6. ANALYTICKÁ GEOMETRIE

Podobné dokumenty
Rovnice přímky. s = AB = B A. X A = t s tj. X = A + t s, kde t R. t je parametr. x = a 1 + ts 1 y = a 2 + ts 2 z = a 3 + ts 3. t R

Eukleidovský prostor a KSS Eukleidovský prostor je bodový prostor, ve kterém je definována vzdálenost dvou bodů (metrika)

Matematika I, část I. Rovnici (1) nazýváme vektorovou rovnicí roviny ABC. Rovina ABC prochází bodem A a říkáme, že má zaměření u, v. X=A+r.u+s.

1 Analytická geometrie

ANALYTICKÁ GEOMETRIE V ROVINĚ

14. přednáška. Přímka

Vybrané kapitoly z matematiky

2. ANALYTICKÁ GEOMETRIE V PROSTORU Vektory Úlohy k samostatnému řešení... 21

Matematika 1 MA1. 1 Analytická geometrie v prostoru - základní pojmy. 4 Vzdálenosti. 12. přednáška ( ) Matematika 1 1 / 32

A[a 1 ; a 2 ; a 3 ] souřadnice bodu A v kartézské soustavě souřadnic O xyz

Vektorový prostor. Př.1. R 2 ; R 3 ; R n Dvě operace v R n : u + v = (u 1 + v 1,...u n + v n ), V (E 3 )...množina vektorů v E 3,

Vzorce počítačové grafiky

VEKTORY A ANALYTICKÁ GEOMETRIE PAVLÍNA RAČKOVÁ JAROMÍR KUBEN

Poznámka. V některých literaturách se pro označení vektoru také používá symbolu u.

M - Příprava na 1. čtvrtletku pro třídu 4ODK

Dá se ukázat, že vzdálenost dvou bodů má tyto vlastnosti: 2.2 Vektor, souřadnice vektoru a algebraické operace s vektory

Digitální učební materiál

Matematika I, část I Vzájemná poloha lineárních útvarů v E 3

Euklidovské prostory. Euklidovský prostor dimense 3

Lingebraické kapitolky - Analytická geometrie

1. Parametrické vyjádření přímky Přímku v prostoru můžeme vyjádřit jen parametricky, protože obecná rovnice přímky v prostoru neexistuje.

Analytická geometrie lineárních útvarů

3) Vypočtěte souřadnice průsečíku dané přímky p : x = t, y = 9 + 3t, z = 1 + t, t R s rovinou ρ : 3x + 5y z 2 = 0.

M - Příprava na 12. zápočtový test

6. Vektorový počet Studijní text. 6. Vektorový počet

Analytická geometrie. přímka vzájemná poloha přímek rovina vzájemná poloha rovin. Název: XI 3 21:42 (1 z 37)

11. VEKTOROVÁ ALGEBRA A ANALYTICKÁ GEOMETRIE LINEÁRNÍCH ÚTVARŮ

VZÁJEMNÁ POLOHA DVOU PŘÍMEK V ROVINĚ

Analytická metoda aneb Využití vektorů v geometrii

M - Příprava na 4. čtvrtletku - třídy 1P, 1VK.

11. VEKTOROVÁ ALGEBRA A ANALYTICKÁ GEOMETRIE LINEÁRNÍCH ÚTVARŮ. u. v = u v + u v. Umět ho aplikovat při

Rovnice přímky v prostoru

ANALYTICKÁ GEOMETRIE LINEÁRNÍCH ÚTVARŮ V ROVINĚ

6.1 Vektorový prostor

Vektory a matice. Obsah. Aplikovaná matematika I. Carl Friedrich Gauss. Základní pojmy a operace

3.2. ANALYTICKÁ GEOMETRIE ROVINY

Základy matematiky pro FEK

Lineární algebra : Metrická geometrie

Úvod do lineární algebry

s p nazýváme směrový vektor přímky p, t je parametr bodu

Analytická geometrie (AG)

Analytická geometrie. c ÚM FSI VUT v Brně

Parametrická rovnice přímky v rovině

VEKTORY. Obrázek 1: Jediný vektor. Souřadnice vektoru jsou jeho průměty do souřadných os x a y u dvojrozměrného vektoru, AB = B A

ANALYTICKÁ GEOMETRIE INVESTICE DO ROZVOJE VZDĚLÁVÁNÍ. Tento projekt je spolufinancován Evropským sociálním fondem a státním rozpočtem České republiky

11 Vzdálenost podprostorů

19 Eukleidovský bodový prostor

3. ÚVOD DO ANALYTICKÉ GEOMETRIE 3.1. ANALYTICKÁ GEOMETRIE PŘÍMKY

PŘÍMKA A JEJÍ VYJÁDŘENÍ V ANALYTICKÉ GEOMETRII

ANALYTICKÁ GEOMETRIE INVESTICE DO ROZVOJE VZDĚLÁVÁNÍ

DERIVACE. ln 7. Urči, kdy funkce roste a klesá a dále kdy je konkávní a

VZÁJEMNÁ POLOHA DVOU PŘÍMEK

METRICKÉ A NORMOVANÉ PROSTORY

1 Připomenutí vybraných pojmů

Gymnázium Jiřího Ortena, Kutná Hora. Průřezová témata Poznámky. Téma Školní výstupy Učivo (pojmy) volné rovnoběžné promítání průmětna

Odvození středové rovnice kružnice se středem S [m; n] a o poloměru r. Bod X ležící na kružnici má souřadnice [x; y].

Základní vlastnosti eukleidovského prostoru

VEKTOR. Vymyslete alespoň tři příklady vektorových a skalárních fyzikálních veličin. vektorové: 1. skalární

MENDELOVA UNIVERZITA V BRNĚ LDF MT MATEMATIKA VEKTORY, MATICE

MENDELOVA UNIVERZITA V BRNĚ LDF MT MATEMATIKA VEKTORY, MATICE

Zavedeme-li souřadnicový systém {0, x, y, z}, pak můžeme křivku definovat pomocí vektorové funkce.

Projekt OPVK - CZ.1.07/1.1.00/ Matematika pro všechny. Univerzita Palackého v Olomouci

FAKULTA STAVEBNÍ MATEMATIKA I MODUL GA01 M01 STUDIJNÍ OPORY PRO STUDIJNÍ PROGRAM GEODÉZIE A KARTOGRAFIE S KOMBINOVANOU FORMOU STUDIA

3. Analytická geometrie

Analytická geometrie

Afinita je stručný název pro afinní transformaci prostoru, tj.vzájemně jednoznačné afinní zobrazení bodového prostoru A n na sebe.

FAKULTA STAVEBNÍ MATEMATIKA I MODUL GA01 M01 STUDIJNÍ OPORY PRO STUDIJNÍ PROGRAM GEODÉZIE A KARTOGRAFIE S KOMBINOVANOU FORMOU STUDIA

M - Analytická geometrie pro třídu 4ODK

x 2 = a 2 + tv 2 tedy (a 1, a 2 ) T + [(v 1, v 2 )] T A + V Příklad. U = R n neprázdná množina řešení soustavy Ax = b.

0.1 Úvod do lineární algebry

Vektorové podprostory, lineární nezávislost, báze, dimenze a souřadnice

maticeteorie 1. Matice A je typu 2 4, matice B je typu 4 3. Jakých rozměrů musí být matice X, aby se dala provést

Základy matematiky pro FEK

6 Skalární součin. u v = (u 1 v 1 ) 2 +(u 2 v 2 ) 2 +(u 3 v 3 ) 2

Euklidovský prostor. Euklides. Euklidovy postuláty (axiomy)

Matematika I 12a Euklidovská geometrie

INVESTICE DO ROZVOJE VZDĚLÁVÁNÍ. Modernizace studijního programu Matematika na PřF Univerzity Palackého v Olomouci CZ.1.07/2.2.00/28.

ZÁKLADNÍ PLANIMETRICKÉ POJMY

MATICE. a 11 a 12 a 1n a 21 a 22 a 2n A = = [a ij]

Příklady k analytické geometrii kružnice a vzájemná poloha kružnice a přímky

Matematika B101MA1, B101MA2

Euklidovský prostor Stručnější verze

4. Statika základní pojmy a základy rovnováhy sil

Geometrie v R n. z balíku student. Poznamenejme, že vlastně počítáme délku úsečky, která oba body spojuje. (b d)2 + (c a) 2

Geometrie v R n. student. Poznamenejme, že vlastně počítáme délku úsečky, která oba body spojuje. (b d)2 + (c a) 2

VIDEOSBÍRKA DERIVACE

1. MONGEOVO PROMÍTÁNÍ

2. kapitola: Euklidovské prostory

3 Lineární kombinace vektorů. Lineární závislost a nezávislost

označme j = (0, 1) a nazvěme tuto dvojici imaginární jednotkou. Potom libovolnou (x, y) = (x, 0) + (0, y) = (x, 0) + (0, 1)(y, 0) = x + jy,

(ne)závislost. α 1 x 1 + α 2 x α n x n. x + ( 1) x Vektoru y = ( 1) y říkáme opačný vektor k vektoru y. x x = 1. x = x = 0.

0.1 Úvod do lineární algebry

Metrické vlastnosti v prostoru

6 Lineární geometrie. 6.1 Lineární variety

ÚSTAV MATEMATIKY A DESKRIPTIVNÍ GEOMETRIE. Matematika 0A1. Cvičení, zimní semestr. Samostatné výstupy. Jan Šafařík

Matematika. Kamila Hasilová. Matematika 1/34

Analytická geometrie ( lekce)

7 Analytické vyjádření shodnosti

VIDEOSBÍRKA DERIVACE

VZOROVÝ TEST PRO 3. ROČNÍK (3. A, 5. C)

Transkript:

Vektorová algebra 6. ANALYTICKÁ GEOMETRIE Pravoúhlé souřadnice bodu v prostoru Poloha bodu v prostoru je vzhledem ke třem osám k sobě kolmým určena třemi souřadnicemi, které tvoří uspořádanou trojici reálných čísel. Bod A je určen jednoznačně trojicí reálných čísel a1, a2, a3. Píšeme A [ a1, a2, a3 ]. Vzdálenost dvou bodů Mějme v prostoru dány dva body A [ a1, a2, a3 ], B [ b 1, b 2, b 3 ]. Vzdáleností dvou bodů nazveme velikost úsečky AB a vypočteme ji podle vztahu: d ( b a ) ( b a ) ( b a ) 1 1 2 2 2 2 3 3 2 Vektory v prostoru 6.1. Definice Vektor u je množina všech souhlasně orientovaných rovnoběžných úseček stejné délky. Je-li vektor u v prostoru určen orientovanou úsečkou AB, kde A [ a1, a2, a3 ], B [ b1, b2, b3 ], nazývají se čísla u 1 = b 1 a 1, u 2 = b 2 a 2, u 3 = b 3 a 3 souřadnice vektoru u. 6.1. Věta Pro velikost vektoru u u, u, u platí u u u u 2 2 2. Pozn: Nulovým vektorem o nazýváme vektor, jehož počáteční a koncový bod splývají, takže jeho velikost se rovná nule. Jednotkovým vektorem nazýváme vektor, který má velikost rovnu jedné. 6.2. Věta Pro libovolné dva vektory u u, u, u, v v, v, v u v u v, u v, u v u v u v, u v, u v cu cu1, cu2, cu3 1 1 2 2 3 3 1 1 2 2 3 3 platí: 29

Operace s vektory Skalární součin 6.2. Definice Skalárním součinem u v dvou nenulových vektorů u, v v prostoru je číslo, pro které platí: u v u v cos, kde je úhel vektorů u, v. Jestliže jeden z vektorů u, v je nulový, definujeme: u v 0. 6.3. Věta Jsou-li vektory u, v dány svými souřadnicemi u ( u1, u2, u3) u v u v u v u v. platí: 1 1 2 2 3 3, v v, v, v, pak pro ně Vlastnosti skalárního součinu: 1) u v v u komutativní zákon, u v w u v u w distributivní zákon, 2) 3) dva vektory u, v jsou na sebe kolmé právě tehdy, když jejich skalární součin je roven nule. Pozn. Vektory u, v, které jsou lineárně závislé, tj. u kv, kde k R se nazývají kolineární. Vektorový součin 6.3. Definice Nechť jsou dány vektory u ( u1, u2, u3), v v, v, v. Vektor který značíme u v, se nazývá vektorový součin vektorů u, v. u u u u u u,, v v v v v v 2 3 3 1 1 2 2 3 3 1 1 2, Pozn. vektorový součin vektorů u, v lze zapsat pomocí determinantu: i j k w u v u u u v v v Pozn. u v o u, v jsou LZ, u, v o vektorový součin vektorů u, v je vektor kolmý na vektory u, v velikost vektorového součinu vektorů u, v je roven ploše rovnoběžníka, který je tvořen vektory u, v 30

6.4. Věta Pro každé dva vektory u, v V3 platí u v u v sin, kde je úhel vektorů u, v. Smíšený součin 6.4. Definice Číslo u v w se nazývá smíšený součin vektorů u, v, w V 3 Pozn: smíšený součin lze vyjádřit jako determinant u u u u v w v v v w w w. 6.5. Věta Nechť u, v, w V3 jsou lineárně nezávislé vektory. Pak u v w je rovna objemu šikmého hranolu (rovnoběžnostěnu). Šestina tohoto objemu je rovna objemu čtyřstěnu určeného vektory u, v, w. Pozn: Lineárně závislé vektory u, v, w se nazývaji komplanární (leží v jedné rovině). Lineární útvary v prostoru Rovina Obr. 1. vektorová rovnice roviny: X A r u sv, u, v jsou lineárně nezávislé vektory r, s R 31

2. parametrické rovnice roviny: x x ru sv 0 1 1 y y ru sv 0 2 2 z z ru sv 0 3 3,,, X x, y, z, A x y z nezávislé vektory, r, s R, u, v jsou lineárně 3. obecná rovnice roviny: ax by cz d 4. zápis obecné rovnice roviny pomocí determinantu: 0, n a, b, c x x y y z z u u u v v v A x0, y0, z0 x y z 5. úsekový tvar rovnice roviny: 1, m,n,p jsou úseky vyťaté rovinou na osách m n p x,y,z. 0 Přímka 1. vektorová rovnice přímky: X A tu, u je směrový vektor přímky, t R 2. parametrické rovnice přímky: x x tu 0 1 y y tu 0 2 z z0 tu3 A x0, y0, z0, X x, y, z,, u ( u1, u2, u3) přímky, t R je směrový vektor 3. přímka je dána jako průsečnice dvou různoběžných rovin p 1 2 : a x b y c z d 0 1 1 1 1 1 : a x b y c z d 0 2 2 2 2 2 32

Vzájemná poloha lineárních útvarů v prostoru 1. vzájemná poloha 2 přímek dvě přímky v prostoru mohou být : rovnoběžné různoběžné mimoběžné 1.1 řešíme pomocí směrových vektorů obou přímek (viz. kap. vektorová algebra) 1.2 řešíme společné body 2 přímek pomocí soustavy rovnic a : X A tu b : Y B rv A tu B rv, rozepíšeme do složek a b rv tu 1 1 1 1 a b rv tu 2 2 2 2 a b rv tu 3 3 3 3 o soustava nemá žádné řešení a u, v jsou LZ přímky a,b jsou rovnoběžné různé o soustava nemá žádné řešení a u, v jsou LN přímky a,b jsou mimoběžné o soustava má právě 1 řešení a u, v jsou LN přímky a,b jsou různoběžné o soustava má nekonečně mnoho řešení a u, v jsou LZ přímky a,b jsou 2. vzájemná poloha 2 rovin dvě roviny v prostoru mohou být : rovnoběžné různé různoběžné, mají společnou přímku 2.1 roviny jsou dány obecnými rovnicemi 1 : a1 x b1 y c1 z d1 0 řešíme jako soustavu rovnic : a x b y c z d 0 2 2 2 2 2 o soustava nemá žádné řešení roviny jsou rovnoběžné, různé o soustava má nekonečně mnoho řešení závislé na 1 parametru roviny jsou různoběžné o soustava má nekonečně mnoho řešení závislé na 2 parametrech roviny jsou 33

2.2 roviny jsou dány vektorovými rovnicemi 1 : X A ka lb 2 : Y B mc nd po rozepsání do složek dostaneme 3 rovnice o 4 neznámých k,l,m,n. o soustava nemá žádné řešení roviny jsou rovnoběžné, různé o soustava má nekonečně mnoho řešení závislé na 1 parametru roviny jsou různoběžné o soustava má nekonečně mnoho řešení závislé na 2 parametrech roviny jsou 3. vzájemná poloha přímky a roviny rovnice přímky a rovnice roviny určují soustavu o soustava nemá žádné řešení přímka je rovnoběžná s rovinou o soustava má právě 1 řešení přímka má s rovinou společný právě jeden bod o soustava má nekonečně mnoho řešení přímka leží v rovině Metrické vlastnosti lineárních útvarů v prostoru 1. vzdálenost bodu od roviny X, = d a x b y c z d 2 2 2 a b c, : ax by cz d 0, X x, y, z 2. vzdálenost bodu od přímky nejčastěji řešíme pomocí vlastností vektorového součinu a plochy rovnoběžníka u v X, p, v AX u 3. vzdálenost 2 rovnoběžných rovin : ax by cz d 0 : ax by cz d 0 2 1, d d 2 1 a b c 2 2 2 34

4. odchylka dvou přímek - definujeme pomocí směrových vektorů daných přímek: u v cos u v 5. odchylka dvou rovin - definujeme pomocí normálových vektorů daných rovin: n n cos n n 6. odchylka přímky od roviny - definujeme pomocí směrového vektoru přímky a u n normálového vektoru roviny: sin cos, u n 2 35