平面方程的几种形式

平面方程

一、一般方程

A ( x − x 0 ) + B ( y − y 0 ) + C ( z − z 0 ) + D = 0 A(x-x_0) + B(y-y_0) + C(z-z_0) + D = 0 A(x−x0)+B(y−y0)+C(z−z0)+D=0

法向量: n ^ = ( A , B , C ) \mathbf{\hat n} = (A, B, C) n^=(A,B,C)

二、点法式

n ^ ⋅ ( p − p 0 ) = 0 \mathbf{\hat n} \cdot (p-p_0) = 0 n^⋅(p−p0)=0

  • n ^ \mathbf{\hat n} n^ 是平面的法向量。
  • p p p 是平面上的任意一点。
  • p_0 是平面上的一个已知点。
三、距离和法线

已知沿法向量方向平面到原点的垂直距离为 h e i g h t height height, 法向量: n ^ = ( A , B , C ) \mathbf{\hat n} = (A, B, C) n^=(A,B,C)。

高度

height 是从原点到平面的垂直距离,即沿着法向量方向的距离

单位法向量

将法向量 n ^ \mathbf{\hat n} n^ 归一化为单位向量。单位向量是具有相同方向但长度为1的向量。计算方法为:
n ^ = n ∣ n ∣ = ( A A 2 + B 2 + C 2 , B A 2 + B 2 + C 2 , C A 2 + B 2 + C 2 ) \hat{\mathbf{n}} = \frac{\mathbf{n}}{|\mathbf{n}|} = \left( \frac{A}{\sqrt{A^2 + B^2 + C^2}}, \frac{B}{\sqrt{A^2 + B^2 + C^2}}, \frac{C}{\sqrt{A^2 + B^2 + C^2}} \right) n^=∣n∣n=(A2+B2+C2 A,A2+B2+C2 B,A2+B2+C2 C)

利用高度确定平面上的一点

沿着单位法向量方向移动这一距离以找到平面上的一点 ( x 0 , y 0 , z 0 ) (x_0,y_0,z_0) (x0,y0,z0)
( x 0 , y 0 , z 0 ) = h e i g h t ⋅ n ^ = ( h e i g h t ⋅ A A 2 + B 2 + C 2 , h e i g h t ⋅ B A 2 + B 2 + C 2 , h e i g h t ⋅ C A 2 + B 2 + C 2 ) (x_0,y_0,z_0) = height \cdot \mathbf{\hat n} = \left( height \cdot \frac{A}{\sqrt{A^2 + B^2 + C^2}}, height \cdot \frac{B}{\sqrt{A^2 + B^2 + C^2}}, height \cdot \frac{C}{\sqrt{A^2 + B^2 + C^2}} \right) (x0,y0,z0)=height⋅n^=(height⋅A2+B2+C2 A,height⋅A2+B2+C2 B,height⋅A2+B2+C2 C)

表示: 从原点沿着单位法向量方向移动了 height 的距离,达到了平面上的某一点。

代入点法式方程
A ( x − x 0 ) + B ( y − y 0 ) + C ( z − z 0 ) = 0 A(x-x_0) + B(y-y_0) + C(z-z_0) = 0 A(x−x0)+B(y−y0)+C(z−z0)=0

A ( x − h e i g h t ⋅ A A 2 + B 2 + C 2 ) + B ( y − h e i g h t ⋅ B A 2 + B 2 + C 2 ) + C ( z − h e i g h t ⋅ C A 2 + B 2 + C 2 ) = 0 A(x - height \cdot \frac{A}{\sqrt{A^2 + B^2 + C^2}}) + B(y - height \cdot \frac{B}{\sqrt{A^2 + B^2 + C^2}}) + C(z - height \cdot \frac{C}{\sqrt{A^2 + B^2 + C^2}}) = 0 A(x−height⋅A2+B2+C2 A)+B(y−height⋅A2+B2+C2 B)+C(z−height⋅A2+B2+C2 C)=0

简化方程

展开和简化得到:
A x − h e i g h t ⋅ A 2 A 2 + B 2 + C 2 + B x − h e i g h t ⋅ B 2 A 2 + B 2 + C 2 + C x − h e i g h t ⋅ C 2 A 2 + B 2 + C 2 = 0 Ax - \frac{height \cdot A^2}{\sqrt{A^2 + B^2 + C^2}} + Bx - \frac{height \cdot B^2}{\sqrt{A^2 + B^2 + C^2}} + Cx - \frac{height \cdot C^2}{\sqrt{A^2 + B^2 + C^2}} = 0 Ax−A2+B2+C2 height⋅A2+Bx−A2+B2+C2 height⋅B2+Cx−A2+B2+C2 height⋅C2=0

进一步整理:
A x + B x + C x = h e i g h t ⋅ ( A 2 + B 2 + C 2 ) A 2 + B 2 + C 2 Ax + Bx + Cx = height \cdot \frac{ (A^2 + B^2 + C^2)}{\sqrt{A^2 + B^2 + C^2}} Ax+Bx+Cx=height⋅A2+B2+C2 (A2+B2+C2)

因为:
( A 2 + B 2 + C 2 ) 1 ( A 2 + B 2 + C 2 ) 1 2 = A 2 + B 2 + C 2 \frac{ (A^2 + B^2 + C^2)^1}{(A^2 + B^2 + C^2)^{\frac{1}{2}}} = \sqrt{A^2 + B^2 + C^2} (A2+B2+C2)21(A2+B2+C2)1=A2+B2+C2

所以最后得到:
A x + B x + C x = h e i g h t Ax + Bx + Cx = height Ax+Bx+Cx=height

n ⋅ p = h e i g h t \bold{n} \cdot p = height n⋅p=height
p p p 是平面上的任意一点
h e i g h t height height 的正负取决于法向量的方向

相关推荐
人机与认知实验室2 天前
人机环境系统智能矩阵理论
线性代数·矩阵
haing20193 天前
两条平面直线之间通过三次多项式曲线进行过渡的方法介绍
平面·g1连续过渡·平面直线
fFee-ops3 天前
73. 矩阵置零
线性代数·矩阵
码界奇点4 天前
豆包新模型矩阵与PromptPilot构建企业级AI开发的体系化解决方案
人工智能·线性代数·ai·语言模型·矩阵·硬件工程
酸奶乳酪4 天前
矩阵和向量的双重视角
线性代数·矩阵
三维重建-光栅投影4 天前
结构光三维重建之线结构光标定(光平面法)
平面
lytk994 天前
矩阵中寻找好子矩阵
线性代数·算法·矩阵
fFee-ops4 天前
240. 搜索二维矩阵 II
线性代数·矩阵
fFee-ops4 天前
54. 螺旋矩阵
线性代数·矩阵
hansang_IR5 天前
【线性代数基础 | 那忘算9】基尔霍夫(拉普拉斯)矩阵 & 矩阵—树定理证明 [详细推导]
c++·笔记·线性代数·算法·矩阵·矩阵树定理·基尔霍夫矩阵