SlideShare una empresa de Scribd logo
1 de 54
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.

Más contenido relacionado

Destacado (6)

Динамика твёрдого тела: случай Лагранжа
Динамика твёрдого тела: случай ЛагранжаДинамика твёрдого тела: случай Лагранжа
Динамика твёрдого тела: случай Лагранжа
 
Кватернионы
КватернионыКватернионы
Кватернионы
 
The Dynamics of Tethered Debris With Flexible Appendages and Residual Fuel
The Dynamics of Tethered Debris With Flexible Appendages and Residual FuelThe Dynamics of Tethered Debris With Flexible Appendages and Residual Fuel
The Dynamics of Tethered Debris With Flexible Appendages and Residual Fuel
 
Метод Й. Виттенбурга (Сферические шарниры)
Метод Й. Виттенбурга (Сферические шарниры)Метод Й. Виттенбурга (Сферические шарниры)
Метод Й. Виттенбурга (Сферические шарниры)
 
Углы Эйлера
Углы ЭйлераУглы Эйлера
Углы Эйлера
 
Python. Обработка ошибок
Python. Обработка ошибокPython. Обработка ошибок
Python. Обработка ошибок
 

Similar a Ортогональные матрицы

Относительное орбитальное движение
Относительное орбитальное движениеОтносительное орбитальное движение
Относительное орбитальное движениеTheoretical mechanics department
 
Лекция 14 Матрицы
Лекция 14 МатрицыЛекция 14 Матрицы
Лекция 14 Матрицыsimple_people
 
Отделение космического аппарата от орбитальной ступени
Отделение космического аппарата от орбитальной ступениОтделение космического аппарата от орбитальной ступени
Отделение космического аппарата от орбитальной ступениTheoretical mechanics department
 
Komplanarn vektor
Komplanarn vektorKomplanarn vektor
Komplanarn vektorgrin1964
 
4.3. курс лекций афу
4.3. курс лекций афу4.3. курс лекций афу
4.3. курс лекций афуGKarina707
 
слайды клекции №3
слайды клекции №3слайды клекции №3
слайды клекции №3student_kai
 
документ Microsoft word
документ Microsoft wordдокумент Microsoft word
документ Microsoft wordTheFreak007
 
Метод Й. Виттенбурга (Универсальные и цилиндрические шарниры)
Метод Й. Виттенбурга (Универсальные и цилиндрические шарниры)Метод Й. Виттенбурга (Универсальные и цилиндрические шарниры)
Метод Й. Виттенбурга (Универсальные и цилиндрические шарниры)Theoretical mechanics department
 
кин лекция 12
кин лекция 12кин лекция 12
кин лекция 12student_kai
 
кин лекция 9
кин лекция 9кин лекция 9
кин лекция 9student_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 28.03.16Инна 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 модуляDEVTYPE
 
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 регрессияGleb 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 ЕГЭИнна 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 дугNarvatk
 
Opredelennyj integral
Opredelennyj integralOpredelennyj integral
Opredelennyj integralDimon4
 

Similar a Ортогональные матрицы (20)

Относительное орбитальное движение
Относительное орбитальное движениеОтносительное орбитальное движение
Относительное орбитальное движение
 
Лекция 14 Матрицы
Лекция 14 МатрицыЛекция 14 Матрицы
Лекция 14 Матрицы
 
Отделение космического аппарата от орбитальной ступени
Отделение космического аппарата от орбитальной ступениОтделение космического аппарата от орбитальной ступени
Отделение космического аппарата от орбитальной ступени
 
Dekartovy koord. v_prostr
Dekartovy koord. v_prostrDekartovy koord. v_prostr
Dekartovy koord. v_prostr
 
Komplanarn vektor
Komplanarn vektorKomplanarn vektor
Komplanarn vektor
 
4.3. курс лекций афу
4.3. курс лекций афу4.3. курс лекций афу
4.3. курс лекций афу
 
Unit3
Unit3Unit3
Unit3
 
Unit3
Unit3Unit3
Unit3
 
слайды клекции №3
слайды клекции №3слайды клекции №3
слайды клекции №3
 
документ Microsoft word
документ Microsoft wordдокумент Microsoft word
документ Microsoft word
 
Метод Й. Виттенбурга (Универсальные и цилиндрические шарниры)
Метод Й. Виттенбурга (Универсальные и цилиндрические шарниры)Метод Й. Виттенбурга (Универсальные и цилиндрические шарниры)
Метод Й. Виттенбурга (Универсальные и цилиндрические шарниры)
 
кин лекция 12
кин лекция 12кин лекция 12
кин лекция 12
 
кин лекция 9
кин лекция 9кин лекция 9
кин лекция 9
 
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
 
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
 
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
 
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.
 
Задача с параметрами из Досрочного ЕГЭ
Задача с параметрами из Досрочного ЕГЭЗадача с параметрами из Досрочного ЕГЭ
Задача с параметрами из Досрочного ЕГЭ
 
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
 
Opredelennyj integral
Opredelennyj integralOpredelennyj integral
Opredelennyj integral
 

Más de 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, операторыTheoretical mechanics department
 
Машинная арифметика. Cтандарт IEEE-754
Машинная арифметика. Cтандарт IEEE-754Машинная арифметика. Cтандарт IEEE-754
Машинная арифметика. Cтандарт IEEE-754Theoretical 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 mechanismTheoretical mechanics department
 
Алгоритмы и языки программирования
Алгоритмы и языки программированияАлгоритмы и языки программирования
Алгоритмы и языки программированияTheoretical 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 TetherTheoretical 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 towingTheoretical mechanics department
 
Методы решения нелинейных уравнений
Методы решения нелинейных уравненийМетоды решения нелинейных уравнений
Методы решения нелинейных уравненийTheoretical mechanics department
 

Más de Theoretical mechanics department (20)

Космический мусор
Космический мусорКосмический мусор
Космический мусор
 
Основы SciPy
Основы SciPyОсновы SciPy
Основы SciPy
 
Основы NumPy
Основы NumPyОсновы NumPy
Основы NumPy
 
Модификация механизма Йо-Йо
Модификация механизма Йо-ЙоМодификация механизма Йо-Йо
Модификация механизма Йо-Йо
 
Python. Объектно-ориентированное программирование
Python. Объектно-ориентированное программирование Python. Объектно-ориентированное программирование
Python. Объектно-ориентированное программирование
 
Python: ввод и вывод
Python: ввод и выводPython: ввод и вывод
Python: ввод и вывод
 
Python: Модули и пакеты
Python: Модули и пакетыPython: Модули и пакеты
Python: Модули и пакеты
 
Основы Python. Функции
Основы Python. ФункцииОсновы Python. Функции
Основы Python. Функции
 
Основы языка Питон: типы данных, операторы
Основы языка Питон: типы данных, операторыОсновы языка Питон: типы данных, операторы
Основы языка Питон: типы данных, операторы
 
Машинная арифметика. Cтандарт IEEE-754
Машинная арифметика. Cтандарт IEEE-754Машинная арифметика. Cтандарт IEEE-754
Машинная арифметика. Cтандарт IEEE-754
 
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
 
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
 
Алгоритмы и языки программирования
Алгоритмы и языки программированияАлгоритмы и языки программирования
Алгоритмы и языки программирования
 
Deployers for nanosatellites
Deployers for nanosatellitesDeployers for nanosatellites
Deployers for nanosatellites
 
CubeSat separation dynamics
CubeSat separation dynamicsCubeSat separation dynamics
CubeSat separation dynamics
 
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
 
Основы MATLAB. Численные методы
Основы MATLAB. Численные методыОсновы MATLAB. Численные методы
Основы MATLAB. Численные методы
 
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+
 
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
 
Методы решения нелинейных уравнений
Методы решения нелинейных уравненийМетоды решения нелинейных уравнений
Методы решения нелинейных уравнений
 

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.