欧拉线

欧拉(公元1707～1783)1765年出版的《三角形的几何学》一书中,篇首介绍了一个著名定理:“三角形的外心、垂心和重心都在一条直线上,而且外心和重心的距离是垂心和重心的距离之半”.后人称三角形的外心、垂心和重心所在直线为欧拉线.下面我们通过对这个定理的证明来认识欧拉线.     

欧拉线与卡诺定理

生于瑞士的数学巨星欧拉(Leonhard Euler,1707～1783)在1765年发表的《三角形的几何学》一书中有这样一个定理:"三角形的外     

欧拉线的一个性质

我们知道 ,在所有非等边三角形中 ,外心、重心、垂心在同一直线——欧拉线上 .本文给出欧拉线的一个性质 .图 1首先 ,设△ ABC为任一个不等边三角形 ,在直角坐标系中 ,将它的任意一边 (比如 AB边 )放置在 x轴上 ,AB边的中垂线与 y轴重合 ,如图 1 ,又设 AB边长为2 a,则有定理　△ ABC的欧拉线平行于 AB边的充要条件是第三个顶点C落在椭圆 x2a2 y23a2 =1上 (除去椭圆长、短轴两端的四个顶点 ) .证明　设△ ABC的 BC边中点为 M,外心为 U,重心为 S.则经过 U、S两点的直线为欧拉线 .如图 1 ,容易求得 M点坐标 ,从而求得U点、S点坐…     

类似欧拉线的一个性质

文[1]证明了非等边△ABc的欧拉线(过重心、外心的直线)平行于边BC时,顶点A的轨迹为一个椭圆. 非等边三角形的重心、内心、界心(又称     

巧用欧拉线解题一例

文[1]中对2005年全国卷的一道向量题的解法进行了探究,原题如下:△ABC的外接圆圆心为O,两条边上的高的交点为H,OH=m(OA+OB+OC),则实数m=.图1由于该题涉及到三角形的外心和垂心,我们知道三角形的外心、重心、垂心,依次位于同一直线上,这条直线就叫三角形的欧拉线.这里笔者尝试想通过欧拉线来解决这道高考连A与BC中点D交OH于G,因为△ABC的重心既在中线AD上,又在欧拉线OH上,故G为△ABC的重心.又因为点O为外心,点H为垂心,所以OD⊥BC,AH⊥BC,则OD∥AH,所以△DOG∽△AHG.则AHOD=AGOG=2.所以OH=OA+AH=OA+2OD=OA+OB+O…     

新发现的一条类欧拉线

三角形的垂心、重心、外心三点共线 ,且垂心到重心的距离等于重心到外心距离的 2倍 ,这就是著名的欧拉定理 .前不久 ,人们又发现了一条类似的欧拉线 :三角形的界心、重心、内心三点共线 ,且界心到重心的距离等于重心到内心距离的 2倍 [1 ] .笔者在研究中又发现了一条新的类似欧     

三角形的另三条新欧拉线

三角形的内心I,重心G,界心K(过三顶点的三条等周线交点)三点共线,且IG=(1)/(2)GK. 上述结论就是大家熟知的新欧拉线定理.其中直线IGK叫新欧拉线.笔者发现,三角形还有另三条新欧拉线.     

欧拉线能与三角形的边平行吗

三角形的重心、外心、垂心共线,这条直线称为三角形的欧拉线.在平面几何中这是个著名的问题.其证明方法大致如下:     

用向量方法研究三角形欧拉线的几何特征

文[1]给出了推断三角形五“心”的向量形式的一组充要条件，这组充要条件不仅形式简捷美观，而且还具有较强的实用性，本文以三角形重心为起点，三角形两个顶点为终点的向量为基底，给出了三角形中一些特征向量(例如欧拉线所在在向量)的线性表示，进一步研究了这些特征向量的有趣的几何性质。     

和三角形的欧拉线有关的一个有趣定理

若O,G,H分别为△ABC的外心,重心,垂心,那么O,G,H三点共线．这个结论首先是由瑞士数学家欧拉（Euler,1707-1783）发现,     

Goldstein线搜索下混合共轭梯度法的全局收敛性

本文结合FR算法和DY算法,给出了一类新的杂交共轭梯度算法,并结合Goldstein线搜索,在较弱的条件下证明了算法的收敛性．数值实验表明了新算法的有效性．     

推广线搜索下一类共轭梯度法的全局收敛性

在推广线搜索下给出了一类共轭梯度法的全局收敛结果     

一类基于Wolfe线搜索下的谱共轭梯度法

在已有文献β■的基础上得到了一个新的谱共轭参数,从而构造了一个新的谱共轭梯度法.并且新方法的搜索方向不需要任何线性搜索条件而自动下降.利用标准Wolfe线搜索,在一般假设条件下,验证了该方法是全局收敛的.     

一类具有非单调线搜索的混合共轭梯度算法

提出一类求解无约束最优化问题的混合共轭梯度算法,新算法有机地结合了DY算法和HS算法的优点,并采用非单调线搜索技术在较弱条件下证明了算法的全局收敛性.数值实验表明新算法具有良好的计算效能.     

Wolfe线搜索下新的共轭梯度法的全局收敛性

共轭梯度法是求解无约束优化问题的一种重要的方法.本文提出一族新的共轭梯度法,证明了其在推广的Wolfe非精确线搜索条件下具有全局收敛性.最后对算法进行了数值实验,实验结果验证了该算法的有效性.     

Armijo线性搜索下Hager-Zhang共轭梯度法的全局收敛性

Hager和Zhang^[4]提出了一种新的非线性共轭梯度法(简称 HZ 方法), 并证明了该方法在 Wolfe搜索和 Goldstein 搜索下求解强凸问题的全局收敛性.但是HZ方法在标准Armijo 搜索下求解非凸问题是否全局收敛尚不清楚.该文提出了一种保守的HZ共轭梯度法,并且证明了这种方法在 Armijo 线性搜索下求解非凸优化问题的全局收敛性.此外,作者给出了一些 数值结果以检验该方法的有效性.     

Wolfe线搜索下一类混合共轭梯度法的全局收敛性

本文给出了一个新的共轭梯度公式,新公式在精确线搜索下与DY公式等价,并给出了新公式的相关性质.结合新公式和DY公式提出了一个新的混合共轭梯度法,新算法在Wolfe线搜索下产生一个下降方向,并证明了算法的全局收敛性,并给出了数值例子.     

Wolfe线搜索下一个全局收敛的混合共轭梯度法

对无约束优化问题, 本文给出了一个新的混合共轭梯度法公式. 在标准Wolfe非精确线搜索下,证明了由新公式所产生的算法具有下降性和全局收敛性, 并对算法进行了数值试验, 其结果表明该算法是有效的.     

精确线搜索下一种新的混合共轭梯度法

本文对于大规模无约束优化问题提出了一种新的混合β_k公式,从而提出了一种具有充分下降性的混合共轭梯度法.利用精确线搜索步长规则,在适当的假设下证明了新算法的全局收敛性.     

一种改进的Wolfe线搜索下的FR共轭梯度法

文献[3]中的改进的Wolfe线搜索算法,对于计算目标函数梯度花费较大的情形可以节省一定的计算量.本文将这种改进的Wolfe线搜索算法用于FR共轭梯度法,并证明了该算法在参数σ≤1/2的情况下与Wolfe线搜索下的FR共轭梯度法具有相同的理论性质.数值实验表明该算法是可行的和有效的.