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作者 hwanger 在 PTT 全部看板的留言(推文), 共4432則
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3F推: 使用"部分分式積分法(integrals of rational08/03 20:04
4F→: function)" 考慮 x^3+1 = (x+1)(x^2-x+1)08/03 20:05
5F→: 此為基本作法 任何一本正規的微積分課本都有專門一08/03 20:07
6F→: 節教此手法08/03 20:07
7F→: 因為任意一個實係數多項式理論上都可以分解成一堆一08/03 20:10
8F→: 次和二次的實係數多項式相乘 所以此手法保證了所有08/03 20:12
9F→: 有理函數皆可以積分08/03 20:12
10F推: 而在實務上 就算遇到無法顯式寫下分解因子的多項式08/03 20:18
11F→: 也可以用假設 alpha 或 beta+gamma*i, beta-gamma*i08/03 20:19
12F→: 為其根 作symbolic的積分08/03 20:20
13F→: 而尋找alpha或beta gamma的近似值則是微積分的基本08/03 20:21
14F→: 問題08/03 20:22
15F推: 特別被拿來拍片的題目 感覺的確不會是一般課堂的基08/03 21:39
16F→: 本習題 冏 還是影片有給出非常漂亮的解法???08/03 21:41
17F推: 我自己也是忽略了用變換變數硬湊的技巧 就算的步驟08/03 21:48
18F→: 的確比你們的複雜多了08/03 21:49
19F推: !!! 我沒有特別去算 冏 有標準作法的積分我都丟電腦08/03 21:57
20F→: 算 或一些線上網頁 如symbolab 或 wolframalpha08/03 21:59
21F→: 值應該是一樓解答那個08/03 22:00
22F→: 手算題目 可以試試看 MIT integation bee08/03 22:00
23F推: 不過我的觀念和你的有點出入 我覺得非數學系的人應08/03 22:04
24F→: 該把標準手法學好08/03 22:05
25F推: 應該說 不管是不是數學系 都應該把基本手法學好 冏08/03 22:15
26F→: 畢竟微積分和複變的標準手法並不多08/03 22:17
27F→: 標準手法並不多 而且僅能勉強應付在應用時會遇到的08/04 08:31
28F→: case, general cases 也只能靠感覺了08/04 08:33
31F推: 喔喔 高校數學 所以重點在各式解題技巧上 不過沒講08/04 10:23
32F→: 部份分式也是有點怪怪的08/04 10:23
35F推: XD 我之所以堅持在部份分式 是因為他系統性地解決08/04 10:42
36F→: 有理函數的積分 就我的經驗 對數學沒有感覺的人 降08/04 10:42
37F→: 次完就停住了 有點可惜08/04 10:42
42F推: R大說的沒錯 只要看得出來 很多事情根本多此一舉 只08/04 13:35
43F→: 是我沒那麼聰明 XD 很多事情我第一眼都看不出來08/04 13:36
44F→: 不過我還是不認為f'/f這個技巧會比較基本 畢竟他是08/04 13:38
45F→: 一個概念性方法 而不是真的一個算法08/04 13:39
53F推: XD 我還是一樣用笨方法呀 對分母配平方 再變換變數08/04 14:17
54F→: 我自己積分很少直接看出 f'/f的形式 冏08/04 14:18
55F推: 我比較會多此一舉 XD08/04 14:20
57F推: ??? 你的例子 (x+1)dx/[(x+1)^2+3] = udu/(u^2+3)=08/04 14:34
58F→: du^2/2[u^2+3] =dv/2(v+3) 先配方法再變換變數可以08/04 14:36
59F→: 順便把arctan的問題考慮進來08/04 14:37
1F推: b有極值 是因為其集合為緊緻集08/04 10:15
2F→: 其他沒有極大值 是因為當z=0時 x或y其中一個仍可跑08/04 10:15
3F→: 到無窮大08/04 10:15
1F推: 應該上面的思路才是對的 但我不知道你的公式從何而08/04 08:12
2F→: 來 按正常的"Reduction of order" 應該是算出08/04 08:14
3F→: v(x) =∫c/[y_1^2 I(x)]dx 對某些常數c08/04 08:16
4F推: 也就是你的 y_2應該是 對於某些可調整的常數c08/04 08:19
5F→: y_2 = y_1∫c/[y_1^2 I(x)]dx08/04 08:20
6F推: 而且關於c/[y_1^2 I(x)]的反導函數 又可以得到一個08/04 08:23
7F→: 新的常數d08/04 08:24
8F→: in case 你只有公式而沒有推導過程 可參照08/04 08:26
9F→: https://en.wikipedia.org/wiki/Reduction_of_order08/04 08:26
10F→: 的 1.2節 1.2General method08/04 08:27
11F推: 另外 也因為會有兩個可調整參數c d 所以才有兩個初08/04 08:38
12F→: 始條件08/04 08:39
1F推: 中西里菜?08/03 21:12
5F推: 雖然應該不是 但看完影片 腦中閃過 宮本菜々花08/04 00:04
1F推: 黒川すみれ?08/03 07:22
4F推: 我比較好奇的是 是只考慮所有可能的P滿足兩條垂線08/02 17:27
5F→: 的垂足落在AD, BC線段上嗎08/02 17:27
6F推: 雖然最小值的P一定會滿足就是了08/02 17:29
1F推: 一樣是youtube 搜尋 MindYourDecision, Flammable M08/02 06:57
2F→: ath, 或Michael Penn08/02 06:57
3F推: blackpenredpen 或 MIT integration bee08/02 07:05
1F推: a,b間夾角T是用內積算 T= cos^{-1}(<a,b>) 其中<a,b07/26 14:40
2F→: >是用內積 座標用舊的即可07/26 14:40
3F推: beta角只需要0到pi是因為pi到2pi的部份是多餘的 可07/26 14:44
4F→: 以透過旋轉不同的alpha和gamma達到相同的結果07/26 14:44
5F推: 另外你問a,b之間的"有向角" 這個問題必須在 "對於a,07/26 15:10
6F→: b所展開的子空間中 有給定一個「有序基底」" 的前07/26 15:10
7F→: 提下才有意義07/26 15:10
8F推: 如果你的方向就是a轉到b 那用gram-schmidt可以找到07/26 15:16
9F→: 一組同方向的正交基 e1 e2 將a b的座標用e1 e2表示07/26 15:16
10F→: 就可以用平面的方法求有向角07/26 15:16
11F推: 我不太清楚你的想法 不過我猜下列可能解答你的問題07/26 18:54
12F→: 對三維空間中的一平面及選定的一個法向量 在保持右07/26 18:54
13F→: 手定則的情況下 平面上的方向是唯一的07/26 18:54
14F推: 也就是說 為了配合你選的法向量 你子空間的有序基07/26 19:02
15F→: 不再能亂選07/26 19:02
16F推: 現在假設在三維空間下已經給定一組基底e1,e2,e3 現07/26 19:41
17F→: 在給一個平面L及一個法向量n(假設為單位向量)07/26 19:41
18F→: 那你可以用高斯消去法去確定n,e1,e2,e3的相依性 並07/26 19:41
19F→: 決定一組basis{n,ei,ej}07/26 19:41
20F→: 用gram-schmidt得到一組正交基 n, f1,f207/26 19:41
21F→: 如果det[n,f1,f2]>0 則f1,f2就是平面的有序基 如果07/26 19:41
22F→: 小於0 則有序基是f2,f107/26 19:41
23F推: 以上的算法一定不是最快的 但是直觀性最強的07/26 19:44
24F推: 歐拉角的逆運會是唯一嗎>>>我不太懂這段的意思07/26 20:28
25F推: "這個交點線的方向 只用z,Z 外積得到的話 方向也是07/26 20:36
26F→: 取決於角度">>>你算的方向不會取決於角度 注意beta07/26 20:36
27F→: 介於0到pi之間07/26 20:36
28F→: zxZ的方向是從z出發 經由zZ之間小於pi的角 再到Z07/26 20:36
29F→: 用右手四指表示旋的方向 大姆指指向外積結果的方向07/26 20:36
30F推: "前面講的是假設我有有序基底07/26 20:43
31F→: 如果沒有的話還有什麼做法嗎?">>>這邊我其實一直07/26 20:43
32F→: 都不太懂為什麼要特地討論有向角 算歐拉角其實不用07/26 20:43
33F→: 考慮這些東西07/26 20:43
34F推: "一定能得到 [XYZ] = R [e1,e2,e3]嗎" >>>對 更嚴07/26 20:53
35F→: 謹的說 一個向量v在xyz下的座標是(a,b,c) 在XYZ下07/26 20:54
36F→: 的座標是(A,B,C) 則 (A,B,C)^t= [R] (a,b,c)^t07/26 20:54
37F推: 其實不會太難看出來 R其實就是連續作用三次平面旋07/26 20:59
38F→: 轉 每次都把舊座標換成新的中途點座標07/26 20:59
39F推: 例如x軸在你只轉z軸alpha時 其座標變成(cos alpha,07/26 21:03
40F→: -sin alpha, 0)07/26 21:03
41F→: Ok 是我沒有想清楚 算x和N的角度 及 N和X的角度時07/26 21:28
42F→: 的確需要有向角的觀念07/26 21:29
43F推: "我計算歐拉角的觀念是" >>>這段是對的 不過beta其07/26 21:35
44F→: 實就用zZ夾角就可以了07/26 21:36
45F→: "並不是得到原本的XYZ基底">>> 這段我不懂07/26 21:38
46F→: [R]是用來轉換任一個向量的舊座標和新座標用的07/26 21:41
47F→: 比如說 一個向量v在舊座標下是(1,0,0) 則新座標就是07/26 21:43
48F→: (cos a cos r - cos b sin a sin r, -cos a sin r -07/26 21:45
49F→: cos b sin a cos r, sin b sin a)07/26 21:46
50F→: 跟高中時的平面旋轉的座標轉換一樣07/26 21:47
51F推: 另外 你所謂的"俯視軸" 其實就是之前我說的選定的07/26 21:58
52F→: 法向量07/26 21:58
53F推: 而 N 就是 z cross Z這點是沒有問題的07/26 22:02
54F推: 下面這篇文章可能幫助理解 [R]07/26 22:16
55F→: shorturl.at/bdHR707/26 22:17
56F→: 更正 http://shorturl.at/bdHR707/26 22:18
57F→: [R]就是座標變換矩陣07/26 22:20
58F推: 更正 [R]就是"基底變換矩陣"07/26 22:22
59F推: "想要[e1,e2,e3] 經過R之後得到XYZ軸的單位方向">>>07/26 23:52
60F→: 如果你的[e1,e2,e3]是個3x3矩陣 那就有些問題07/26 23:52
61F→: 實際上 如果你把XYZ用相對於xyz的座標表示 則[ X,Y,07/26 23:52
62F→: Z]=R^{-1}07/26 23:52
63F推: "並非繞x y’ z”這樣轉的順序">>>歐拉角是z x' z''07/26 23:55
64F→: 這樣轉 其中N就是x'07/26 23:55
65F推: 「等於我上面寫的 “順推跟回推”的”角”並不一樣07/27 00:05
66F→: 」>>>我還是不太懂這段07/27 00:05
67F→: 如果相對xyz, 我們寫出X=(Xx, Xy, Xz)^t ;Y=(Yx, Yy07/27 00:05
68F→: , Yz)^t; Z=(Zx, Zy, Zz)^t, 則R^{-1}這個矩陣 就是07/27 00:05
69F→: [X,Y,Z]07/27 00:05
70F推: 如果e1=(1,0,0) e2=(0,1,0) e3=(0,0,1) 則R^{-1}[e107/27 00:12
71F→: ,e2,e3] =[X,Y,Z]07/27 00:12
74F推: 沒有看到你的程式碼 很難判斷到底哪裡出了問題 不過07/28 23:05
75F→: 你可以先試試簡單的case 譬如beta=0的狀況 去debug07/28 23:05
76F推: https://paste.ofcode.org/gUNJLVg6ieKCvfwD49kjXg07/29 16:49
77F→: 這是我修改後的代碼 主要修改了theta3d(a,b,n)這個07/29 16:51
78F→: 函數 因為我看不懂你原來的邏輯 所以我就用我之前說07/29 16:52
79F→: 的邏輯重寫 另外我修改了euler_reverse的typo07/29 16:53
80F推: https://paste.ofcode.org/MkYJgKLiBpKxEVpk9NNVLk07/29 18:48
81F→: 上面這個是我重新理解你的邏輯後做修改的 你原本的07/29 18:49
82F→: 問題主要是發生在你不管arctan2產出什麼 都加了Pi07/29 18:50
83F推: 你應該是介於0到pi的不動 介於-pi到0的平移2pi才對07/29 18:53
84F推: 如果你接受alpha和gamma的值可以在-pi到pi之間的話07/29 20:26
85F→: 那theta3d可以直接傳回np.arctan2(det, dot)07/29 20:27
86F推: 順帶一提 euler這個函數並沒有處理大N為0的情況 或07/29 20:30
87F→: 設定大N接近0的敏感度 如果這個程式只是練手的話 就07/29 20:31
88F→: 不需要特別管他07/29 20:32
89F推: 最簡單的方法 就是如果大N的長度夠小時(比如小10的07/29 21:01
90F→: -6或-7 或在高精度下-14之類的) 就讓beta為0或pi07/29 21:04
91F→: 並讓gamma為0 只算alpha就可以了07/29 21:05
92F→: 但應該視你之後應用數據的東西的特性再做更詳細的判07/29 21:08
93F→: 別方法07/29 21:08
94F推: 如果照上面最簡單的想法 那就是07/29 21:13
95F→: alpha = theta3d(x_axis, X_axis, z_axis)07/29 21:14
96F→: beta = 0 if Z_axis[2] > 0 else np.pi07/29 21:17
97F→: gamma = 007/29 21:18
98F推: 更進階的方法就是用微積分的線性逼近對不同的情況作07/30 11:51
99F→: 處理 可以參照下列兩個分析的精神07/30 11:53
100F推: https://shorturl.at/acrD2 又及07/30 11:55
101F→: https://shorturl.at/uKNPW07/30 11:57
102F推: 依照英文wiki解歐拉角的思路 解alpha, beta, gamma08/01 09:41
103F→: 的確不需要特別去處理三維空間的有向角08/01 09:41
104F→: 如果我們讓X=(X0,X1,X2),Y=(Y0,Y1,Y2),Z=(Z0,Z1,Z3)08/01 09:42
105F→: 則 X2=sin(b)sin(r), Y2=sin(b)cos(r)08/01 09:43
106F→: Z0=sin(b)cos(a), Z1=-sin(b)cos(a), Z2=cos(b)08/01 09:43
107F推: 依此邏輯我重寫了程式碼08/01 09:46
108F→: https://paste.ofcode.org/36DNmNx7AjEnKgmSKYmxZui08/01 09:46
9F推: 如果你能在不換行不換列,不對某行或某列做倍數乘積07/28 22:55
10F→: 的狀態下 做高斯消去 其行列式值不變07/28 22:55
11F→: 如果能做到上三角或下三角的狀態 那行列式值會異常07/28 22:55
12F→: 好算07/28 22:55
13F→: 這題只是變成block matrices的形式07/28 22:56
1F推: 一樣假設f可在原點展開 因為你的矩陣是兩個子矩陣07/26 14:04
2F→: 一個2x2一個1x1 冪次方運算互不干擾 所以2x2那個代07/26 14:04
3F→: 圖片上方的公式 1x1那個則是f(lambda_2)07/26 14:04
4F推: 所以就是 f(A)=S[f(lambda_1), f'(lambda_1), 0; 0,07/26 14:13
5F→: f(lambda_1), 0; 0, 0, f(lambda2)] S^{-1}07/26 14:13
6F推: 上面式子用分號 ";" 隔開每一橫列07/26 14:15
7F推: 這裡跟S能不能寫成特定形式無關 如同圖片上方2x2的07/26 14:20
8F→: 證明 和S無關07/26 14:20