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Ejemplos sencillos de $3 \times 3$ matrices de rotación

Me gustaría tener algunos ejemplos numéricamente sencillos de $3 \times 3$ Matrices de rotación que son fáciles de manejar en cálculos manuales (utilizando sólo el cerebro y un lápiz). Las matrices que contienen demasiados ceros y unos son aburridas, y las que tienen raíces cuadradas son indeseables. Un buen ejemplo es algo como $$ M = \frac19 \begin{bmatrix} 1 & -4 & 8 \\ 8 & 4 & 1 \\ -4 & 7 & 4 \end{bmatrix} $$ ¿Alguien tiene otros ejemplos o un proceso para generarlos?

Una fórmula general para una matriz de rotación es la siguiente aquí . Así que un posible enfoque sería elegir $u_x$ , $u_y$ , $u_z$ y $\theta$ para que consigas algo sencillo. Suficientemente simple para cálculos manuales, pero no trivial. Como el ejemplo anterior.

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¿Te refieres a la matriz de rotación? es.wikipedia.org/wiki/Matriz_de_rotación

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Sí, a eso me refería. La página de Wikipedia tiene un ejemplo que no está tan mal -- el que empieza por $Q = (0.64 \quad 0.36 \quad \ldots)$ . Pero, aún así, ¿qué te parecería multiplicar esta matriz por su transpuesta, a mano? Asqueroso, ¿verdad?

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Siempre que tengo la oportunidad de enseñar álgebra lineal hago cosas como las siguientes para producir matrices de rotación "bonitas". La idea básica es que una composición de dos reflexiones es siempre una rotación. Me limito a 3D en lo que sigue.

La razón por la que creo que esto encaja aquí es que los reflejos suelen tener bonitas matrices. Si reflejamos $\Bbb{R}^3$ respecto al plano con normal $\vec{n}=(n_1,n_2,n_3)$ entonces ese reflejo $s$ viene dada por la receta $$ s(\vec{x})=\vec{x}-2\,\frac{\vec{x}\cdot\vec{n}}{\Vert\vec{n}\Vert^2}\vec{n}. $$ Si $\vec{n}$ tiene componentes racionales, entonces la matriz de $s$ con respecto a la base estándar tendrá entradas racionales. Como necesitamos dos reflexiones para obtener una rotación, podemos multiplicar dos matrices de este tipo, o bien utilizar una opción muy sencilla de $\vec{n}$ para el otro.

Por ejemplo, la reflexión respecto al plano $3x+2y+z=0$ con $\vec{n}=(3,2,1)$ envía $$ \begin{aligned} (1,0,0)&\mapsto(1,0,0)-\frac37(3,2,1)=\frac17(-2,-6,-3),\\ (0,1,0)&\mapsto(0,1,0)-\frac27(3,2,1)=\frac17(-6,3,-2),\\ (0,0,1)&\mapsto(0,0,1)-\frac17(3,2,1)=\frac17(-3,-2,6). \end{aligned} $$ Si (post)componemos esto con la reflexión $(x,y,z)\mapsto(-x,y,z)$ obtenemos la rotación representada por la matriz $$ R=\frac17\left( \begin{array}{rrr} 2&6&3\\ -6&3&-2\\ -3&-2&6 \end{array}\right). $$ El eje de rotación aquí tiene que ser un vector que sea perpendicular a ambos $\vec{n}$ y $(1,0,0)$ (la normal del segundo plano de reflexión). El producto cruzado $\vec{w}=(0,-1,2)$ es uno de esos vectores, y puedes fácilmente verificar que $R(0,-1,2)^T=(0,-1,2)^T$ .

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Un enfoque excelente, que suele producir matrices aún más "pequeñas" que mi método. Este es el camino a seguir, sin duda.

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Una reflexión mapea un sistema ortonormal de vectores a otro sistema ortonormal, pero invierte la lateralidad. Para corregir la lateralidad, puedes permutar el conjunto de vectores, sustituir uno por su negativo o hacer otra reflexión. Tú eliges.

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Creo que ambas ideas son muy buenas. El método de Jyrki nos da unas buenas matrices, y luego multiplicarlas (la idea de Steven) nos permite generar nuevas matrices a partir de las antiguas.

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Matthew Scouten Puntos 2518

Aquí tienes algunas:

$$\left[ \begin {array}{ccc} 1/3&2/3&2/3\\ 2/3&-2/3&1/3\\ 2/3&1/3&-2/3\end {array} \right] $$ $$\left[ \begin {array}{ccc} 2/7&3/7&6/7\\ 3/7&-6/7&2/7\\ 6/7&2/7&-3/7\end {array} \right] $$ $$ \left[ \begin {array}{ccc} \frac{2}{11}&{\frac {6}{11}}&{\frac {9}{11}}\\ -{\frac {6}{11}}&-{\frac {7}{11}}&{\frac {6}{11}} \\ {\frac {9}{11}}&-{\frac {6}{11}}&\frac{2}{11}\end {array} \right] $$

EDIT: aquí están las pequeñas soluciones enteras positivas de $a^2 + b^2 + c^2 = d^2$ con $a \le b \le c$ y $\gcd(a,b,c,d)=1$ en orden creciente $b^2 + c^2$ :

$$\eqalign{1^2 + 2^2 + 2^2 &= 3^2\cr 2^2 + 3^2 + 6^2 &= 7^2\cr 4^2 + 4^2 + 7^2 &= 9^2\cr 1^2 + 4^2 + 8^2 &= 9^2\cr 6^2 + 6^2 + 7^2 &= 11^2\cr 2^2 + 6^2 + 9^2 &= 11^2\cr 3^2 + 4^2 + 12^2 &= 13^2\cr 2^2 + 10^2 + 11^2 &= 15^2\cr 2^2 + 5^2 + 14^2 &= 15^2\cr 8^2 + 9^2 + 12^2 &= 17^2\cr 1^2 + 12^2 + 12^2 &= 17^2\cr }$$

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Muy bonito. Especialmente el primero. ¿Cómo las generó?

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@bubba: Se obtiene la primera (hasta firmar posibilidades) de la receta general de mi respuesta con la elección $\vec{n}=(1,1,1)$ . +1, ¡por supuesto!

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Parece que la clave está en encontrar un vector unitario con componentes racionales. O, equivalentemente, encontrar enteros pequeños $a$ , $b$ , $c$ , $d$ con $a^2 + b^2 + c^2 = d^2$ . No puede haber muchos de estos.

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Mike Puntos 1113

Ten en cuenta que el producto de dos matrices racionales también será una matriz racional. Esto te permite construir un montón de matrices racionales rotatón componiéndolas. Por ejemplo: $$ \frac15 \begin{pmatrix} 3 & 4 & 0 \\ -4 & 3 & 0 \\ 0 & 0 & 5 \end{pmatrix} \cdot \frac1{13} \begin{pmatrix} 5 & 0 & -12 \\ 0 & 13 & 0 \\ 12 & 0 & 5 \end{pmatrix} = \frac1{65} \begin{pmatrix} 15 & 52 & -36 \\ -20 & 39 & 48 \\ 60 & 0 & 25 \end{pmatrix} $$ por lo que esta última también es una matriz de rotación racional.

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Buena idea. Gracias.

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sugarPhlox Puntos 6

Algunas entradas de la matriz de rotación, ya sean $2 \times 2$ o $3 \times 3$ son las funciones trigonométricas; para garantizar que las entradas de la matriz sean números sencillos y menos costosos desde el punto de vista computacional, elija múltiplos enteros de $\pi$ en la que las funciones trigonométricas son $1, -1$ o $0$ .

¿Es eso lo que querías decir?

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Las matrices de rotación con muchos ceros y unos suelen corresponder a rotaciones alrededor de uno de los ejes en las que el ángulo de rotación es múltiplo de $\pi/2$ . Aburrido (como escribí en la pregunta).

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Además, las entradas de la matriz dependen también del eje de rotación, no sólo del ángulo. Así que también tienes que elegir el eje con criterio.

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Sí, gracias por señalarlo. Puedes considerar todas las demás rotaciones en el plano cartesiano en lugar de esos múltiplos específicos de pi y truncar estos resultados a una cantidad razonable de decimales o cifras significativas; sin embargo, esto podría llevar a perder precisión si realizas muchas rotaciones basándote en la primera. O también podría considerar secuencias de rotaciones de un punto o colección de puntos alrededor del origen, pero esto sólo da lugar a más álgebra matricial que probablemente no desee.

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