數學

從複數到三角函數公式(I) (From complex number to trigonometric function formulas)

從複數到三角函數公式(I) (From complex number to trigonometric function formulas)
國立蘭陽女中陳敏晧教師

複數在數學各領域均有重大影響,本文章將討論如何以複數的形式來證明三角函數的相關公式,由於複數具有極坐標形式,可以將角度做旋轉、長度做伸縮變換,這是傳統幾何學在直角坐標平面難以突破的面向,因此,利用複數來證明三角函數公式往往會有意想不到的收穫,也常使學習者見識到數學之美!

本文將使用到歷史法國數學家棣美弗(Abraham de Moivre, 1667-1754)於1730年發表的棣莫弗公式,即若 \(z = r(\cos \theta+ i\sin \theta)\),則 \({z^n} = {r^n}(\cos n\theta+ i\sin n\theta ),n \in Z\)。

及歐拉(Leonhard Euler, 1707-1783)在1748年所發表的歐拉公式:\({e^{i\theta }} = \cos \theta+ i\sin \theta\)。

和算家求橢圓周長的方法(二)(Wasan’s method of finding the formula of the circumference of an ellipse Ⅱ)

和算家求橢圓周長的方法(二)
(Wasan’s method of finding the formula of the circumference of an ellipse Ⅱ)

臺北市立和平高中教師黃俊瑋

連結:和算家求橢圓周長的方法(一)

如前文〈和算家求橢圓周長的方法(一)〉所述,和田寧是最早造出正確橢圓周長展開式的數學家,然而,他的主要著作皆在西元1836年的一場大火中付之一炬,因此,我們只得以他授予的弟子們的傳書,一窺他求解橢圓周長的方法。

和田寧的弟子小出兼政,依據和田寧所授之傳書編成《圓理算經》,該書〈上卷〉的第五部份裡,提出了求橢圓周長問題:「譬今有如圖橢圓,只言長徑若干,短徑若干,問得周長術如何?」作者造橢圓周長公式的過程中,主要是利用分割求和的積分方式,輔以各類「圓理表」。以下,筆者進一步說明並分析他求橢圓周長的過程。

假設橢圓之長軸長為 \(2a\)、短軸長為 \(2b\),首先,小出兼政先利用「截弦順法對橢圓之長軸作分割,配對得到 \(n\) 段,讀者請參考圖一,以分割成配對 \(5\) 等分的情況為例作說明。此分割法是以左右配對 \(5\) 等分割的方式,對橢圓之長軸作分割,使其滿足:

 \(\overline{{A_1}{B_1}}=\overline {{A_1}{A_2}}+\overline {{B_1}{B_2}}=\overline{{A_2}{A_3}}+\overline{{B_2}{B_3}}= \overline{{A_3}{A_4}}+\overline{{B_3}{B_4}}=\overline{{A_4}A}+\overline{{B_4}B}=\frac{{2a}}{5}\)

這和現代教科書中所用的等分割方式有所不同。

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圖一\(~~\)截弦順法截橢圓之長軸

和算家求橢圓周長的方法(一)(Wasan’s method of finding the formula of the circumference of an ellipse Ⅰ)

和算家求橢圓周長的方法(一)
(Wasan’s method of finding the formula of the circumference of an ellipse Ⅰ)

臺北市立和平高中教師黃俊瑋

相較於圓周長與而言,橢圓周長是早期數學家們感到棘手的問題。一般而言,我們可以利用定積分法,求得橢圓的面積。

首先,不失一般性,我們可把橢圓的長軸固定在 \(x\) 軸的方向上,
則其標準方程式為:\(\frac{x^2}{a^2}+\frac{y^2}{b^2}=1\) (長軸半長為 \(a\),短軸半長為 \(b\))。
當我們考慮函數 \(y=\sqrt{b^2-\frac{b^2}{a^2}x^2}=\frac{b}{a}\sqrt{a^2-x^2}\) 時,可以利用定積分求得橢圓面積為第一象限部份面積的 \(4\) 倍(如圖一所示),即 \(ab\pi\)。特別地,當橢圓的長軸與短軸等長(亦即當 \(2a=2b\))時,可得圓面積公式 \(\pi a^2\)。

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圖一\(~~\)橢圓面積為第一象限部份面積(黃色部份)之四倍

平面上點到直線距離(三)

平面上點到直線距離(三) (The distance from a point to a line in the plane Ⅲ)
臺北市立和平高中教師黃俊瑋

連結:平面上點到直線距離(二)

本文承〈平面上點到直線距離(一)〉與〈平面上點到直線距離(二),繼續提出三類平面上點到直線距離的解法以及相關討論與連結。而本文中的各類解法,主要在直線上任取一點或兩點,造出新向量,所延伸出的方法。

方法5:在直線上任取一點,再利用平行與垂直性質

本類方法主要是引入直線上的一點後,充份利用直線的法向量與方向向量,輔以平行與垂直相關性質與關係,求得投影點與距離。

方法5-1:在直線上任取一點,再利用平行與垂直相關性質

在 \(L:3x+4y=10\) 任上取一點 \(P'(2,1)\),則 \(\vec{P’P}=(1,-7)\) ,
令 \(Q\) 為 \(P(3,-6)\) 在 \(L\) 的投影點,\(\vec{P’Q}\) 與直線之方向向量平行,可設為 \(\vec{P’Q}=t(4,-3)\)。

接下來,可發展出兩種方法,分別利用直線的法向量或方向向量,搭配平行與垂直關係進行解題:

5-1-1

則 \(\vec{QP}=\vec{P’P}-\vec{P’Q}=(1-4t,-7+3t)\) 平行直線 \(L:3x+4y=10\) 的法向量
分量成比例 \(\frac{{1 – 4t}}{{ – 7 + 3t}} = \frac{3}{4}\),可得 \(4(1-4t)=3(-7+3t)\),解之可得 \(t = 1\),
可得投影點為 \(Q(6,-2)\),則 \(\overline{PQ}\) 之距離 \(5\) 即為所求。

5-1-2

\(\vec{QP}=\vec{P’P}-\vec{P’Q}=(1-4t,-7+3t)\) 垂直直線 \(L:3x+4y=10\) 的方向向量
內積為 \(4(1 – 4t) + ( – 3)( – 7 + 3t) = 0\),解之可得 \(t = 1\),
可得投影點為 \(Q(6,-2)\),則 \(\overline{PQ}\) 之距離 \(5\) 即為所求(參考圖一所示)。

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圖一 在直線上任取一點,再利用平行與垂直性質(一)

平面上點到直線距離(一)

平面上點到直線距離(一) (The distance from a point to a line in the plane Ⅰ)
臺北市立和平高中教師黃俊瑋

求平面上一點 \(P(x_0,y_0)\) 點到直線 \(L:ax+by+c=0\) 距離問題,是高中課程中重要而基本的問題,此問題出現在平面向量單元裡,課程中並且提供了公式解:

\(\displaystyle d(P,L)=\frac{|ax_0+by_0+c|}{\sqrt{a^2+b^2}}\)

而這個公式 除了可用以推導出平面上兩平行直線之距雄公式之外,亦可推廣至空間中,求一點 \(P(x_0,y_0,z_0)\) 點到平面 \(E:ax+by+cz=0\) 距離問題。

儘管「代公式」的方式簡便而快速,但事實上,除了公式解之外,尚存在許多不同的解法,這些解法分屬於高中坐標幾何、向量幾何與三角學等課程範疇,若不考慮各解法背後的邏輯關係,在學完相關單元後,可以由此問題出發,進行一題多解,將坐標幾何、向量幾何相關單元中的重要概念,作一連結,而當中的許多方法與想法,亦可進一步用於空間中點、線、面相關距離問題。以下,我們以實際問題為例,在本文以及〈平面上點到直線距離(二)〉、〈平面上點到直線距離(三)〉等文裡,提供公式解之外,共七大類,近20種解法,除了討論各類解法所涉先備知識,以及這些方法與空間中相關問題之間的連結。

集合的元素個數:有限與無限 The cardinal number of a set:From finite to infinite

集合的元素個數:有限與無限 The cardinal number of a set:From finite to infinite
臺北市立和平高中教師黃俊瑋

高中課程第二冊裡,介紹了集合相關的基本概念,接著討論了計數有關的加法原理、乘法原理、一一對應原理以及取捨原理等。同時,無論該冊第二章的排列、組合單元或者第三章涉及古典機率、條件機率之計算,皆與集合元素個數的計算有關。說穿了排列組合這門學問,便是討論如何「有系統地」數數、或有系統地計算出集合的元素個數。

不過,在高中的範疇裡,僅限於有限集合的討論,同時也提到,當兩個有限集合的元素之間存在一一對應的關係時,易知這兩個集合的元素個數相等。例如:現有 \(A={1,2,3}\) 與 \(B={a,b,c}\) 兩個集合,我們發現 \(1\leftrightarrow a\)、\(2\leftrightarrow b\) 且 \(3\leftrightarrow c\);亦即,兩個集合的元素可以作一配對,不會重複,且兩邊也都沒有剩下的元素,因此這兩個集合之元素個數相等。教材中,稱其為一一對應原理。當集合元素個數少時,我們易於點算或計數,看不出此原理之大用。然而當計算某集合的元素個數不易時,我們可以尋找另一熟悉的新集合,使得兩集合之元素具有一一對應關係。如此,透過計算新集合的元素個數,求得原集合的元素個數。

重複組合(二):公式的一個直觀解釋

重複組合(二):公式的一個直觀解釋
Combination with repetition (II):An intuitional explanation of the formula

臺北市立和平高中教師黃俊瑋

連結:重複組合(一):相關課程之統整與反思 

在〈重複組合(一):相關課程之統整與反思〉一文裡,簡單統整了重複組合相關概念與連結。

一般而言,重複組合問題可利用一一對應原理,轉化成 \(x_1+x_2+\cdots+x_n=k\) 類方程式求非負整數解個數問題,再進一步轉化得其解的數量為 \(C_k^{k+n-1}\)。而各類計數問題,只要轉化成上述方程式求非負整教解問題,便可依此組合公式求解。

以具體的例子來看,從 \(3\) 類物(每類物超過 \(5\) 個)可重複地選出 \(5\) 個的組合數,等於方程式 \(x+y+z=5\) 的非負整數解個數,可轉化成 \(5\) 個○與 \(2\) 個分隔記號|的排列數,再換成組合數,如此可知非負整數解之數為 \(C_3^{5+(3-1)}\)。

這裡筆者分享另一個想法:我們可將分隔記號「|」改以加號「+」代替,這時 的一組解可對應到「○○○○○++」的一種排法,例如:「○○+○○+○」\(\leftrightarrow(2,2,1)\);「○++○○○○」\(\leftrightarrow(1,0,4)\),其中,將球區分成 \(3\) 區同樣需要兩個+號,同時,加號可有助於直觀地與「\(3\) 個變數加起來為 \(5\)」,以及「\(3\) 類球○加起來共選 \(5\) 個」作連結。

重複組合(一):相關課程之統整與反思

重複組合(一):相關課程之統整與反思
Combination with repetition (I):Integration and reflection of related curriculum

臺北市立和平高中教師黃俊瑋

現今課程綱要的排列組合單元裡,重複組合是較困難的概念。特別是多次利用一一對應原理,將求原問題的組合數,轉換成求方程式的非負整數解個數,最後再轉換成組合公式計算出其數。雖然可得公式,但此組合公式與原情境的直觀連結不易。因此,本文的第一部份,先簡單回顧統整重複組合相關概念與問題。第二部份,則對重複組合的公式提出另一直觀的解釋。

首先,從甲、乙、丙、丁、戊共 \(5\) 件相異物(或 \(5\) 個人)中任選三物(或 \(3\) 個人),這是一般的組合問題,其方法數為 \(C_3^5\)。其中的每物或每人選可被選中一次,例如:「甲乙丙」、「甲乙丁」與「乙丙丁」等皆為可能的情況。而所謂的重複組合問題,即是每物或每人皆可重複地被選取,換句話說,可能選出的人選為「甲甲乙」或者「丁丁丁」等情況,當然也包含了上述「甲乙丙」、「甲乙丁」與「乙丙丁」等三種情況。不難看出,放寬到可重複選取的情況時,可能的組合數明顯變多了。而一般組合與重複組合最大的差異,在於被選的對象是否可重複地被選取

從數學建模觀點看最「適配」直線(二)

 從數學建模觀點看最「適配」直線(二)
(The best fit straight line in the view of mathematical modeling)

國立臺灣師範大學數學所博士班黃俊瑋

連結:從數學建模觀點看最「適配」直線(一) 

當我們觀察某組二維數據之散佈圖後,若發現這兩變數間呈現出正比趨勢,或具高度的直線相關時,自然會聯想到利用直線 \(y=\beta_0+\beta_1x\) 模型來適配這組二維數據。

假設這條理想的直線為 \(y=\beta_0+\beta_1x\),數學上一般會利用最小平方法(least squares method)來探求此理想直線的參數 \(\beta_0\) 與 \(\beta_1\)。統計學裡,將每一筆資料 \((x_i,y_i)\) 的觀察值 \(y_i\) 與此直線的垂直差距稱為「殘差(residual)」,當然殘差平方越小,表示該筆資料與最佳直線的垂直距離也越小,即越接近該直線。

因此,直觀上我們不難想像,當一條直線能使得所有資料的殘差平方和越小,則此直線越「適配」這組資料,亦即適配度越佳(goodness of fit)。而所謂的最小平方法,本質上即是使得所有殘差之平方和最小時,所得之直線,此直線即為一般所謂的迴歸直線、最小平方直線或也被稱為最適配直線、最佳直線等。例如圖一當中的紅色直線即為這些數據的最適配直線,而藍色線段所示即當中某些資料 \(y_i\)的殘差。 

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