선의 매개변수 방정식

이 페이지에서는 점과 벡터 또는 두 점에서 선의 매개변수 방정식을 계산하는 방법을 찾을 수 있습니다. 또한 매개변수 방정식을 사용하여 선에서 다양한 점을 얻는 방법도 알아봅니다. 게다가, 여러 가지 예를 볼 수 있고, 해결된 연습 문제를 통해 연습할 수도 있습니다.

선의 매개변수 방정식을 찾는 방법

선의 매개변수 방정식을 결정하려면 해당 선의 방향 벡터와 선에 속하는 점만 있으면 됩니다.

\vv{\text{v}}

는 선의 방향 벡터이고

P

오른쪽에 속하는 점:

\vv{\text{v}}= (\text{v}_1,\text{v}_2) \qquad P(P}_1,P_2)

선의 매개변수 방정식 에 대한 공식은 다음과 같습니다.

\displaystyle \begin{cases} x=P_1+t\cdot\text{v}_1 \\[1.7ex] y=P_2+t\cdot\text{v}_2 \end{cases}

금:

  • x

    그리고

    y

    는 선 위의 모든 점의 데카르트 좌표입니다.

  • P_1

    그리고

    P_2

    선의 일부인 알려진 점의 좌표입니다.

  • \text{v}_1

    그리고

    \text{v}_2

    선의 방향 벡터의 구성 요소입니다.

  • t

    값이 선의 각 점에 따라 달라지는 스칼라(실수)입니다.

따라서 매개변수 방정식은 선을 분석적으로 표현하는 방법입니다.

3차원 선의 매개변수 방정식

이것은 평면에 있는 선의 매개변수 방정식입니다. 즉, 2개 좌표(R2)의 점과 벡터로 작업할 때입니다. 그러나 공간(R3)에서 계산을 수행하는 경우 세 번째 구성 요소 Z에 대한 추가 방정식을 추가해야 합니다.

\displaystyle \begin{cases} x=P_1+t\cdot\text{v}_1 \\[1.7ex] y=P_2+t\cdot\text{v}_2 \\[1.7ex] z=P_3+t\cdot\text{v}_3\end{cases}

반면에 매개변수 방정식 외에도 선을 수학적으로 설명하는 다른 방법이 있다는 점을 명심하십시오. 벡터 방정식, 연속 방정식, 암시적(또는 일반) 방정식, 명시적 방정식 및 점-기울기 방정식 앨린. 저희 웹사이트에서 각각의 내용을 확인하실 수 있습니다.

선의 매개변수 방정식을 결정하는 예

이제 예제를 사용하여 선의 매개변수 방정식을 찾는 방법을 살펴보겠습니다.

  • 점을 통과하는 선의 매개변수 방정식을 작성하십시오.

    P

    그리고

    \vv{\text{v}}

    안내 벡터로:

\vv{\text{v}}= (3,-2) \qquad P(4,1)

선의 매개변수 방정식을 계산하려면 해당 공식을 적용해야 합니다.

\displaystyle \begin{cases} x=P_1+t\cdot\text{v}_1 \\[1.7ex] y=P_2+t\cdot\text{v}_2 \end{cases}

따라서 점의 좌표와 방향 벡터를 공식으로 대체합니다.

\displaystyle \begin{cases} x=4+t\cdot 3 \\[1.7ex] y=1+t\cdot(-2) \end{cases}

\displaystyle \begin{cases} x=4+3t \\[1.7ex] y=1-2t \end{cases}

선의 매개변수 방정식에서 점 얻기

선의 매개변수 방정식을 찾으면 선이 통과하는 점을 계산하는 것이 매우 쉽습니다. 선의 한 점을 결정하려면 매개변수에 값을 지정해야 합니다.

\bm{t}

선의 매개변수 방정식.

예를 들어, 다음과 같은 선의 매개변수 방정식이 주어집니다.

\displaystyle \begin{cases} x=2+t \\[1.7ex] y=-1+3t \end{cases}

교체를 통해 선상의 점을 얻을 수 있습니다.

t

예를 들어 임의의 숫자로

t=1:

\displaystyle \begin{cases} x=2+1= 3 \\[1.7ex] y=-1+3\cdot 1=2 \end{cases}

\bm{A(3,2)}

그리고 변수를 바꾸면 선의 다른 점을 계산할 수 있습니다.

t

예를 들어 다른 번호로

t=2:

\displaystyle \begin{cases} x=2+2= 4 \\[1.7ex] y=-1+3\cdot 2=5 \end{cases}

\bm{B(4,5)}

따라서 우리는 선상에서 무한히 많은 점을 얻을 수 있습니다.

t

무한한 가치를 가질 수 있습니다.

두 점에서 선의 매개변수 방정식을 계산하는 방법

매개변수 방정식의 또 다른 일반적인 문제는 선에 속하는 2개의 점을 제공하고 그로부터 매개변수 방정식을 계산해야 한다는 것입니다. 예제를 통해 어떻게 해결되는지 살펴보겠습니다.

  • 다음 두 점을 통과하는 선의 매개변수 방정식을 구합니다.

A(2,4) \qquad B(5,-3)

위 섹션에서 보았듯이 선의 매개변수 방정식을 찾으려면 방향 벡터와 그 위의 점이 필요합니다. 오른쪽에 이미 점이 있지만 방향 벡터가 없습니다. 따라서 먼저 선의 방향 벡터를 계산한 다음 매개변수 방정식을 계산해야 합니다 .

선의 방향 벡터를 찾으려면 표현식에 제공된 두 점으로 정의된 벡터를 계산하면 됩니다.

\vv{AB} = B - A = (5,-3) - (2,4) = (3,-7)

그리고 선의 방향 벡터도 알고 나면 매개변수 방정식을 찾으려면 다음 공식을 적용하면 됩니다.

\displaystyle \begin{cases} x=P_1+t\cdot\text{v}_1 \\[1.7ex] y=P_2+t\cdot\text{v}_2 \end{cases}

\displaystyle \begin{cases} x=2+t\cdot 3 \\[1.7ex] y=4+t\cdot(-7) \end{cases}

\displaystyle \begin{cases} x=2+3t \\[1.7ex] y=4-7t \end{cases}

이 경우 매개변수 방정식을 정의하기 위해 점 A를 사용했지만 명령문에서 제공하는 다른 점과 함께 작성하는 것도 옳습니다.

\displaystyle \begin{cases} x=5+3t \\[1.7ex] y=-3-7t \end{cases}

선의 매개변수 방정식 문제 해결

연습 1

방향 벡터가 다음과 같은 선의 매개변수 방정식을 구합니다.

\vv{\text{v}}

그리고 그 지점을 지나

P:

\vv{\text{v}}= (-1,-2) \qquad P(5,0)

선의 매개변수 방정식을 찾으려면 해당 공식을 적용하면 됩니다.

\displaystyle \begin{cases} x=P_1+t\cdot\text{v}_1 \\[1.7ex] y=P_2+t\cdot\text{v}_2 \end{cases}

\displaystyle \begin{cases} x=5+t\cdot (-1) \\[1.7ex] y=0+t\cdot(-2) \end{cases}

\displaystyle \begin{cases} x=5-t \\[1.7ex] y=-2t \end{cases}

연습 2

파라메트릭 방정식으로 정의된 다음 선의 서로 다른 두 점을 계산합니다.

\displaystyle \begin{cases} x=1+5t \\[1.7ex] y=-4-3t \end{cases}

매개변수 방정식으로 표현된 선에서 점을 얻으려면 매개변수에 값을 부여해야 합니다.

t.

따라서 첫 번째 점을 계산하기 위해 미지수를 대체합니다.

t

예를 들어

t=0:

\displaystyle \begin{cases} x=1+5\cdot 0 = 1 \\[1.7ex] y=-4-3\cdot 0 = -4 \end{cases}

\bm{A(1,-4)}

그리고 우리가 제공한 선에서 두 번째 점을 찾으려면

t

예를 들어

t=1:

\displaystyle \begin{cases} x=1+5\cdot 1 = 6 \\[1.7ex] y=-4-3\cdot 1 = -7 \end{cases}

\bm{B(6,-7)}

매개변수에 부여하는 값에 따라 달라지기 때문에 다른 점수를 얻었을 수도 있습니다.

t.

하지만 동일한 절차를 따르면 모든 것이 정상입니다.

연습 3

다음 사항을 고려하면:

P(3,-1)

이 점이 다음 선에 속하는지 여부를 확인합니다.

\displaystyle \begin{cases} x=-3+2t \\[1.7ex] y=1+2t \end{cases}

점이 선에 속하는지 확인하려면 해당 좌표를 선의 방정식으로 대체하고 각 방정식에서 동일한 매개변수 값을 찾는지 확인해야 합니다.

t.

그러한 경우에는 점이 선의 일부라는 것을 의미하고, 그렇지 않으면 선이 이 점을 통과하지 않는다는 것을 의미합니다.

따라서 점의 좌표를 선의 매개변수 방정식으로 대체합니다.

\displaystyle \begin{cases} 3=-3+2t \\[1.7ex] -1=1+2t \end{cases}

그리고 우리는 두 가지 결과 방정식을 푼다:

X 좌표

3 = -3 +2t

3+3 = 2t

6=2t

\cfrac{6}{2}=t

3=t

Y 좌표

-1 = 1 +2t

-1-1 = 2t

-2=2t

\cfrac{-2}{2}=t

-1=t

우리는 두 가지 값을 얻었습니다.

t

다르기 때문에 요점이 일치하지 않습니다.

연습 4

다음 두 점을 통과하는 선의 매개변수 방정식을 계산합니다.

A(-1,4) \qquad B(-2,4)

선의 매개변수 방정식을 계산하려면 선의 방향 벡터와 점 중 하나를 알아야 합니다. 이 경우 선 위에 이미 점이 있지만 방향 벡터가 없습니다. 따라서 먼저 선의 방향 벡터를 계산한 다음 매개변수 방정식을 계산해야 합니다.

선의 방향 벡터를 찾으려면 표현식에 제공된 두 점으로 정의된 벡터를 계산하면 됩니다.

\vv{AB} = B - A = (-2,4) - (-1,4) = (-1,0)

그리고 선의 방향 벡터를 이미 알고 있으면 매개변수 방정식을 찾기 위해 다음 공식을 적용하기만 하면 됩니다.

\displaystyle \begin{cases} x=P_1+t\cdot\text{v}_1 \\[1.7ex] y=P_2+t\cdot\text{v}_2 \end{cases}

\displaystyle \begin{cases} x=-1+t\cdot (-1) \\[1.7ex] y=4+t\cdot 0 \end{cases}

\displaystyle \begin{cases} x=-1-t\\[1.7ex] y=4 \end{cases}

이 경우 매개변수 방정식을 정의하기 위해 점 A를 선택했지만 명령문에서 제공하는 다른 점과 함께 이를 작성하는 것도 유효합니다.

\displaystyle \begin{cases} x=-2-t\\[1.7ex] y=4 \end{cases}

매개변수 방정식의 응용

분명히 매개변수 방정식의 주요 용도는 앞서 본 것처럼 선을 정의하는 것입니다. 그러나 파라메트릭 방정식은 다른 유형의 기하학적 요소를 설명하는 데에도 사용됩니다.

예를 들어, 모든 원주는 매개변수 방정식으로 표현될 수 있습니다. 응

r

는 원의 반지름이고

C(x_0,y_0)

는 중심 좌표이고 원의 매개변수화는 다음과 같습니다.

\displaystyle \begin{cases} x=x_0+r\cdot \text{cos}(t) \\[1.7ex] y=y_0+r\cdot\text{sen}(t) \end{cases}

마찬가지로 타원 도 구성할 수 있습니다. 응

C(x_0,y_0)

는 타원 중심의 좌표이고,

a

수평 반경과

b

수직 반경, 타원의 매개변수 방정식은 다음과 같습니다.

\displaystyle \begin{cases} x=x_0+a\cdot \text{cos}(t) \\[1.7ex] y=y_0+b\cdot\text{sen}(t) \end{cases}

마찬가지로, 포물선이나 쌍곡선과 같은 다른 곡선의 매개변수 표현도 가능합니다. 훨씬 더 복잡하기 때문에 이 기사에서는 표시하지 않습니다.

마지막으로 계획은 파라메트릭 표현식으로 정의할 수도 있습니다. 실제로 평면의 매개변수 방정식은 다음과 같습니다.

\displaystyle \begin{cases} x=x_0+\lambda\cdot \text{u}_1 + \mu \cdot \text{v}_1  \\[1.7ex] y=y_0+\lambda\cdot \text{u}_2 + \mu \cdot \text{v}_2 \\[1.7ex] z=z_0+\lambda\cdot \text{u}_3 + \mu \cdot \text{v}_3 \end{cases}

BE

P(x_0,y_0,z_0)

평면의 고정점, 계수

\lambda

그리고

\mu

두 개의 알려지지 않은 매개변수

\vv{\text{u}}= (\text{u}_1,\text{u}_2)

그리고

\vv{\text{v}}=(\text{v}_1,\text{v}_2)

평면에 포함된 서로 다른 방향의 두 벡터.

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