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北太天元和文心一言协同做一个高中几何题

作者:卢朓发布时间:2024-05-13

高中生挺苦的, 科学计算和人工智能都让用,宛如让我们的士兵拼命练习弓箭, 而不让使用鸟枪一样的, 但是我们的社会不同康熙时代, 在康熙时代对鸟枪的禁用是全面的, 因此我要利用我们这个开放文明的时代, 做一些抛砖引玉的事情, 期待着为教育改革摸索一点可能的方向。 我期待着学生能从繁琐的计算中解放出来,能够充分利用科学计算和人工智能,能够成为创新型人才。 

高中题目


平面向量的表示

在平面中,向量可以用有向线段来表示,它有一个起点和一个终点,表示了方向和大小。向量通常用于描述物理量如力、速度和位移等,这些都有方向和大小两个属性。

直角坐标系

在二维平面上,我们通常使用直角坐标系(也称为笛卡尔坐标系)来描述点的位置。这个坐标系由两个互相垂直的数轴组成,通常称为x轴和y轴。平面上的任何一点都可以用这两个轴上的坐标来表示。

向量的坐标

在直角坐标系中,向量可以由其起点和终点的坐标差来表示。例如,如果一个向量的起点坐标为(x1,y1),终点坐标为(x2,y2),则该向量可以表示为(x2x1,y2y1)

三维空间的直角坐标系

在三维空间中,我们增加一个与x轴和y轴都垂直的z轴,形成一个三维直角坐标系。这个坐标系可以描述三维空间中的点和向量。

三维向量的坐标

(x_2-x_1%2C%20y_2%20-%20%20y_1),其中(x_1%2C%20y_1)是向量的起点坐标,(x_2%2C%20y_2)是向量的终点坐标。

叉乘的定义

%5Cvec%7BA%7D%20%E5%92%8C%20%5Cvec%7BB%7D,它们的叉乘 %5Cvec%7BA%7D%20%5Ctimes%20%5Cvec%7BB%7D 是一个与%5Cvec%7BA%7D%20%E5%92%8C%20%5Cvec%7BB%7D 都垂直的向量。叉乘的模长等于%5Cvec%7BA%7D%20%E5%92%8C%20%5Cvec%7BB%7D构成的平行四边形的面积,方向遵循右手定则。

%5Cvec%7BA%7D%3D(A_x%2CA_y%2CA_z)%EF%BC%8C%5Cvec%7BB%7D%3D(B_x%2CB_y%2CB_z),则叉乘的公式为:

%5Cvec%7BA%7D%20%5Ctimes%20%5Cvec%7BB%7D%3D(A_yB_z%E2%88%92A_zB_y)%5Cvec%7Bi%7D%2B(A_zB_x%E2%88%92A_xB_z)%5Cvec%7Bj%7D%2B(A_xB_y%E2%88%92A_yB_x)%5Cvec%7Bk%7D

%5Cvec%7Bi%7D%20%3D%20(1%2C0%2C1)%EF%BC%8C%5Cvec%7Bj%7D%3D(0%2C1%2C0)%EF%BC%8C%5Cvec%7Bk%7D%3D(0%2C0%2C1)分别是x,y,z方向上的单位向量。

三维向量 \(\vec{A}\) 和 \(\vec{B}\) 的叉积可以用矩阵的行列式写成下面的简单形式

%5Cvec%7BA%7D%20%5Ctimes%20%5Cvec%7BB%7D%20%3D%20%5Cbegin%7Bvmatrix%7D%0A%5Cvec%7Bi%7D%20%26%20%5Cvec%7Bj%7D%20%26%20%5Cvec%7Bk%7D%20%5C%5C%0AA_x%20%26%20A_y%20%26%20A_z%20%5C%5C%0AB_x%20%26%20B_y%20%26%20B_z%0A%5Cend%7Bvmatrix%7D%0A%0A

展开这个行列式,我们得到:

%5Cbegin%7Balign*%7D%20%0A%5Cvec%7BA%7D%20%5Ctimes%20%5Cvec%7BB%7D%20%26%20%3D%20%5Cbegin%7Bvmatrix%7D%20A_y%20%26%20A_z%20%5C%5C%0AB_y%20%26%20B_z%20%5Cend%7Bvmatrix%7D%5Cvec%7Bi%7D%20%20-%20%20%5Cbegin%7Bvmatrix%7D%20A_x%20%26%20A_z%20%5C%5C%0AB_x%20%26%20B_z%20%5Cend%7Bvmatrix%7D%5Cvec%7Bj%7D%20%2B%5Cbegin%7Bvmatrix%7D%20A_x%20%26%20A_y%20%5C%5C%0AB_x%20%26%20B_y%20%5Cend%7Bvmatrix%7D%5Cvec%7Bk%7D%20%5C%5C%0A%26%20%20%3D%20(A_yB_z%20-%20A_zB_y)%5Cvec%7Bi%7D%20%2B%20(A_zB_x%20-%20A_xB_z)%5Cvec%7Bj%7D%20%2B%20(A_xB_y%20-%20A_yB_x)%5Cvec%7Bk%7D%0A%5Cend%7Balign*%7D

%5Cvec%7Bk%7D  方向,因此我们不能直接使用三维叉积。但是,我们可以将二维向量“提升”到三维空间,方法是在其末尾添加一个0作为 z 分量,即 (x%2C%20y)%20%5Crightarrow%20(x%2C%20y%2C%200)。然后,我们可以使用三维叉积的公式,但结果将只在 %5Cvec%7Bk%7D   方向上有分量,因为在 xy-平面上的向量叉积总是指向垂直于该平面的方向。

%5Cvec%7Bk%7D   分量得到,即  (A_xB_y%20-%20A_yB_x),这实际上就是计算了一个 2x2 行列式(determinant):

在 MATLAB(或北太天元)中,你可以这样计算两个二维向量的“叉积”的模长:

%5Ctext%7Bdet%7D%20%3D%20%5Cbegin%7Bvmatrix%7D%0AA_x%20%26%20A_y%20%5C%5C%0AB_x%20%26%20B_y%0A%5Cend%7Bvmatrix%7D%0A%3D%20A_xB_y%20-%20A_yB_x%5C


再说到这题目,ABCDA_1B_1C_1D_1 是一个单位正方体,  我们可以A_1 为原点建立直角坐标系, 几个点的坐标分别是 B_1 (1,0,0), D(0,1,-1),    A(0,0,-1),  M(0,0,-1/2),  N(1/2, 1, 0),    点 P 的坐标 可以设为( p, 0, 0), 

计算 DMN 的法线, 然后利用 DP 与法线垂直 就可以计算出 p. 

首先,我们根据题目信息,在单位正方体中,以$A_1$为原点建立了直角坐标系,并给出了各点的坐标。


第一步,我们需要找到平面$DMN$的法线。为此,我们先要找到两个在平面$DMN$上的非零向量。


向量$\overrightarrow{DM}$可以由点$D$和点$M$的坐标计算得出:

$$

\overrightarrow{DM} = M - D = (0, 0, -\frac{1}{2}) - (0, 1, -1) = (0, -1, \frac{1}{2})

$$


同理,向量$\overrightarrow{DN}$可以由点$D$和点$N$的坐标计算得出:

$$

\overrightarrow{DN} = N - D = (\frac{1}{2}, 1, 0) - (0, 1, -1) = (\frac{1}{2}, 0, 1)

$$


第二步,计算平面$DMN$的法线。

%5Coverrightarrow%7Bn%7D%20%3D%20(-1%2C%20%5Cfrac%7B1%7D%7B4%7D%2C%20%5Cfrac%7B1%7D%7B2%7D)


第三步,利用点$P$、$D$和法线向量$\overrightarrow{n}$之间的关系来求解$p$。

向量$\overrightarrow{DP}$可以由点$D$和点$P$的坐标得出:

%5Coverrightarrow%7BDP%7D%20%3D%20P%20-%20D%20%3D%20(p%2C%200%2C%200)%20-%20(0%2C%201%2C%20-1)%20%3D%20(p%2C%20-1%2C%201)

%5Coverrightarrow%7BDP%7D%E4%B8%8E%E6%B3%95%E7%BA%BF%20%5Coverrightarrow%7Bn%7D 垂直,所以它们的点积为0:

%5Coverrightarrow%7BDP%7D%20%5Ccdot%20%5Coverrightarrow%7Bn%7D%20%3D%200

代入向量,我们得到方程:

-1p - 1/4 + 1/2 = 0

解这个方程,我们得到:

p = 1/4

所以,点$P$的坐标是(1/4, 0, 0). 


这是文心一言和北太天元协同得到的结果, 其中北太天元把文心一言算错的地方改正了, 它算错的地方在



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