初二数学知识点归纳:投影
知识点总结
一、投影:
1.平行投影:太阳光线可以看成平行光线,像这样的光线所形成的投影称为平行投影。
平行投影的特征:(1)点的投影仍是点;(2)直线的投影一般仍是直线;(3)一点在某直线上,则该点的投影一定在该直线的投影上;(4)直线上两线段之比,等于其影长之比;
(5)两直线平行,其投影平行或在同一直线上。
2.中心投影:灯光的光线可以看成是从同一点发出的(即为点光源),像这样的光线所形成的投影称为中心投影。
中心投影的特征:(1)对应点连线都经过一点,这一点就是光源的位置;(2)物体的投影的大小,是随着光源距离物体的远近而变化的,或者是随物体离投影面的远近而变化的;
(3)中心投影不能反映原物体的真实形状和大小。
3.正投影:投影线垂直于投影面时产生的投影叫做正投影。
正投影的特征:(1)当平面图形平行于投影面时,它的正投影是与它全等的平面几何图形(点的正投影仍是一个点);(2)当平面图形垂直于投影面时,它的正投影是一条线段(线段垂直于投影面时的正投影是一个点);(3)当平面图形位于投影面上时,它的正投影是它本身。
二、太阳光与影子:
物体在太阳光线照射的不同时刻,不仅影子的长短在变化,而且影子的方向也改变,根据不同时刻影长的变换规律,以及太阳东升西落的自然规律,可以判断时间的先后顺序。
三、灯光与影子:
在某确定灯光下固定物体的影子与方向是一定的,对灯而言,移动的物体离灯越近,影子越短,离灯越远,影子越长。
四、视点、视线、盲区:
眼睛的位置称为视点,由视点发出的线称为视线,看不到的区域称为盲区。
常见考法
把投影与相似形、三角函数等知识结合,求物长或影长。
误区提醒
误认为中心投影下,两个物体的高不可能同时与影长相等。
【典型例题】(2010年浙江杭州)四个直立在地面上的字母广告牌在不同情况下,在地面上的投影(阴影部分)效果如图.则在字母“L”、“K”、“C”的投影中,与字母“N”属同一种投影的有()
A.“L”、“K”B.“C”C.“K”D.“L”、“K”、“C”
【解析】“L”、“K”是平行投影,C是正投影。故本题选A.
投影的产生:物体在光线的照射下,就会在地面或墙壁上出现物体的影子。投射线通过物体,向选定的面投射,并在该面上得到图形的方法称为投影法。
投影规律:
主视图和俯视图都反映物体的长度,且长对正。
主视图和左视图都反映物体的高度,且高平齐。
俯视图和左视图都反映物体的宽度,且宽一致。
练习
1.下面四幅图是两个物体不同时刻在太阳光下的影子,按照时间的先后顺序正确的是()
(A)A→B→C→D(B)D→B→C→A(C)C→D→A→B(D)A→C→B→D
2.球的正投影是()
(A)圆面(B)椭圆面(C)点(D)圆环
3.在同一时刻,两根长度不等的竿子置于阳光之下,但看到它们的影长相等,那么这两根竿子的相对位置是()
(A)两竿都垂直于地面(B)两竿平行斜插在地上
(C)两根竿子不平行(D)一根竿倒在地上
4.平行投影中的光线是()
(A)平行的(B)聚成一点的(C)不平行的(D)向四面发散的
5.两个不同长度的的物体在同一时刻同一地点的太阳光下得到的投影是()
(A)相等(B)长的较长(C)短的较长(D)不能确定
初二数学知识点归纳:方差
方差的计算、知识点归纳
方差在考试中考察不是很难,记住基本公式往里带就能解答正确,但是方差的概念让不少同学为此很是头痛。那方差到底是什么,怎样计算呢,下面小编就为大家整理一些题型和解题方法技巧。
一、概念和公式
方差的概念与计算公式,例1两人的5次测验成绩如下:X:50,100,100,60,50E(X)=72;Y:73,70,75,72,70E(Y)=72。平均成绩相同,但X不稳定,对平均值的偏离大。方差描述随机变量对于数学期望的偏离程度。单个偏离是消除符号影响方差即偏离平方的均值,记为D(X):直接计算公式分离散型和连续型,具体为:这里是一个数。推导另一种计算公式得到:“方差等于平方的均值减去均值的平方”。其中,分别为离散型和连续型计算公式。称为标准差或均方差,方差描述波动程度。
基本定义:设X是一个随机变量,若E{[X-E(X)]2}存在,则称E{[X-E(X)]2}为X的方差,记为D(X),Var(X)或DX。即D(X)=E{[X-E(X)]2}称为方差,而σ(X)=D(X)0.5(与X有相同的量纲)称为标准差(或均方差)。即用来衡量一组数据的离散程度的统计量。方差刻画了随机变量的取值对于其数学期望的离散程度。(标准差、方差越大,离散程度越大。否则,反之)若X的取值比较集中,则方差D(X)较小,若X的取值比较分散,则方差D(X)较大。因此,D(X)是刻画X取值分散程度的一个量,它是衡量取值分散程度的一个尺度。
当数据分布比较分散(即数据在平均数附近波动较大)时,各个数据与平均数的差的平方和较大,方差就较大;当数据分布比较集中时,各个数据与平均数的差的平方和较小。因此方差越大,数据的波动越大;方差越小,数据的波动就越小
二、计算方法和原理
若x1,x2,x3......xn的平均数为m则方差方差公式方差公式例1两人的5次测验成绩如下:
X:50,100,100,60,50E(X)=72;
Y:73,70,75,72,70E(Y)=72。
平均成绩相同,但X不稳定,对平均值的偏离大。方差描述随机变量对于数学期望的偏离程度。
单个偏离是消除符号影响方差即偏离平方的均值,记为D(X):
直接计算公式分离散型和连续型,具体为:这里是一个数。推导另一种计算公式
得到:“方差等于平方的均值减去均值的平方”。
其中,分别为离散型和连续型的计算公式。称为标准差或均方差,方差描述波动。
设一组数据x1,x2,x3……xn中,各组数据与它们的平均数x(拔)的差的平方分别是(x1-x拔)2,(x2-x拔)2……(xn-x拔)2,那么我们用他们的平均数来衡量这组数据的波动大小,并把它叫做这组数据的方差。
方差分析的基本原理是认为不同处理组的均数间的差别基本来源有两个:
(1)随机误差,如测量误差造成的差异或个体间的差异,称为组内差异,用变量在各组的均值与该组内变量值之偏差平方和的总和表示,记作SSw,组内自由度dfw。
(2)实验条件,即不同的处理造成的差异,称为组间差异。用变量在各组的均值与总均值之偏差平方和表示,记作SSb,组间自由度dfb。
总偏差平方和SSt=SSb+SSw。
组内SSw、组间SSb除以各自的自由度(组内dfw=n-m,组间dfb=m-1,其中n为样本总数,m为组数),得到其均方MSw和MSb,一种情况是处理没有作用,即各组样本均来自同一总体,MSb/MSw≈1。另一种情况是处理确实有作用,组间均方是由于误差与不同处理共同导致的结果,即各样本来自不同总体。那么,MSbMSw(远远大于)。
MSb/MSw比值构成F分布。用F值与其临界值比较,推断各样本是否来自相同的总体
三、计算和性质
方差的计算公式D(X)=E(X)-[E(X)]
例题:随机变量X的分布函数F(X)=﹛0,x0﹜,{x,0=x=1},{1,x1},求E(X),D(X).
步骤:E(X)=∫{-∞,+∞}xdF(x)=∫{0,1}3xdx=3/4,E(X)=∫{-∞,+∞}xdF(x)=∫{0,1}3x^4dx=3/5
D(X)=E(X)-[E(X)]=3/80
若x1,x2,x3......xn的平均数为m
则方差s^2=1/n[(x1-m)^2+(x2-m)^2+.......+(xn-m)^2]
方差即偏离平方的均值,称为标准差或均方差,方差描述随机变量x的波动程度。
计算时有些是采取1/n,有些是采取1/(n-1)。理解这个问题,首先要知道估计的无偏性,无偏性有什么好处作用。样本估计量(如[1/(n-1)][(x1-x_)^2+(x2-x_)^2+...+(xn-x_)^2])的数学期望等于整体方差,说明这个样本估计量搜索是无偏的。从分析测试的观点看,无偏性意味着测定的准确度。
方差反映了随机变量取值的平均分散程度,D(X)=E[X-E(X)]~2,实质上,方差也是一个数学期望,它是一个特殊随机变量的数学期望。学习方法
性质:1、D(C)=0;
2、D(CX)=C~2*D(X);
3、D(X+C)=D(X);
4、若X与Y独立,则D(X+或-Y)=D(X)+D(Y);
方差
方差是实际值与期望值之差平方的期望值,而标准差是方差算术平方根。在实际计算中,我们用以下公式计算方差。
方差是各个数据与平均数之差的平方的平均数,即s^2=(1/n)[(x1-x_)^2+(x2-x_)^2+...+(xn-x_)^2],其中,x_表示样本的平均数,n表示样本的数量,xn表示个体,而s^2就表示方差。
而当用(1/n)[(x1-x_)^2+(x2-x_)^2+...+(xn-x_)^2]作为样本X的方差的估计时,发现其数学期望并不是X的方差,而是X方差的(n-1)/n倍,[1/(n-1)][(x1-x_)^2+(x2-x_)^2+...+(xn-x_)^2]的数学期望才是X的方差,用它作为X的方差的估计具有“无偏性”,所以我们总是用[1/(n-1)]∑(xi-X~)^2来估计X的方差,并且把它叫做“样本方差”。
方差,通俗点讲,就是和中心偏离的程度!用来衡量一批数据的波动大小(即这批数据偏离平均数的大小)并把它叫做这组数据的方差。记作S。在样本容量相同的情况下,方差越大,说明数据的波动越大,越不稳定。
定义设X是一个随机变量,若E{[X-E(X)]^2}存在,则称E{[X-E(X)]^2}为X的方差,记为D(X),Var(X)或DX。
即D(X)=E{[X-E(X)]^2}称为方差,而σ(X)=D(X)^0.5(与X有相同的量纲)称为标准差(或均方差)。即用来衡量一组数据的离散程度的统计量。
方差刻画了随机变量的取值对于其数学期望的离散程度。(标准差.方差越大,离散程度越大。否则,反之)
若X的取值比较集中,则方差D(X)较小
若X的取值比较分散,则方差D(X)较大。
因此,D(X)是刻画X取值分散程度的一个量,它是衡量X取值分散程度的一个尺度。
计算由定义知,方差是随机变量X的函数
g(X)=∑[X-E(X)]^2pi
数学期望。即:
由方差的定义可以得到以下常用计算公式:
D(X)=∑xipi-E(x)
D(X)=∑(xipi+E(X)pi-2xipiE(X))
=∑xipi+∑E(X)pi-2E(X)∑xipi
=∑xipi+E(X)-2E(X)
=∑xipi-E(x)
方差其实就是标准差的平方。
初二数学知识点归纳:倒数
倒数就是指数学上设一个数x与其相乘的积为1的数,记为1/x或x。
倒数
1.求一个分数的倒数,例如3/4,我们只须把3/4这个分数的分子和分母交换位置,即得3/4的倒数为4/3。
2.求一个整数的倒数,只须把这个整数看成是分母为1的分数,然后再按求分数倒数的方法即可得到。
如12,即12/1,再把12/1这个分数的分子和分母交换位置,把分子做分母,分母做分子,则有1/12。
即12倒数是1/12。
说明:倒数是本身的数是1和-1。(0没有倒数)
把0.25化成分数,即1/4
再把1/4这个分数的分子和分母交换位置,把原来的分子做分母,原来的分母做分子.则是4/1
再把4/1化成整数,即4
所以0.25是4的倒数。也可以说4是0.25的倒数
也可以用1去除以这个数,例如0.25
1/0.25等于4
所以0.25的倒数4.
因为乘积是1的两个数互为倒数。
分数、整数也都使用这种规律。
求倒数的约分问题在求倒数过程中,当然要约分,如14/35
约分以后成2/5
最后按照求倒数的方法求出14/35的倒数。
数论倒数
而在数论中,还有数论倒数的概念,如果两个数a和b,它们的乘积关于模m余1,那么我们称它们互为关于模m的数论倒数。比如2*3=1(mod5),所以3是2关于5的数论倒数。数论倒数在中国剩余定理中非常重要。而辗转相除法提供了计算数论倒数的方法。
群论中的倒数
近世代数中有群,域,环等概念,其中定义了抽象的乘法运算和单位元。同样的,关于其乘法如果有乘法逆,同样可以看成是倒数。
倒数的特点
倒数的特点:一个正实数(1除外)加上它的倒数一定大于2。理由:a/b,b/a为倒数当ab时a/b一定大于1,可写为1+(a-b)/b因为b/a+(a-b)/a=b*b/a*b+(a*b-b*b)/ab=(a*a-b*b+b*b)/ab=a*a/a*b,又因为ab,所以a*aa*b,所以a*a/a*b1,所以1+(a-b)/b+a*a/a*b2,所以一个正实数加上它的倒数一定大于2。
当ba时也一样。
同理可证,一个负实数(-1除外)加上它的倒数一定小于-2。
在四则混合运算中,有时会用到倒数来解题,正规解起来很麻烦。
文章来源:http://m.jab88.com/j/56949.html
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