曲率
式チートシート
$ x\mapsto f(x)の場合
$ R=\frac{(1+f'(x)^2)^\frac32}{|f''(x)|}
微少量で表す場合
$ R=\frac{((\mathrm{d}y)^2+(\mathrm{d}x)^2)^\frac32}{\left|\frac{\mathrm{d}^2y}{{\mathrm{d} x}^2}\right|(\mathrm{d}x)^3}
$ f'(x)\ll 1なら、$ \frac1R\simeq|f''(x)|と近似できる
媒介変数表示
$ R=\frac{|\mathrm d(x,y)|^3}{y''\mathrm dx-x''\mathrm dy}
導出
$ \hat{\dot{\bm r}}(t)と$ \hat{\dot{\bm r}}(t+\mathrm dt)で作られる扇形の角を$ \mathrm d\thetaとすると、$ \forall t:|\hat{\dot{\bm r}}(t)|=1だから$ |\mathrm d\hat{\dot{\bm r}}|=\mathrm d\theta
$ \bm r(t)から$ \dot{\hat{\dot{\bm r}}}(t)を、$ \bm r(t+\mathrm dt)から$ \dot{\hat{\dot{\bm r}}}(t+\mathrm dt)を伸ばし、その交点を中心とする扇形を考える
$ \forall t:\hat{\dot{\bm r}}(t)\bot\dot{\hat{\dot{\bm r}}}(t)だから、この扇形の角も$ \mathrm d\thetaである
扇形の弧長は$ |\mathrm d\bm r(t)|だから、扇形の径を$ \rhoとすると、$ |\mathrm d\bm r(t)|=\rho\mathrm d\thetaである
$ \therefore|\mathrm d\bm r|=\rho|\mathrm d\hat{\dot{\bm r}}|
$ \iff\rho=\frac{|\mathrm d\bm r|}{|\mathrm d\hat{\dot{\bm r}}|}
$ =\frac{|\dot{\bm r}|}{|\dot{\hat{\dot{\bm r}}}|}
$ =\frac{|\dot{\bm r}|^2}{|(\bm I-\hat{\dot{\bm r}}\hat{\dot{\bm r}})\cdot\ddot{\bm r}|}
$ =\frac{|\dot{\bm r}|^2}{\sqrt{|\ddot{\bm r}|^2-(\hat{\dot{\bm r}}\cdot\ddot{\bm r})^2}}
$ \rhoが$ \bm rの曲率半径、$ \kappa:=\frac1\rhoが$ \bm rの曲率となる 函数形式の導出
2次元に限定する
$ r_y(t)=f(r_x(t))となる$ x\mapsto f(x)があるとする
$ \dot{\bm r}=r_x'(t)\bm e_x+f'(r_x(t))r_x'(t)\bm e_y=r_x'(t)(\bm e_x+f'(r_x(t))\bm e_y)
$ |\dot{\bm r}|^2={r_x'(t)}^2\left(1+{f'(r_x(t))}^2\right)
$ \ddot{\bm r}=r_x''(t)\bm e_x+f''(r_x(t)){r_x'(t)}^2\bm e_y+f'(r_x(t))r_x''(t)\bm e_y
$ |\ddot{\bm r}|^2={r_x''(t)}^2+\left(f''(r_x(t)){r_x'(t)}^2+f'(r_x(t))r_x''(t)\right)^2
$ =\frac{{r_x''(t)}^2}{{r_x'(t)}^2}|\dot{\bm r}|^2+f''(r_x(t)){r_x'(t)}^2\left(f''(r_x(t)){r_x'(t)}^2+2f'(r_x(t))r_x''(t)\right)
$ \dot{\bm r}\cdot\ddot{\bm r}=r_x'(t)r_x''(t)+f'(r_x(t))f''(r_x(t)){r_x'(t)}^3+{f'(r_x(t))}^2r_x'(t)r_x''(t)
$ =\frac{r_x''(t)}{r_x'(t)}|\dot{\bm r}|^2+f'(r_x(t))f''(r_x(t)){r_x'(t)}^3
$ |\ddot{\bm r}|^2-(\hat{\dot{\bm r}}\cdot\ddot{\bm r})^2=\frac{{r_x''(t)}^2}{{r_x'(t)}^2}|\dot{\bm r}|^2+f''(r_x(t)){r_x'(t)}^2\left(f''(r_x(t)){r_x'(t)}^2+2f'(r_x(t))r_x''(t)\right)-\left(\frac{r_x''(t)}{r_x'(t)}|\dot{\bm r}|+f'(r_x(t))f''(r_x(t)){r_x'(t)}^2\frac{r_x'(t)}{|\dot{\bm r}|}\right)^2
$ ={f''(r_x(t))}^2{r_x'(t)}^4+2f'(r_x(t))f''(r_x(t)){r_x'(t)}^2r_x''(t)
$ -f'(r_x(t))f''(r_x(t)){r_x'(t)}^2\frac{r_x'(t)}{|\dot{\bm r}|}\left(2\frac{r_x''(t)}{r_x'(t)}|\dot{\bm r}|+f'(r_x(t))f''(r_x(t)){r_x'(t)}^2\frac{r_x'(t)}{|\dot{\bm r}|}\right)
$ ={f''(r_x(t))}^2{r_x'(t)}^4+2f'(r_x(t))f''(r_x(t)){r_x'(t)}^2r_x''(t)
$ -2f'(r_x(t))f''(r_x(t)){r'_x(t)}^2r_x''(t)-{f'(r_x(t))}^2{f''(r_x(t))}^2\frac{{r_x'(t)}^6}{|\dot{\bm r}|^2}
$ ={f''(r_x(t))}^2{r_x'(t)}^4-{f'(r_x(t))}^2{f''(r_x(t))}^2\frac{{r_x'(t)}^6}{|\dot{\bm r}|^2}
$ ={f''(r_x(t))}^2{r_x'(t)}^4\left(1-{f'(r_x(t))}^2\frac{{r_x'(t)}^2}{|\dot{\bm r}|^2}\right)
$ ={f''(r_x(t))}^2{r_x'(t)}^4\left(1-\frac{|\dot{\bm r}|^2-{r_x'(t)}^2}{|\dot{\bm r}|^2}\right)
$ ={f''(r_x(t))}^2{r_x'(t)}^4\frac{{r_x'(t)}^2}{|\dot{\bm r}|^2}
$ =\left(\frac{f''(r_x(t))}{|\dot{\bm r}|}{r_x'(t)}^3\right)^2
$ \therefore\rho=\frac{|\dot{\bm r}|^2}{\sqrt{|\ddot{\bm r}|^2-(\hat{\dot{\bm r}}\cdot\ddot{\bm r})^2}}
$ =\frac{|\dot{\bm r}|^2}{\frac{f''(r_x(t))}{|\dot{\bm r}|}{r_x'(t)}^3}
$ =\frac{\left(\frac{|\dot{\bm r}|}{r_x'(t)}\right)^3}{f''(r_x(t))}
$ =\frac{\left(1+{f'(r_x(t))}^2\right)^\frac32}{f''(r_x(t))}
ここから、$ {f'(r_x(t))}^2\ll1\implies\rho\approx\frac{1}{f''(r_x(t))}と近似できるとわかる
この近似は正しいのか?takker.icon
$ g(x):=(1+x)^\alpha
$ g(x^2)'=2g'(x^2)x
$ g(x^2)''=4g''(x^2)x^2+2g'(x^2)
$ g(x^2)'''=8g'''(x^2)x^3+8g''(x^2)x+4g''(x^2)x
$ =8g'''(x^2)x^3+12g''(x^2)x
$ g(x^2)''''=16g''''(x^2)x^4+24g'''(x^2)x^2+24g'''(x^2)x^2+12g''(x^2)
$ =16g''''(x^2)x^4+48g'''(x^2)x^2+12g''(x^2)
$ \therefore(1+x^2)^\alpha=1+0+\frac12\cdot2g'(0)x^2+0+\frac1{4!}\cdot12g''(0)x^4+\cdots
$ =1+\alpha(1+0)^{\alpha-1}x^2+\frac12\alpha^{\underline2}(1+0)^{\alpha-2}x^4+\cdots
$ =1+\alpha x^2+\frac12\alpha^{\underline2}x^4+\cdots
$ \therefore(1+x^2)^\frac32=1+\frac32x^2+\frac38x^4+\cdots
たしかに、$ x^2\ll1\implies (1+x^2)^\frac32\approx1だ
なら$ {f'(r_x(t))}^2\ll1\implies\rho\approx\frac1{f''(r_x(t))}だな
$ \pmb c=\pmb c_0+R\begin{pmatrix}\cos\theta\\\sin\theta\end{pmatrix}
$ \dot{\pmb l}(t)//\dot{\pmb c}
$ \iff \dot l_x=-Rk\sin\theta\land\dot l_y=Rk\cos\theta\quad\text{.for }\exists k\in\R
$ \ddot{\pmb l}(t)=\ddot{\pmb c}
$ \iff \ddot l_x=-R\cos\theta\land\ddot l_y=-R\sin\theta
$ \mathrm{d}l_x=-\tan\theta{\mathrm{d}l_y}
$ \implies \mathrm{d}^2l_x=-\frac{\mathrm{d}\theta}{(\cos\theta)^2}\mathrm{d}l_y-\tan\theta\mathrm{d}^2l_y=-(1+(\tan\theta)^2)\mathrm{d}\theta\mathrm{d}l_y-\tan\theta\mathrm{d}^2l_y
$ \iff \mathrm{d}\theta=-\frac{\mathrm{d}^2l_x+\tan\theta\mathrm{d}^2l_y}{1+(\tan\theta)^2}=-(\cos\theta)^2\mathrm d^2l_x+\cos\theta\sin\theta\mathrm d^2l_y
$ \begin{dcases}\mathrm{d}\dot l_x=-Rk\cos\theta\mathrm{d}\theta=-\dot l_y\mathrm{d}\theta\\\mathrm{d}\dot l_y=-Rk\sin\theta\mathrm{d}\theta\end{dcases}
$ \iff
$ |\mathrm d\pmb l|^2=R^2k^2(\mathrm d\theta)^2
おそらく$ \mathrm{d}\theta=\frac{\mathrm dl_x\mathrm d\dot l_y-\mathrm dl_y\mathrm d\dot l_x}{(\mathrm d l_x)^2+(\mathrm d l_y)^2}\mathrm{d}tになるはず
$ \mathrm d\dot fを$ \mathrm d^2fで表す
$ \mathrm d\dot f=\mathrm d\frac{\mathrm d f}{\mathrm d t}=\frac{\mathrm d^2f\mathrm dt-\mathrm d^2t\mathrm df}{\mathrm dt}=\mathrm d^2f-(\mathrm dt)'\mathrm df
$ (\mathrm dt)'=0とするなら、$ \mathrm d\dot f=\mathrm d^2fである
曲線の曲がり具合を示す量.
曲率が大きいほど曲がり具合はきつい.
曲線の一階微分は接線の傾きであり,その接線の傾きがどう変化していくかを表したものが曲率なので,曲線の二階微分で表される.
これはうそくさいtakker.icon
実際にはかなり複雑な非線型函数になる
半径 R の円の曲率は 1/R.