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| kurse:efcomputergrafik:kw46 [2019/11/13 17:45] – Marcel Metzler | kurse:efcomputergrafik:kw46 [2019/11/13 18:20] (current) – [Orthogonale Projektion] Marcel Metzler | ||
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| + | ====Basen==== | ||
| + | Im Sinne einer kleinen Vorbereitung auf die nächsten Themen betrachten wir diese Woche einige Begriffe der linearen Algebra (LinAlg). | ||
| + | ===Basen=== | ||
| + | Dazu betrachten wir drei Bereiche | ||
| + | |||
| + | * Polynome $p_n$ | ||
| + | * Trigonometrische Polynome $T_n$ | ||
| + | * Reelle Vektorräume $R^n$ | ||
| + | |||
| + | **Aufgabe** | ||
| + | * Bei allen dreien kommt der Parameter $n$ vor. Was könnte $n$ bedeuten? | ||
| + | * Wie sieht ein allgemeines Element aus diesen drei Bereichen aus? | ||
| + | < | ||
| + | - $p_n(x)=\sum_{i=0}^n a_i\cdot x^i, \quad$ mit $a_i\in\mathbb{R}$ und $a_n\neq 0$\\ | ||
| + | - $T_n(x)=\sum_{i=0}^n a_i\cdot \cos (ix) + b_i \cdot \sin (ix), \quad$ mit $a_i,b_i \in\mathbb{R}$ und $a_n \lor b_n \neq 0$ | ||
| + | - $\mathbb{R}^n: | ||
| + | </ | ||
| + | **Aufgabe** | ||
| + | * Aus welchen Grundbausteinen werden diese Elemente zusammengesetzt? | ||
| + | < | ||
| + | Die Grundbausteine heissen Basiselemente, | ||
| + | </ | ||
| + | * Welche mathematischen Operationen werden dafür gebraucht? | ||
| + | < | ||
| + | Es ist eine gewichtete Summe, d.h. die Basiselemente werden mit einem Faktor $a_i$ multipliziert (gewichtet) und danach addiert. Dieses Konstrukt heisst **Linearkombination**. | ||
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| + | ===Polynombasis=== | ||
| + | |||
| + | Ein Polynom vom Grad $n$ in der Variable $x$ hat die Grundform $p_n(x)=\sum_{i=0}^n a_i\cdot x^i$ und damit die Basiselemente $$1,\; x,\; x^2,\; \dots,\; x^n $$ Alle diese Elemente als Menge bilden die Basis von $p_n$. | ||
| + | |||
| + | ===Basis eines trigonometrischen Polynoms=== | ||
| + | Ein trigonometrisches Polynom vom Grad $n$ in der Variablen $x$ hat die Grundform $T_n(x)=\sum_{i=0}^n a_i\cdot \cos (ix) + b_i \cdot \sin (ix)$ und damit die Basiselemente $$1,\; \cos(x),\; \sin(x),\; \cos(2x),\; \sin(2x),\; \dots ,\; \cos(nx),\; \sin(nx)$$ | ||
| + | |||
| + | ===Die Ebene ($\mathbb{R}^2$) und der Raum ($\mathbb{R}^3$)=== | ||
| + | Als nächstes folgt die Darstellung von Vektoren mit einem Koordinatensystem in der Ebene ($\mathbb{R}^2$) und im Raum ($\mathbb{R}^3$). Dazu verwenden wir ein kartesisches Koordinatensystem. | ||
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| + | {{: | ||
| + | |||
| + | Jeder Vektor $\vec{v}$ wird als Summe der Richtungsvektoren (entlang der Koordinatenachsen) $\vec{v}_x$, | ||
| + | Die Richtungsvektoren sind wiederum skalare Vielfache der Einheitsvektoren $\vec{e}_x$, | ||
| + | Jeder Vektor $\vec{v}$ lässt sich wie folgt aufschreiben. | ||
| + | $$ \vec{v}=\vec{v}_x + \vec{v}_y + \vec{v}_z =v_x\cdot \vec{e}_x + v_y\cdot \vec{e}_y + v_z\cdot \vec{e}_z$$ | ||
| + | Mit der Konvention in der Ebene$$\vec{e}_x=\left( \begin{array}{c} 1\\0 \end{array} \right), | ||
| + | $$\vec{v}=v_x\cdot \vec{e}_x + v_y\cdot \vec{e}_y = v_x\cdot \left( \begin{array}{c} 1\\0 \end{array} \right) + v_y\cdot \left( \begin{array}{c} 0\\1 \end{array} \right) | ||
| + | |||
| + | $$\vec{v}=v_x\cdot \vec{e}_x + v_y\cdot \vec{e}_y + v_z\cdot \vec{e}_z = v_x\cdot \left( \begin{array}{c} 1\\0\\0 \end{array} \right) + v_y\cdot \left( \begin{array}{c} 0\\1\\0 \end{array} \right) + v_z\cdot \left( \begin{array}{c} 0\\0\\1 \end{array} \right) = \left( \begin{array}{c} v_x\\v_y\\v_z \end{array} \right)$$ | ||
| + | Abschliessend noch drei Bezeichnungen: | ||
| + | |||
| + | * Die **Zahlen** $v_x$, $v_y$ und $v_z$ heissen die **Koordinaten** des Vektors $\vec{v}$. | ||
| + | * Die **Vektoren** $\vec{v}_x$, | ||
| + | * Die **Vektoren** $\vec{e}_x$, | ||
| + | |||
| + | **Aufgabe** | ||
| + | * Gibt es mehr als eine Basis für den Raum, oder die Ebene? | ||
| + | < | ||
| + | Ja, gibt es! Sogar unendlich viele verschiedene Basen. Mit einer Basis lässt sich eine Linearkombination $\sum_{i=1}^3 a_i\cdot \vec{e}_i$ bilden, mit der jeder Punkt des Raums erreichbar / adressierbar ist. | ||
| + | </ | ||
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| + | * Finde zwei weitere Basen des $\mathbb{R}^3$. | ||
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| + | ===Orthogonale Basen=== | ||
| + | Sind die Basisvektoren paarweise senkrecht zueinander, dann sprechen wir von einer orthogonalen Basis. Orthogonal bedeutet: $$\vec{a}\cdot \vec{b}=0$$ | ||
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| + | **Aufgabe** | ||
| + | * Konstruiere eine eigene orthogonale Basis des $\mathbb{R}^3$. | ||
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| + | Sind die Beträge der Basisvektoren eins, so sprechen wir von einer normierten Basis. Orthogonal und normiert zusammen führt zum Begriff der Orthonormalbasis. | ||
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| + | **Aufgabe** | ||
| + | * Konstruiere eine eigene Orthonormalbasis des $\mathbb{R}^3$. | ||
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| + | ====Orthogonale Projektion==== | ||
| + | Gegeben sind die beiden Vektoren $\vec{v}_1$ und $\vec{v}_2$. Gesucht ist der Anteil von $\vec{v}_2$, | ||
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| + | {{: | ||
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| + | Dazu bestimmen wir den Anteil von $\vec{v}_2$ in Richtung von $\vec{v}_1$ und subtrahieren diesen von $\vec{v}_2$. Es gilt: | ||
| + | $$\vec{v}_{21P}=\alpha \cdot \vec{v}_1 \qquad \text{und} \qquad \vec{v}_{21O}=\vec{v}_2-\vec{v}_{21P}$$ Wegen der Orthogonalität gilt weiter $$\vec{v}_{21O}\cdot \vec{v}_1 =0 $$ setzen wir ein erhalten wir | ||
| + | $$\left( \vec{v}_2-\alpha \cdot \vec{v}_1 \right) \cdot \vec{v}_1 =0 $$ | ||
| + | Damit gilt für $\alpha$ | ||
| + | $$\alpha = \frac{\vec{v}_1 \cdot \vec{v}_2}{\vec{v}_1 \cdot \vec{v}_1}= \frac{\vec{v}_1 \cdot \vec{v}_2}{|\vec{v}_1|^2}$$ | ||
| + | und damit gilt für $\vec{v}_{21O}$ | ||
| + | $$\vec{v}_{21O}=\vec{v}_{2} - \frac{\vec{v}_1 \cdot \vec{v}_2}{|\vec{v}_1|^2} \cdot \vec{v}_1$$ | ||
| + | |||
| + | ===Orthogonale Basis=== | ||
| + | Seien die Vektoren $\vec{a},\; \vec{b},\; \vec{c}, \; \vec{d}$ eine Basis des $\mathbb{R}^4$. Dann können wir schrittweise durch orthogonale Projektion eine Orthogonalbasis berechnen. | ||
| + | - $\vec{a}$ bleibt | ||
| + | - $$\vec{b' | ||
| + | - $$\vec{c' | ||
| + | - $$\vec{d' | ||
| + | - allgemein: $$\vec{v}' | ||
| + | - bleibt noch die Normierung mit $$\vec{e}_a=\frac{1}{|\vec{a}|}\cdot \vec{a} $$ | ||
| + | |||
| + | **Aufgabe** | ||
| + | |||
| + | Implementiere obigen Algorithmus in Python für eine Basis vom $\mathbb{R}^3$ und $\mathbb{R}^4$. | ||