7 Analytické vyjádření shodnosti

Podobné dokumenty
6 Samodružné body a směry afinity

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

1 Připomenutí vybraných pojmů

Syntetická geometrie I

Syntetická geometrie I

Shodná zobrazení v rovině

Afinní zobrazení, jeho regularita a (totální) singularita. Asociovaný homomorfismus. Analytické

Geometrické vidění světa KMA/GVS ak. rok 2013/2014 letní semestr

ALGEBRA. Téma 4: Grupy, okruhy a pole

Geometrické vidění světa KMA/GVS ak. rok 2013/2014 letní semestr

transformace je posunutí plus lineární transformace má svou matici vzhledem k homogenním souřadnicím [1]

- shodnost trojúhelníků. Věta SSS: Věta SUS: Věta USU:

GEOMETRIE 2 - KMA/GEO2. (dle sylabu platného od roku 2014) Roman HAŠEK

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

8 Podobná (ekviformní) zobrazení v rovině

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

0.1 Úvod do lineární algebry

Úlohy k přednášce NMAG 101 a 120: Lineární algebra a geometrie 1 a 2,

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

UNIVERZITA PALACKÉHO V OLOMOUCI

Patří mezi tzv. homotetie, tj. afinní zobrazení, která mají všechny směry samodružné.

6. ANALYTICKÁ GEOMETRIE

Skalární součin dovoluje zavedení metriky v afinním bodovém prostoru, tj. umožňuje nám určovat vzdálenosti, odchylky, obsahy a objemy.

Základy matematiky pro FEK

Afinní transformace Stručnější verze

CVIČNÝ TEST 24. OBSAH I. Cvičný test 2. Mgr. Kateřina Nováková. II. Autorské řešení 6 III. Klíč 13 IV. Záznamový list 15

Vybrané kapitoly z matematiky

8 Matice a determinanty

Hisab al-džebr val-muqabala ( Věda o redukci a vzájemném rušení ) Muhammada ibn Músá al-chvárizmího (790? - 850?, Chiva, Bagdád),

11 Vzdálenost podprostorů

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

Digitální učební materiál

Syntetická geometrie I

Gymnázium Česká a Olympijských nadějí, České Budějovice, Česká 64, 37021

KMA/G2 GEOMETRIE 2 Pomocný učební text. Miroslav Lávička

10. DETERMINANTY " # $!

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

6.1 Vektorový prostor

19 Eukleidovský bodový prostor

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,

Geometrické transformace pomocí matic

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,

Základy maticového počtu Matice, determinant, definitnost

Shodné zobrazení v rovině

9 Kolmost vektorových podprostorů

Analytická geometrie lineárních útvarů

Definice 28 (Ortogonální doplněk vektorového podprostoru). V k V n ; V k V. (Pech:AGLÚ/str D.5.1)

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

SHODNÁ A PODOBNÁ ZOBRAZENÍ V ROVINĚ

Maticí typu (m, n), kde m, n jsou přirozená čísla, se rozumí soubor mn veličin a jk zapsaných do m řádků a n sloupců tvaru:

3 Projektivní rozšíření Ēn prostoru E n

6. Vektorový počet Studijní text. 6. Vektorový počet

Matematika I 12a Euklidovská geometrie

Variace na invarianci 2017 Kleinův Erlangenský program(lukáš Krump)

Lineární algebra : Metrická geometrie

Matematika B101MA1, B101MA2

0.1 Úvod do lineární algebry

1 Linearní prostory nad komplexními čísly

7. Lineární vektorové prostory

Matematika I A ukázkový test 1 pro 2014/2015

SHODNÁ ZOBRAZENÍ V ROVINĚ GEOMETRICKÁ ZOBRAZENÍ V ROVINĚ SHODNÁ ZOBRAZENÍ

1 Zobrazení 1 ZOBRAZENÍ 1. Zobrazení a algebraické struktury. (a) Ukažte, že zobrazení f : x

Rovinné přetvoření. Posunutí (translace) TEORIE K M2A+ULA

VI. Maticový počet. VI.1. Základní operace s maticemi. Definice. Tabulku

Parametrická rovnice přímky v rovině

Cvičení z Lineární algebry 1

NALG 001 Lineární algebra a geometrie 1, zimní semestr MFF UK Doba řešení: 3 hodiny

Obrázek 101: Podobné útvary

ZÁPADOČESKÁ UNIVERZITA V PLZNI FAKULTA PEDAGOGICKÁ KATEDRA MATEMATIKY, FYZIKY A TECHNICKÉ VÝCHOVY

Michal Zamboj. December 23, 2016

Geometrie. 1 Metrické vlastnosti. Odchylku boční hrany a podstavy. Odchylku boční stěny a podstavy

DEFINICE Z LINEÁRNÍ ALGEBRY

Program SMP pro kombinované studium

1 Vektorové prostory.

18. První rozklad lineární transformace

Matematika I A ukázkový test 1 pro 2011/2012. x + y + 3z = 1 (2a 1)x + (a + 1)y + z = 1 a

Matice. Je dána matice A R m,n, pak máme zobrazení A : R n R m.

GEOMETRICKÁ ZOBRAZENÍ. Josef Janyška

Lineární zobrazení. 1. A(x y) = A(x) A(y) (vlastnost aditivity) 2. A(α x) = α A(x) (vlastnost homogenity)

AVDAT Vektory a matice

Matematika (CŽV Kadaň) aneb Úvod do lineární algebry Matice a soustavy rovnic

Lineární algebra : Skalární součin a ortogonalita

4. Statika základní pojmy a základy rovnováhy sil

1 Projekce a projektory

Obsah a průběh zkoušky 1PG

příkladů do cvičení. V textu se objeví i pár detailů, které jsem nestihl (na které jsem zapomněl) a(b u) = (ab) u, u + ( u) = 0 = ( u) + u.

Michal Zamboj. January 4, 2018

Úvod do lineární algebry

Necht L je lineární prostor nad R. Operaci : L L R nazýváme

Nejprve si připomeňme z geometrie pojem orientovaného úhlu a jeho velikosti.

VYUŽITÍ PROGRAMU CABRI PRO ZJIŠŤOVÁNÍ VLASTNOSTÍ OSOVÝCH AFINIT

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.

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

1 Determinanty a inverzní matice

11. VEKTOROVÁ ALGEBRA A ANALYTICKÁ GEOMETRIE LINEÁRNÍCH ÚTVARŮ

Operace s maticemi. 19. února 2018

Katedra aplikované matematiky FEI VŠB Technická univerzita Ostrava

3 Lineární kombinace vektorů. Lineární závislost a nezávislost

ŠROUBOVICE. 1) Šroubový pohyb. 2) Základní pojmy a konstrukce

Analytická geometrie II: Geometrické transformace

Transkript:

7 Analytické vyjádření shodnosti 7.1 Analytická vyjádření shodných zobrazení v E 2 Osová souměrnost Osová souměrnost O(o) podle osy o s obecnou rovnicí o : ax + by + c =0: x = x 2a (ax + by + c) a 2 + b2 y = y 2b (ax + by + c) a 2 + b2 PŘÍKLAD 7.1. V eukleidovské rovině je dána souměrnost podle přímky p :3x 4y +1=0. Napište rovnice této souměrnosti. PŘÍKLAD 7.2. Napište rovnice souměrnosti podle přímky o :2x 3y +1=0. PŘÍKLAD 7.3. Napište rovnice osové souměrnosti, zobrazující počátek na bod [1, 5. Otočení (rotace) Otočení (rotace) R(S, α) se středem S =[s 1,s 2 : Po úpravě: x =(x s 1 )cosα (y s 2 )sinα + s 1 y =(x s 1 )sinα +(y s 2 )cosα + s 2 x = x cos α y sin α + s 1 s 1 cos α + s 2 sin α y = x sin α + y cos α + s 2 s 1 sin α s 2 cos α PŘÍKLAD 7.4. Napište rovnice otočení se středem S[1, 2 oúhelα =60. Středová souměrnost Středová souměrnost S(S) se středem S =[s 1,s 2 : x = x +2s 1 y = y +2s 2 36

PŘÍKLAD 7.5. Napište rovnice středové souměrnosti S(S) se středem S[ 2, 3. Posunutí (translace) Posunutí (translace) T( p) určené vektorem p =[p 1,p 2 : x = x + p 1 y = y + p 2 PŘÍKLAD 7.6. Napište rovnice posunutí, které je určeno vzorem A = [ 1, 3 a jeho obrazem A =[4, 2. Posunuté zrcadlení Posunuté zrcadlení s osou v souřadnicové ose x: x = x + p y = y 7.2 Analytická vyjádření některých shodných zobrazení v E 3 Některá shodná zobrazení v prostoru: Posunutí Posunutí určené vektorem p =(p 1,p 2,p 3 ): x = x + p 1 y = y + p 2 z = z + p 3. Otočení Otočení o úhel α kolem osy z: x = x cos α y sin α y = x sin α + y cos α z = z. 37

Středová souměrnost Souměrnost podle počátku O =(0, 0, 0): x = x y = y z = z. Osová souměrnost Souměrnost podle osy z: x = x y = y z = z. Rovinová souměrnost Souměrnost podle roviny (x, y): x = x y = y z = z. Šroubový pohyb Šroubový pohyb (torze) s parametrem (redukovanou výškou závitu) v 0 a s osou v ose z: x = x cos α y sin α y = x sin α + y cos α z = z + v 0 α. 7.3 Rovnice shodnosti v rovině Každé shodné zobrazení f v rovině můžeme zapsat soustavou rovnic f : x = a 11 x + a 12 y + b 1 y = a 21 x + a 22 y + b 2, 38

kterou přepíšeme užitím matic do tvaru [ [ x a11 a f : y = 12 a 21 a 22 a stručně vyjádříme rovnicí [ x y + [ b1 b 2 f : X = A X + B. (30) Potom je zřejmé, že asociovaný homomorfismus ϕ takovéhoto shodného zobrazení f je dán soustavou ϕ : u 1 = a 11 u 1 + a 12 u 2 u 2 = a 21 u 1 + a 22 u 2, maticově pak ϕ : [ u 1 u 2 [ a11 a = 12 a 21 a 22 [ u1 u 2, což lze zapsat, analogicky s rovnicí (30), ve tvaru ϕ : u = A u. (31) PROBLÉM: Rovnice (30) je rovnicí libovolné afinity v rovině. Máme-li dánu takovouto rovnici (soustavu), jak poznáme, že se jedná o shodnost? Rovnice (30) je rovnicí shodnosti, právě když platí A T A = E, (32) (E je jednotková matice) jinak řečeno, když je matice A ortonormální. Platí A T A = E. Potom je ale A T = A 1 a platí tedy i rovnost A A T = E. Poznámka. Zobrazení, pro která platí det A = 1 nazýváme ekviafinní zobrazení, stručně ekviafinity. Je zřejmé, že každá shodnost je ekviafinita. Platí toto tvrzení i obráceně? Můžeme říci, že každá ekviafinita je shodností? Poznámka. Je třeba si uvědomit, že při shodném zobrazení mezi euklidovskými prostory různých dimenzí není matice A čtvercová. Potom výše uvedené úvahy o inverzní matici nemají smysl a v platnosti zůstává pouze původní podmínka A T A = E. 39

Věta 40. Afinní zobrazení f euklidovského prostoru E do euklidovského prostoru E je právě tehdy shodné, když asociovaný homomorfismus ϕ zachovává velikost vektoru, tj. ϕ( u) = u. Důkaz. ϕ(b A) = f(b) f(a), f(a)f(b) = AB, B A = u. Věta 41. Afinní zobrazení f euklidovkého prostoru E do euklidovského prostoru E je právě tehdy shodné, když asociovaný homomorfismus ϕ zachovává skalární součin vektorů, tj. ϕ( u) ϕ( v) = u v. PŘÍKLAD 7.7. Zjistěte, zda existuje shodnost E 2, při které se bod A = [10; 0 zobrazí na počátek A = [0; 0 abodb = [25; 20 na bod B = [0; 25. V kladném případě napište rovnice tohoto zobrazení a najděte jeho samodružné body. Z podmínky (32) plyne, že afinní zobrazení určené rovnicemi x = a 11 x + a 12 y + b 1 y = a 21 x + a 22 y + b 2, je shodností právě tehdy, když platí následující rovnosti: a 2 11 + a2 21 = a2 12 + a2 22 =1 a 11 a 12 + a 21 a 22 = a 12 a 11 + a 22 a 21 =0 Samodružné body Samodružné body přímé shodnosti jsou řešením soustavy rovnic (1 a 11 )x 1 a 12 x 2 = b 1 a 21 x 1 +(1 a 22 )x 2 = b 2. (33) Samodružné směry Směr je vyjádřen vektorem, např. u. Má-li být tento směr samodružný, musí pro vektor u, který je obrazem vektoru u, platit u = λ u, kde λ R. Samodružné směry (tj. vektory těchto směrů) shodnosti jsou potom netriviálním řešením homogenní soustavy rovnic (λ a 11 )u 1 a 12 u 2 = 0 (34) a 21 u 1 +(λ a 22 )u 2 = 0. Homogenní soustava n lineárních rovnic o n neznámých má netriviální řešení právě tehdy, když je determinant soustavy roven nule. Soustavy (34) má tedy nekonečně mnoho řešení, jestliže platí rovnost (λ a 11) a 12 a 21 (λ a 22 ) =0. (35) 40

Rovnici (35) říkáme charakteristická rovnice příslušného zobrazení, v tomto případě shodnosti v rovině. Každý vektor u, pro který platí u = ϕ( u) =λ u, nazýváme vlastním vektorem homomorfismu ϕ,číslo λ, které je řešením charakteristické rovnice, pak nazýváme vlastní číslo homomorfismu ϕ, odpovídající vektoru u. Místo vlastní vektor a vlastní číslo se také používají termíny charakteristický vektor a charakteristické číslo. 7.4 Skládání shodných zobrazení 7.4.1 Shodnosti přímé a nepřímé (a) Přímou shodnost lze rozložit v sudý počet osových souměrností, nepřímou shodnost v lichý počet osových souměrností. (b) Složíme-li dvě shodnosti přímé nebo dvě shodnosti nepřímé, dostaneme shodnost přímou; složíme-li shodnost přímou a nepřímou, vznikne shodnost nepřímá. Dokažte: 1. Složením (v libovolném pořadí) translace T a rotace R, která není středovou souměrností, vznikne rotace téhož smyslu i úhlu jako R. 2. Složením dvou translací vznikne translace nebo identita. 3. Složením translace a středové souměrnosti v libovolném pořádku vznikne středová souměrnost. 4. Složením středové souměrnosti S 1 se středem S 1 a středové souměrnosti S 2 se středem S 2 S 1 vznikne translace T (S 1 S 2), přičemž úsečka S 1 S 2 má střed S 2. Je-li S 1 S 2 je S 1 S 2 identita. PŘÍKLAD 7.8. Trojúhelník ABC byl převeden otočením daného smyslu se středem S a úhlem velikosti ω = 120 v trojúhelník A 1 B 1 C 1, který byl dále převeden posunutím T (A 1 A 2 ) v trojúhelník A 2 B 2 C 2. Určete otočení, které převádí přímo ABC v A 2 B 2 C 2. PŘÍKLAD 7.9. Je dán rovnostranný trojúhelník ABC. Najděte všechny shodnosti, které převádějí tento trojúhelník do něho samého. Zkoumejte vlastnosti množiny těchto shodností spolu s operací skládání shodností. 41

7.4.2 Grupa shodností v rovině Definice 26. Množinu G, v níž je definována operace nazýváme grupou vzhledem k operaci (značíme (G, )), právě když: a) Výsledek operace je pro každou dvojici prvků G opět prvkem G (říkáme, že operace je na G neomezeně definovaná, nebo, že množina G je uzavřená vzhledem k operaci ). b) Operace je asociativní v množině G. c) Operace má neutrální prvek n G. d) Ke každému prvku k G existuje inverzní prvek k 1 G vzhledem k operaci. Je-li navíc operace komutativní v množině G, nazýváme algebraickou strukturu (G, ) komutativní grupou. Ověřte následující tvrzení: (a) Všechny shodnosti v rovině tvoří grupu G S. (b) Všechny přímé shodnosti tvoří podgrupu G S grupy G S. (c) Množina všech translací doplněná identitou, tvoří grupu, která je podgrupou grupy přímých shodností. (d) Množina všech translací a středových souměrností, doplněná podgrupu grupy G S. identitou, tvoří 42