复数与二维旋转

复数与二维旋转

复数

如下图中所示,定义一个复平面,存在一个复数Z,其中横坐标Re代表复数Z的实部,纵坐标Im代表虚部
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可以得出复数 Z 其实就是对基底 {1, i} 的线性组合,且可以写成向量形式,如下所示:
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定义与性质

首先,假设存在两个复数Z1和Z2,分别为:
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加减法

对应分量直接相加减。
在这里插入图片描述在这里插入图片描述

乘法

对于两个复数的乘法,我们可以直接使用乘法分配率进行计算。
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同时,进行一个定义,即 i^2 = -1 ,这会使上式进一步化简为下式中的形式:
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同时,观察上式,进一步写成矩阵与向量相乘的形式:
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也就是说,左侧的矩阵,对右侧的向量(Z2)进行了一个旋转变换。而且,这个变换与左乘复数Z1是等价的。

一些性质

同时,在矩阵形式下,复数的乘法和矩阵的乘法也是等价的,Z1与Z2矩阵相乘结果如下所示,这与上述的复数直接相乘,再写成矩阵形式具有相同的结果。
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此外,复数相乘还满足乘法交换律,进行如下尝试可以证明:
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一些特殊的复数

实数1,即复数Z中的分量a = 1,分量b = 0,Z = 1 + 0i
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虚数i,即复数Z中的分量a = 0,分量b = 1,Z = 0 + 1i
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对 i 平方进行计算:
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即也证明了 i^2 = -1。

复数的模长与共轭

模长计算:
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定义复数 Z 的共轭为:
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即只需要翻转复数 Z 的虚部。
我们可以利用复数与复数的共轭相乘,计算复数的模长:
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即:
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复数相乘与2D旋转

继续回到之前的旋转问题,复数相乘等同于左乘一个矩阵,在这里插入图片描述带来的旋转变换。
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a,b在复平面中的含义如上图所示,对矩阵进行一个简单变换会更加明了:
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到此为止,我们就见到了熟悉的二维旋转矩阵:
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即左乘一个复数Z,代表逆时针旋转了θ度,其中θ通过下式计算:在这里插入图片描述
并进行了尺度为 ||Z|| 的缩放。

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