使用向量法求点到平面的距离(计算器技巧)

在立体几何中,求点到平面的距离是一个常见题型。传统方法计算量较大,但借助科学计算器的向量功能,我们可以快速、准确地得到答案。下面是详细的操作步骤。

步骤1:准备工作 - 定义坐标

首先,我们需要确定题目中四个关键点的空间坐标:

这里的核心任务是求点 \( P \) 到由 \( A, B, C \) 三点确定的平面的距离。

步骤2:构造平面内的两个向量

为了描述这个平面,我们需要平面上的两个不共线的向量。通常我们选取由 \( A \) 点出发的两个向量:

\( \vec{AB} = B - A = (B_x - A_x, B_y - A_y, B_z - A_z) \)
\( \vec{AC} = C - A = (C_x - A_x, C_y - A_y, C_z - A_z) \)

步骤3:计算平面的法向量 \( \vec{n} \)

平面的法向量 \( \vec{n} \) 垂直于平面上的所有向量,可以通过 \( \vec{AB} \) 和 \( \vec{AC} \) 的叉积(Cross Product)得到。

叉积的计算公式如下(以 \( \vec{AB} = (u_1, u_2, u_3) \) 和 \( \vec{AC} = (v_1, v_2, v_3) \) 为例):

\[ \vec{n} = \vec{AB} \times \vec{AC} = \begin{vmatrix} \mathbf{i} & \mathbf{j} & \mathbf{k} \\ u_1 & u_2 & u_3 \\ v_1 & v_2 & v_3 \end{vmatrix} = (u_2v_3 - u_3v_2)\mathbf{i} + (u_3v_1 - u_1v_3)\mathbf{j} + (u_1v_2 - u_2v_1)\mathbf{k} \]

你也可以直接在科学计算器中利用向量功能计算叉积。例如,若令:

  • 向量 \( \mathbf{VctA} = (1, 2, 3) \)
  • 向量 \( \mathbf{VctB} = (4, 5, 6) \)

在计算器中进入向量模式,依次输入两个向量后,使用“向量叉积”功能(通常表示为 \( \times \) )即可求出法向量 \( \vec{n} \)。

计算器输入向量叉积

= 键后,计算器会显示叉积结果向量 \( \vec{n} \):

计算器显示叉积结果

步骤4:使用计算器计算投影值

点到平面的距离公式为:\( d = \frac{|\vec{AP} \cdot \vec{n}|}{|\vec{n}|} \)。我们利用计算器的向量模式来计算公式的核心部分。

  1. 进入计算器的“向量”模式。
  2. 定义向量 VctA:这是从平面上任意一点指向点 \( P \) 的向量,我们使用 \( \vec{AP} = P - A \)。
  3. 定义向量 VctB:这是我们在步骤3中计算出的法向量 \( \vec{n} \)。
  4. 在计算器中输入公式:VctA · VctB ÷ Abs(VctB) 然后按 =
计算器输入投影公式

这一步计算的是向量 \( \vec{AP} \) 在法向量 \( \vec{n} \) 上的投影的标量值。因为没有加最外层的绝对值,所以结果可能是负数。我们将在下一步处理符号问题。

步骤5:获取精确的最终答案(关键技巧)

上一步得到了一个小数,并且可能为负数。为了得到带根号的精确正值,我们使用以下技巧:

  1. 将上一步的计算结果(Ans)储存到变量中。例如,按 STOx 将结果存入变量 \( x \)。
  2. 将结果存入变量x
  3. 切换到常规的“计算”模式。
  4. 输入表达式 \( \sqrt{x^2} \) 并按 =。计算器就会显示最终的、化简过的、带根号的正确答案!
  5. 计算x的平方根得到精确值

为什么这个方法有效?

这个技巧一箭双雕:
1. 处理正负号:对一个数先平方再开方,等效于取它的绝对值 ( \( \sqrt{x^2} = |x| \) ),完美解决了第4步中可能出现的负号问题。
2. 小数转根式:在“计算”模式下,将一个无理数平方后(如果原无理数是一个整数开方后得到的),可以得到一个整数,再对这个整数开根号,可以得到带根号和分数(如果有)形式的结果。