¿Por qué cos(α+β)=cos(α)cos(β)−sin(α)sin(β)cos⁡(α+β)=cos⁡(α)cos⁡(β)−sin⁡(α) sin⁡(β)\cos(\alpha+\beta) = \cos(\alpha)\cos(\beta)−\sin(\alpha)\sin(\beta)?

Ya publiqué una pregunta sobre matrices de transformación y rotación . Pero no estoy satisfecho con la respuesta.

Simplemente dijeron

La composición de funciones corresponde a la multiplicación de matrices.

Creo que entiendo el concepto, pero todavía estoy confundido por qué exactamente

porque ( α + β ) = porque ( α ) porque ( β ) pecado ( α ) pecado ( β )

¿Hay algún lema o fórmula que deba usar o simplemente se deriva de la distributividad de la multiplicación de matrices? No puedo entenderlo.

como estas definiendo porque ? La prueba varía mucho dependiendo de la definición.
La siguiente matriz de transformación describe una rotación r α : R 2 R 2 que gira con ángulo α a la izquierda alrededor del vector nulo con respecto a la base estándar: METRO B B ( r α ) = ( porque ( α ) pecado ( α ) pecado ( α ) porque ( α ) ) . Si primero giro con ángulo α y luego con ángulo β sería lo mismo que α + β .
eso no es una definicion
no entiendo lo que quieres decir
Pregunté, ¿cómo estás definiendo porque . si no supiera que porque ( X ) fue, ¿cómo lo definirías para mí?
coseno es la razón de la longitud del cateto adyacente a la de la hipotenusa
¿Hay una prueba en contexto con transformación lineal y distributividad de la multiplicación de matrices?
Sí, el que está en la respuesta a la pregunta que vinculó. Girando por ángulo α , luego por ángulo β , es lo mismo que girar por ángulo α + β . Entonces
R ( α + β ) = R ( α ) R ( β )
Comparando los elementos de los lados izquierdo y derecho de esta ecuación obtendrás el resultado.

Respuestas (5)

  1. La rotación de R 2 a través del ángulo α es una transformación lineal con matriz ( porque α pecado α pecado α porque α )

  2. La rotación de R 2 a través del ángulo β es una transformación lineal con matriz ( porque β pecado β pecado β porque β )

  3. La rotación de R 2 a través del ángulo α + β es una transformación lineal con matriz ( porque ( α + β ) pecado ( α + β ) pecado ( α + β ) porque ( α + β ) )

  4. La rotación de R 2 a través del ángulo α + β es la composición de la rotación de R 2 a través del ángulo α y la rotación de R 2 a través del ángulo β .

  5. La matriz de la composición de dos transformaciones lineales es el producto de matrices de estas transformaciones.

  6. Entonces

    ( porque α pecado α pecado α porque α ) ( porque β pecado β pecado β porque β ) = ( porque ( α + β ) pecado ( α + β ) pecado ( α + β ) porque ( α + β ) )

  7. Entonces, en particular,

    porque ( α + β ) = porque α porque β pecado α pecado β .

Y en cuanto a por qué la rotación por un ángulo constante es una transformación lineal, me gusta dar el argumento geométrico de que la rotación lleva un paralelogramo a un paralelogramo y por lo tanto conserva las sumas; y de manera similar, la rotación toma resp paralelo. vectores antiparalelos a resp paralelos. vectores antiparalelos con el mismo factor de escala y por lo tanto conserva múltiplos escalares.
@DanielSchepler: Sí, solo haz un dibujo. Si rotas un paralelogramo, el resultado es un paralelogramo. Es obvio, pero nunca traté de deducirlo de los axiomas euclidianos.

También puedes simplemente probarlo usando números complejos:

mi i ( α + β ) = mi i α × mi i β porque ( a + b ) + i pecado ( a + b ) = ( porque a + i pecado a ) × ( porque b + i pecado b )
Finalmente obtenemos, después de distribuir:

porque ( a + b ) + i pecado ( a + b ) = porque a porque b pecado a pecado b + i ( pecado a porque b + porque a pecado b )

Al identificar las partes real e imaginaria obtenemos

porque ( a + b ) = porque a porque b pecado a pecado b
pecado ( a + b ) = pecado a porque b + porque a pecado b

Por supuesto que necesita conocimientos básicos sobre números complejos, pero si ya sabe todo esto, generalmente es muy rápido probar la mayoría de estas fórmulas trigonométricas engorrosas con números complejos como lo que hice aquí.

(+1) Esto es lo mismo que el enfoque matricial cuando identificamos X + i y [ X y y X ]

También puedes probarlo usando un lema simple:

Dejar F : R R ser dos veces diferenciable, tal que F = F . Entonces F ( X ) = F ( 0 ) porque X + F ( 0 ) pecado X .

De hecho, si gramo ( X ) = F ( X ) F ( 0 ) porque X F ( 0 ) pecado X , entonces gramo = gramo y gramo ( 0 ) = gramo ( 0 ) = 0 . Pero ( gramo 2 + gramo 2 ) = 2 gramo ( gramo + gramo ) = 0 , por eso gramo 2 + gramo 2 es una constante, que es 0 por su valor en X = 0 . Por eso gramo ( X ) = 0 en todos lados.

Aplicando esto a F ( X ) = porque ( X + β ) , tenemos F ( 0 ) = porque β y F ( 0 ) = pecado β , por eso

porque ( X + β ) = F ( X ) = porque X porque β pecado X pecado β

En el caso de h ( X ) = pecado ( X + β ) , tenemos h ( 0 ) = pecado β y h ( 0 ) = porque β , por eso

pecado ( X + β ) = h ( X ) = porque X pecado β + pecado X porque β

Girando el círculo unitario en un ángulo de b podemos ver que el punto ( C o s ( a b ) , s i norte ( a b ) ) mapas a ( C o s ( a ) , s i norte ( a ) ) y el punto ( 1 , 0 ) mapas a ( C o s ( b ) , s i norte ( b ) ) .

Dado que las rotaciones preservan las distancias, la distancia entre los puntos ( C o s ( a b ) , s i norte ( a b ) ) y ( 1 , 0 ) es igual a la distancia entre los puntos ( C o s ( a ) , s i norte ( a ) ) y ( C o s ( b ) , s i norte ( b ) ) . La fórmula de la distancia entonces da:

( C o s ( a b ) 1 ) 2 + ( s i norte ( a b ) 0 ) 2 = ( C o s ( a ) C o s ( b ) ) 2 + ( s i norte ( a ) s i norte ( b ) ) 2

Con mucho menos esfuerzo de lo que piensas (y usando s i norte ( X ) 2 + C o s ( X ) 2 = 1 tres veces), se llega a la identidad deseada

Una matriz representa una transformación lineal. Cada una de sus columnas contiene las coordenadas de la base transformada. Para aplicarlo a un vector, multiplique cada columna de la matriz por la coordenada correspondiente (coordenada x para la primera columna, etc.) y sume los resultados. Aplicar una matriz a una matriz es aplicar la matriz de la izquierda a cada columna (vector base) de la matriz de la derecha. Esto se reduce a la regla de "multiplicar fila por columna".

Para ver que las columnas de la matriz forman una base transformada en el caso de una rotación, considere que la primera columna contiene las coordenadas porque α y pecado α del i vector girado por α . La segunda columna es la primera columna girada por π / 2 . Por ejemplo, para un π / 4 rotación, su primera columna será ( 1 / 2 , 1 / 2 ) T .

El álgebra lineal hecha mal, de Sergei Treil, establece estos principios desde el principio.