕШНОСТИ ИЗГОТОВЛЕНИЯ И УСТАНОВКИ ОТРАЖАТЕЛЬНЫХ ПРИЗМ
ITMO University
Лекция 14 Матрицы
Лекция 14 МатрицыЛекция 14 Матрицы
Лекция 14 Матрицы
simple_people
Отделение космического аппарата от орбитальной ступени
Отделение космического аппарата от орбитальной ступениОтделение космического аппарата от орбитальной ступени
Отделение космического аппарата от орбитальной ступени
Theoretical mechanics department
Komplanarn vektor
Komplanarn vektorKomplanarn vektor
Komplanarn vektor
grin1964
4.3. курс лекций афу
4.3. курс лекций афу4.3. курс лекций афу
4.3. курс лекций афу
GKarina707
слайды клекции №3
слайды клекции №3слайды клекции №3
слайды клекции №3
student_kai
документ Microsoft word
документ Microsoft wordдокумент Microsoft word
документ Microsoft word
TheFreak007
кин лекция 12
кин лекция 12кин лекция 12
кин лекция 12
student_kai
Задача с параметрами из Досрочного ЕГЭ 28.03.16
Задача с параметрами из Досрочного  ЕГЭ 28.03.16Задача с параметрами из Досрочного  ЕГЭ 28.03.16
Задача с параметрами из Досрочного ЕГЭ 28.03.16
Инна Фельдман
Линейная алгебра ll. Разбор задач второго модуля
Линейная алгебра ll. Разбор задач второго модуляЛинейная алгебра ll. Разбор задач второго модуля
Линейная алгебра ll. Разбор задач второго модуля
DEVTYPE
Прогнозирование - Лекция 2. Корреляционный анализ и простая линейная регрессия
Прогнозирование - Лекция 2. Корреляционный анализ и простая линейная регрессияПрогнозирование - Лекция 2. Корреляционный анализ и простая линейная регрессия
Прогнозирование - Лекция 2. Корреляционный анализ и простая линейная регрессия
Gleb Zakhodiakin
занятие8. распределение ускорений в теле совершающем плоское движение.
занятие8. распределение ускорений в теле совершающем плоское движение.занятие8. распределение ускорений в теле совершающем плоское движение.
занятие8. распределение ускорений в теле совершающем плоское движение.
student_kai
Задача с параметрами из Досрочного ЕГЭ
Задача с параметрами из Досрочного ЕГЭЗадача с параметрами из Досрочного ЕГЭ
Задача с параметрами из Досрочного ЕГЭ
Инна Фельдман
п.1.1Б.Радианная мера углов и дуг
п.1.1Б.Радианная мера углов и дугп.1.1Б.Радианная мера углов и дуг
п.1.1Б.Радианная мера углов и дуг
Narvatk
Opredelennyj integral
Opredelennyj integralOpredelennyj integral
Opredelennyj integral
Dimon4
526.высшая математика линейная алгебра и аналитическая геометрия
526.высшая математика линейная алгебра и аналитическая геометрия526.высшая математика линейная алгебра и аналитическая геометрия
526.высшая математика линейная алгебра и аналитическая геометрия
efwd2ws2qws2qsdw
ПОГРЕШНОСТИ ИЗГОТОВЛЕНИЯ И УСТАНОВКИ ОТРАЖАТЕЛЬНЫХ ПРИЗМ
ПОГРЕШНОСТИ ИЗГОТОВЛЕНИЯ И УСТАНОВКИ ОТРАЖАТЕЛЬНЫХ ПРИЗМПОГРЕШНОСТИ ИЗГОТОВЛЕНИЯ И УСТАНОВКИ ОТРАЖАТЕЛЬНЫХ ПРИЗМ
ПОГРЕШНОСТИ ИЗГОТОВЛЕНИЯ И УСТАНОВКИ ОТРАЖАТЕЛЬНЫХ ПРИЗМ
ITMO University

More from Theoretical mechanics department (20)

Космический мусор
Космический мусорКосмический мусор
Космический мусор
Theoretical mechanics department
Основы SciPy
Основы SciPyОсновы SciPy
Основы SciPy
Theoretical mechanics department
Основы NumPy
Основы NumPyОсновы NumPy
Основы NumPy
Theoretical mechanics department
Модификация механизма Йо-Йо
Модификация механизма Йо-ЙоМодификация механизма Йо-Йо
Модификация механизма Йо-Йо
Theoretical mechanics department
Python. Объектно-ориентированное программирование
Python. Объектно-ориентированное программирование Python. Объектно-ориентированное программирование
Python. Объектно-ориентированное программирование
Theoretical mechanics department
Python. Обработка ошибок
Python. Обработка ошибокPython. Обработка ошибок
Python. Обработка ошибок
Theoretical mechanics department
Python: ввод и вывод
Python: ввод и выводPython: ввод и вывод
Python: ввод и вывод
Theoretical mechanics department
Python: Модули и пакеты
Python: Модули и пакетыPython: Модули и пакеты
Python: Модули и пакеты
Theoretical mechanics department
Основы Python. Функции
Основы Python. ФункцииОсновы Python. Функции
Основы Python. Функции
Theoretical mechanics department
Основы языка Питон: типы данных, операторы
Основы языка Питон: типы данных, операторыОсновы языка Питон: типы данных, операторы
Основы языка Питон: типы данных, операторы
Theoretical mechanics department
Машинная арифметика. Cтандарт IEEE-754
Машинная арифметика. Cтандарт IEEE-754Машинная арифметика. Cтандарт IEEE-754
Машинная арифметика. Cтандарт IEEE-754
Theoretical mechanics department
Chaotic motions of tethered satellites with low thrust
Chaotic motions of tethered satellites with low thrust Chaotic motions of tethered satellites with low thrust
Chaotic motions of tethered satellites with low thrust
Theoretical mechanics department
Docking with noncooperative spent orbital stage using probe-cone mechanism
Docking with noncooperative spent orbital stage using probe-cone mechanismDocking with noncooperative spent orbital stage using probe-cone mechanism
Docking with noncooperative spent orbital stage using probe-cone mechanism
Theoretical mechanics department
Алгоритмы и языки программирования
Алгоритмы и языки программированияАлгоритмы и языки программирования
Алгоритмы и языки программирования
Theoretical mechanics department
Deployers for nanosatellites
Deployers for nanosatellitesDeployers for nanosatellites
Deployers for nanosatellites
Theoretical mechanics department
CubeSat separation dynamics
CubeSat separation dynamicsCubeSat separation dynamics
CubeSat separation dynamics
Theoretical mechanics department
Chaotic Behavior of a Passive Satellite During Towing by a Tether
Chaotic Behavior of a Passive Satellite During Towing by a TetherChaotic Behavior of a Passive Satellite During Towing by a Tether
Chaotic Behavior of a Passive Satellite During Towing by a Tether
Theoretical mechanics department
Основы MATLAB. Численные методы
Основы MATLAB. Численные методыОсновы MATLAB. Численные методы
Основы MATLAB. Численные методы
Theoretical mechanics department
Транспортно-пусковой контейнер для наноспутников типоразмера 3U, 3U+
Транспортно-пусковой контейнер для наноспутников типоразмера 3U, 3U+Транспортно-пусковой контейнер для наноспутников типоразмера 3U, 3U+
Транспортно-пусковой контейнер для наноспутников типоразмера 3U, 3U+
Theoretical mechanics department
On problems of active space debris removal using tethered towing
On problems of active space debris removal using tethered towingOn problems of active space debris removal using tethered towing
On problems of active space debris removal using tethered towing
Theoretical mechanics department
Python. Объектно-ориентированное программирование
Python. Объектно-ориентированное программирование Python. Объектно-ориентированное программирование
Python. Объектно-ориентированное программирование
Theoretical mechanics department
Основы языка Питон: типы данных, операторы
Основы языка Питон: типы данных, операторыОсновы языка Питон: типы данных, операторы
Основы языка Питон: типы данных, операторы
Theoretical mechanics department
Docking with noncooperative spent orbital stage using probe-cone mechanism
Docking with noncooperative spent orbital stage using probe-cone mechanismDocking with noncooperative spent orbital stage using probe-cone mechanism
Docking with noncooperative spent orbital stage using probe-cone mechanism
Theoretical mechanics department
Алгоритмы и языки программирования
Алгоритмы и языки программированияАлгоритмы и языки программирования
Алгоритмы и языки программирования
Theoretical mechanics department
Chaotic Behavior of a Passive Satellite During Towing by a Tether
Chaotic Behavior of a Passive Satellite During Towing by a TetherChaotic Behavior of a Passive Satellite During Towing by a Tether
Chaotic Behavior of a Passive Satellite During Towing by a Tether
Theoretical mechanics department
Транспортно-пусковой контейнер для наноспутников типоразмера 3U, 3U+
Транспортно-пусковой контейнер для наноспутников типоразмера 3U, 3U+Транспортно-пусковой контейнер для наноспутников типоразмера 3U, 3U+
Транспортно-пусковой контейнер для наноспутников типоразмера 3U, 3U+
Theoretical mechanics department
On problems of active space debris removal using tethered towing
On problems of active space debris removal using tethered towingOn problems of active space debris removal using tethered towing
On problems of active space debris removal using tethered towing
Theoretical mechanics department

Ортогональные матрицы

  • 1. ортогональные матрицы Динамика твёрдого тела и систем тел Юдинцев В. В. 4 сентября 2015 г. Кафедра теоретической механики Самарский государственный аэрокосмический университет им. академика С. П. Королёва (национальный исследовательский университет) http://yudintsev.info
  • 2. Способы задания ориентации твёрдого тела Ортогональные матрицы Активная и пассивная точки зрения Свойства матрицы направляющих косинусов Сложение поворотов 1
  • 4. ориентация твёрдого тела Произвольное движение твёрдого тела складывается из движения произвольно точки твёрдого тела и вращения тела вокруг этой точки. 3
  • 5. ориентация твёрдого тела • Cxcyczc – система координат, связанная с твёрдым телом; • Cxoyozo – поступательно движущаяся система координат с началом в точке C. • Ориентация системы координат Cxcyczc относительно Cxoyozo может быть задана несколькими способами. 4
  • 6. способы задания ориентации твёрдого тела • Матрица направляющих косинусов: n = 9. • Система плоских поворотов (углы Эйлера, углы Брайнта): n = 3. • Кватернионы, параметры Кейли-Клейна: n = 4. 5
  • 8. координаты вектора Вектор ⃗R можно представить как линейную комбинацию базисных единичных векторов: R = x · e1 + y · e2 + z · e3 = [ e1 e2 e3 ]    x y z    = eT R, где R – координатный столбец вектора ⃗R в базисе e = (e1, e2, e3)T. 7
  • 9. координаты вектора в разных базисах Для различения координатных столбцов верхним индексом в скобках будет обозначаться номер базиса в котором записываются координаты вектора: • R(0) = (x0, y0, z0)T – координаты вектора в базисе e0; • R(1) = (x1, y1, z1)T – координаты вектора в базисе e1. 8
  • 10. направляющие косинусы α11 = ∠e0 1e1 1 α12 = ∠e0 1e1 2 α13 = ∠e0 1e1 3 α21 = ∠e0 2e1 1 α22 = ∠e0 2e1 2 α23 = ∠e0 2e1 3 α31 = ∠e0 2e1 1 α32 = ∠e0 2e1 2 α33 = ∠e0 1e1 3 9
  • 11. матрица направляющих косинусов Скалярное произведение двух векторов разных базисов равно косинусу угла между ними, a11 = e0 1 · e1 1 = cos ∠e0 1e1 1, a12 = e0 1 · e1 2, a13 = e0 1 · e1 3, a21 = e0 2 · e1 1, a22 = e0 2 · e1 2, a23 = e0 2 · e1 3, a31 = e0 3 · e1 1, a32 = e0 3 · e1 2, a33 = e0 3 · e1 3. Матрица направляющих косинусов: A =    a11 a12 a13 a21 a22 a23 a31 a32 a33    . 10
  • 12. матрица направляющих косинусов A =    a11 a12 a13 a21 a22 a23 a31 a32 a33    . i-ый столбец матрицы A представляет собой координаты единичного вектора e1 i в базисе e0: (e1 1)(0) =    a11 a21 a31    , (e1 2)(0) =    a12 a22 a32    , (e1 3)(0) =    a13 a23 a33    . 11
  • 13. преобразование координат вектора • В базисе e1: R(1) = x′ e1 1 + y′ e1 2 + z′ e1 3. (1) • В базисе e0: R(0) = xe0 1 + ye0 2 + ze0 3. (2) • Координаты вектора в базисе e0: x = e0 1 · R = e0 1 · (x′e1 1 + y′e1 2 + z′e1 3) = a11x′ + a12y′ + a13z′, y = e0 2 · R = e0 2 · (x′e1 1 + y′e1 2 + z′e1 3) = a21x′ + a22y′ + a23z′, z = e0 3 · R = e0 3 · (x′e1 1 + y′e1 2 + z′e1 3) = a31x′ + a32y′ + a33z′, или в матричной форме R(0) =    x y z    =    a11 a12 a13 a21 a22 a23 a31 a32 a33    ·    x′ y′ z′    = AR(1) . 12
  • 14. ортогональное преобразование Матрица A A =    a11 a12 a13 a21 a22 a23 a31 a32 a33    задаёт линейное отображение трёхмерного евклидового пространства в себя, при котором расстояние между произвольными точками неизменны: RT R = R′T R′ . 13
  • 15. активная и пассивная точки зрения
  • 16. активная и пассивная точки зрения Преобразование координат можно рассматривать с двух точек зрения. • Активная точка зрения – поворачивается вектор в неизменном базисе: R A −→ R′ , (3) 15
  • 17. активная и пассивная точки зрения Преобразование координат можно рассматривать с двух точек зрения. • Активная точка зрения – поворачивается вектор в неизменном базисе: R A −→ R′ , (3) • Пассивная точка зрения – поворачивается базис e1 A −→ e2 , (4) определяются координаты неизменного вектора в новом базисе. R → R′ . (5) 15
  • 18. активная точка зрения R′ = AR. Матрица поворота вокруг оси z: Az =    cos φ − sin φ 0 sin φ cos φ 0 0 0 1    . Координаты нового вектора: R′ =    x cos φ − y sin φ x sin φ + y cos φ z    . (6) 16
  • 19. активная точка зрения R′ = AR. Матрица поворота вокруг оси z: Az =    cos φ − sin φ 0 sin φ cos φ 0 0 0 1    . Координаты нового вектора: R′ =    x cos φ − y sin φ x sin φ + y cos φ z    . (6) 16
  • 20. матрицы поворота вокруг осей Поворот вокруг оси x: Ax =    1 0 0 0 cos φ − sin φ 0 sin φ cos φ    . (7) Поворот вокруг оси y: Ay =    cos φ 0 sin φ 0 1 0 − sin φ 0 cos φ    . (8) Поворот вокруг оси z: Az =    cos φ − sin φ 0 sin φ cos φ 0 0 0 1    . (9) 17
  • 21. пассивная точка зрения R = x · e0 1 + y · e0 2 + z · e0 3 = x′ · e1 1 + y′ · e1 2 + z′ · e1 3 (10) Исходный базис: e0 1 =    1 0 0    , e0 2 =    0 1 0    , e0 3 =    0 0 1    . Новый базис: e1 1 = Ae0 1, e1 2 = Ae0 2, e1 3 = Ae0 3. 18
  • 22. сложение поворотов Из уравнения (10)    1 0 0    x +    0 1 0    y +    0 0 1    z xe0 1+ye0 2+ze0 3 = A    1 0 0    x′ + A    0 1 0    y′ + A    0 0 1    z′ x′e1 1+y′e1 2+z′e1 3 = A    x′ y′ z′    определяются координаты вектора в новом базисе:    x′ y′ z′    = A−1    x y z    , R′ = A−1 R Координаты вектора в новом базисе определяются при помощи матрицы, обратной матрице поворота базиса 19
  • 23. матрица поворота Поворот вектора A =    cos φ − sin φ 0 sin φ cos φ 0 0 0 1    Поворот базиса A′ =    cos φ sin φ 0 − sin φ cos φ 0 0 0 1    20
  • 25. свойства матрицы преобразования координат Ортогональность При преобразовании поворота R′ = AR сохраняется модуль вектора |R′| = |R|, поэтому RT R = R′T R′ = (AR)T AR = RT AT AR ⇒ AAT = E или: A−1 = AT (11) Из det(AAT) = 1 следует: det(A) = ±1 (12) 22
  • 26. свойства матрицы преобразования координат • Если det(A) = +1, A определяет собственное ортогональное преобразование – поворот вокруг некоторой оси. • Если det(A) = −1, A определяет несобственное ортогональное преобразование – композиция поворота вокруг оси и отражения в перпендикулярной плоскости. 23
  • 27. свойства матрицы преобразования координат Скалярное произведение строки (столбца) на саму себя равно 1, на любую другую строку (столбец) равно 0: A =    a11 a12 a13 a21 a22 a23 a31 a32 a33    → a11a21 + a12a22 + a13a23 = 0, a11a31 + a12a32 + a13a33 = 0, a21a31 + a22a32 + a23a33 = 0, a11a11 + a12a12 + a13a13 = 1, . . . В общем виде: ∑ i aijaik = δjk, ∑ i ajiaki = δjk. 24
  • 28. свойства матрицы преобразования координат Произведение двух ортогональных матриц есть тоже ортогональная матрица. Если A и B ортогональные матрицы, тогда: C = AB → CT = (AB)T = BT AT ⇒ ⇒ CCT = A(BBT )AT = E. 25
  • 29. свойства ортогональных матриц Элементы ортогональной матрицы равны их алгебраическим дополнениям aij = Aij т.к. A−1 = (Aij)T /detA и detA = 1 где Aij = (−1)i+jMij, Mij – дополнительный минор – определитель матрицы, получающийся из исходной матрицы A вычёркиванием i-го столбца и j-ой строки. 26
  • 30. собственные векторы и собственные значения • Уравнение для определения собственных чисел и собственных векторов матрицы A: AR = λR (13) где собственное число |λ| = 1, так как ортогональное преобразование не изменяет длины вектора R. • Собственные числа находятся из скалярного уравнения: det(A − λE) = 0. 27
  • 31. собственные векторы и собственные значения Уравнение det(A − λE) = 0: det(A − λE) = a11 − λ a12 a13 a21 a22 − λ a23 a31 a32 a33 − λ приводится к кубическому уравнению [1] λ3 − λ2 trA + λtrA − 1 = 0 (14) где trA = a11 + a22 + a33. 28
  • 32. собственные векторы и собственные значения λ3 − λ2 trA + λtrA − 1 = 0 • Первый корень уравнения для ортогональной матрицы A равен +1. • Два других корня – комплексно-сопряженные: λ1 = 1, λ2,3 = trA − 1 2 ± √ (trA − 1)2 4 − 1 Тригонометрическая форма представления комплексно-сопряженных собственных чисел с модулем 1: λ2,3 = cos φ ± i sin φ, cos φ = trA − 1 2 29
  • 33. тригонометрическая форма Комплексно-сопряженные собственные числа с модулем равным +1: λ2,3 = trA − 1 2 ± √ (trA − 1)2 4 − 1 можно представить в тригонометрической форме: λ2,3 = cos φ ± i sin φ, cos φ = trA − 1 2 30
  • 34. собственные векторы и собственные значения • Собственные векторы R1, R2, R3 определяются из уравнения (13): ARk = λkRk, k = 1, 2, 3. • Собственному числу λ1 = 1 соответствует действительный вектор R1 = (x, y, z)T, определяемый решением СЛУ:    (a11 − 1)x + a12y + a13z = 0, a21x + (a22 − 1)y + a23z = 0, a31x + a32y + (a33 − 1)z = 0, (15) с дополнительным требованием единичной нормы вектора R1: x2 + y2 + z2 = 1. 31
  • 35. первый собственный вектор Решение системы (15): x = ± a32 − a23 2 sin φ , y = ± a13 − a31 2 sin φ , z = ± a21 − a12 2 sin φ . Для матрицы поворота вокруг оси x x = + sin φ + sin φ 2 sin φ = +1, y = 0 − 0 2 sin φ = 0, z = 0 − 0 2 sin φ = 0. Для правого поворота x = 1, y = 0, z = 0. 32
  • 36. комплексно-сопряжённые собственные векторы • Векторы, соответствующие двум комплексно-сопряженным корням, также являются комплексно-сопряжёнными: R2,3 = P ∓ iQ. • Векторы R1, P, Q образуют правую тройку ортогональных векторов [1]. 33
  • 37. пример (mathematica) Ортогональная матрица A A =    0.9 0.058 0.433 0.058 0.967 −0.25 −0.433 0.25 0.866    Eigensystem[A] 1 { 2 { 1 , 0.87+0.5 i , 0.87 −0.5 i } , 3 { 4 { 0.58 , 1 , 0} , 5 { −0.87 i , 0.5 i , 1 } , 6 { 0.87 i , −0.5 i , 1 } 7 } 8 } 34
  • 38. ортогональные матрицы и поворот Теорема Любое ортогональное преобразование пространства эквивалентно повороту пространства вокруг собственного вектора R1 на угол φ. 35
  • 39. ортогональные матрицы и поворот Запишем уравнения: ARk = λkRk, k = 1, 2, 3 (16) для всех собственных векторов: AR1 = R1, AP − iAQ = (cos φ + i sin φ)(P − iQ), AP + iAQ = (cos φ − i sin φ)(P + iQ). или AR1 = R1, (17) AP = +P cos φ + Q sin φ, (18) AQ = −P sin φ + Q cos φ. (19) 36
  • 40. ортогональные матрицы и поворот Если оси исходного базиса направлены по векторам R, P, Q: R1 = {1, 0, 0}, P = {0, 1, 0}, Q = {0, 0, 1}, то {AR1, AP, AQ} = A =    1 0 0 0 cos φ − sin φ 0 sin φ cos φ    . Таким образом, в базисе R1, P, Q ортогональная матрица A имеет вид матрицы плоского поворота вокруг вектора R1 на угол φ. 37
  • 41. ортогональные матрицы и поворот AR1 = λ1R1, λ1 = 1 (20) cos φ = trA − 1 2 (21) 38
  • 43. сложение поворотов • Выполняется последовательность поворотов: A, B: R A −→ R′ B −→ R′′ . (22) • Как найти результирующий поворот C? R C −→ R′′ , C−? (23) • Определение матрицы поворота C зависит от активной или пассивной точки зрения на преобразование. 40
  • 45. активная точка зрения • Первый поворот: R′ = AR. • Второй поворот: R′′ = BR′ . • Результирующий поворот: R′′ = BAR = CR, C = BA Матрицы последовательных поворотов записываются в исходном базисе и перемножаются в обратном порядке. 42
  • 46. активная точка зрения • Поворот вокруг оси x0 на угол φ1 = π/2: A =    1 0 0 0 0 −1 0 1 0    • Поворот вокруг оси y0 на угол φ2 = π/2 B =    0 0 1 0 1 0 −1 0 1    43
  • 47. активная точка зрения • Итоговое преобразование: C = BA =    0 1 0 0 0 −1 −1 0 0    • Координаты вектора R, связанного с телом: R′ = CR =    0 1 0 0 0 −1 −1 0 0    R 44
  • 49. пассивная точка зрения • Первое преобразование R′ = AT R • Первое преобразование R′′ = BT R′ • Результирующее преобразование R′′ = BT AT R = CT R, C = AB Матрицы последовательных поворотов записываются в поворачиваемых базисах и перемножаются в прямом порядке 46
  • 50. пассивная точка зрения • Поворот вокруг оси x1 (x0) на угол φ1 = π/2: A =    1 0 0 0 0 −1 0 1 0    • Поворот вокруг оси z1 на угол φ2 = −π/2 B =    0 1 0 −1 0 0 0 0 1    47
  • 51. пассивная точка зрения • Итоговое преобразование: C = AB =    0 1 0 0 0 −1 −1 0 0    • Координаты вектора R, связанного с телом, в новом базисе R′ = CT R =    0 0 −1 1 0 0 0 −1 0    R 48
  • 52. активная и пассивная точки зрения Активная точка зрения Матрица поворота и координаты повёрнутого вектора: A31 = A3A2A1 R(3) = A31R(1) Матрицы элементарных поворотов записываются в 1-ом (исходном) базисе. Пассивная точка зрения Матрица поворота и координаты вектора в новом базисе: A31 = A1A2A3 R(3) = AT 31R(1) Матрицы элементарных поворотов записываются в поворачиваемых базисах. 49
  • 53. задания 1. В системе MATLAB напишите функции, возвращающие матрицы элеметарных поворотов вокруг осей x, y, z. 2. Напишите функцию, возвращающую матрицу сложного последовательного поворота вокруг осей x, y, z (активная точка зрения). 3. Напишите функцию, возвращающую матрицу сложного последовательного поворота вокруг осей x, y′, z′′ (пассивная точка зрения). 4. Напишите функцию, возвращающую матрицу сложного последовательного поворота вокруг осей z, x′, z′′ (пассивная точка зрения). 50
  • 54. список использованных источников В. Ф. Журавлев. Основы теоретической механики. Издательство физико-математической литературы, М., 2001.