数学是一个逻辑的学科,只要自恰,数学就可以作出很多的超越常识的一些定义。譬如我们今天要讲的对偶数。
我们最常使用的实数的单位是“1”,我们放弃这个最基础的设定,我们可以引入新的数的基本单位,作为例子,虚数单位i就是我们新的基础单位,其中定义为 ,i和实数组合成为复数。基于此,我们还可以定义新的“数的单位”,
。这两种新的单位和实数组合在一起分别构成双数和对偶数。
譬如,我们令对偶数,我们可以分别计算两个对偶数的和、积和幅值,以及当(a_1\neq1)时,可以求其逆。
为了以示区分,以后的对偶数,我们不再使用i作为其单位符号,而改用(\epsilon)。
对偶数最大的价值在于它在数值导数上的巨大优势。对于对偶函数,我们可以将其在实部点按照泰勒展开。二阶以上的项为零,即
基于此,我们很容易得出以下一些常用的推论:
基于以上的事实,对于函数f,我们要求其在a点的导数值,我们不妨令b=1,将(a+ \epsilon )带入函数f中,然后展开计算,最终得到的一个对偶数,其对偶部分就是我们要求的数值导数的值。
举一个例子。我们要求在x=3处的导数值,于是我们令
,带入函数
取出对偶部分,(f'(3)=-17e^(-9)=-2.098 \times 10^{-3} ),我们很容易验证这个结果的正确性。当然,我们还可以尝试其他的一些函数。
进一步地,如果f是x的函数,x对时间t的导数是。如果我求f对时间在x点的数值导数,那么我们可以用
带入原函数,然后展开,并分离出对偶部分,就是f对时间t的数值函数。事实上,x对x自身的导数就是1,所以f对x的导数时,对偶部分自然就是1。
从直观的角度来说的话,的二次方是零,因此我们可以将其看成一个无穷小量。回忆导数的几何意义,就是当x有无穷小的微增量时y对应的增量,这也刚好印证了上式的结构形式:
。
我们将对偶数有序的排列就能构成对偶向量,对偶向量有序排列我们就得到了对偶矩阵。
同样的,我们的矩阵也可以写成
讲了这么多,对偶数在机器人领域还有一个最大的好处,我们可以用一个对偶数来表示一个旋量,使得机器人的动力学矩阵变得简单。
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