¿Cuál es la diferencia entre la función seno y coseno?


Mejor respuesta

El COsine es la función trigonométrica COmplementaria del seno. ¿Recuerdas qué son los ángulos complementarios? Son ángulos que suman 90º. Entonces, si tomas el seno de un cierto ángulo, es igual al valor del coseno de ese ángulo complementario. Por ejemplo, sin (30º) = cos (60º), porque 60º es el complementario de 30º.

La diferencia de aplicación es que el seno será 0 en {0, π, 2π ..} y 1 en {π / 2, 3π / 2 ..}, donde el coseno será al revés. Entonces, por ejemplo, en una producción de puntos entre vectores, el producto será 0 siempre que los vectores sean perpendiculares. Esto significa que si el ángulo entre ellos es π / 2, entonces el resultado será 0, es decir, usará un coseno para describir esa relación. Por otro lado, un producto cruzado entre vectores será 0 siempre que los vectores estén en la misma «línea» (colineales), lo que significa 0 diferencia de ángulo o diferencia de ángulo π. Por lo tanto, usará un seno para describir esa relación. Lo mismo se puede aplicar a la física. Si una partícula se mueve en un movimiento oscilatorio y está en reposo al comienzo del experimento (t = 0, usará una función determinada. Pero si su partícula está en una amplitud máxima al comienzo de su experimento, entonces usa la otra función. ¿Puedes decirme cuál en cada caso?

Respuesta

En primer lugar, debes entender qué significan realmente las funciones seno coseno y bronceado. Luego, más adelante será fácil de correlacionarlos con el sistema real en tiempo real. El uso de seno, coseno y bronceado vino como una notación para representar la relación entre diferentes alturas de triángulo. Dado que los tramos de tipos similares siempre exhiben una relación de altura similar, es fácil aplicar los valores del patrón para encajar en una situación de ingeniería dando lugar a seno y coseno. Son simplemente proporciones en álgebra pura. Esto se puede utilizar en la mayoría de las aplicaciones del mundo físico para calcular alturas o ángulos en función de los datos disponibles.

En el siglo XVII se inició la mecánica clásica creciendo y la gente quería una manera fácil de representar la señal del cambio de hora. Si intentas trazar la posición de la señal de cambio de tiempo como una cuerda de saltar en un gráfico con la posición en el eje y y el ángulo siendo el eje x, todo lo que obtienes es un círculo. Y la posición actual, cualquier punto de la cuerda de saltar se calculará por la velocidad en que lo estabas rotando y la posición de inicio inicial. Ahora representarlo como una relación de entrada y salida es un trabajo difícil. Dado que cualquier punto en un círculo se puede representar usando un traingle, usaron la triognometría para representar la señal de cambio de tiempo. Con la palabra Sine Representan la señal de repetición en función del tiempo y la posición inicial. Así que, trabajo hecho. Por lo tanto, dondequiera que manipule la señal de repetición de tiempo, puede usar cualquiera de las funciones sinusoidales. Los ejemplos clásicos serán una cuerda oscilante, la posición de la cuerda de saltar en cualquier momento, ondas de sonido , ondas de luz, señales de corriente alterna, etc.

Y más tarde, Fourier o Euler (no estoy seguro del nombre de la persona) descubrieron que cualquier dato recopilado como impuestos recaudados en cada mes del año tiene un tipo de representante patrones de alimentación incrustados en ellos y si encontramos el patrón podemos analizar cuál es el término que los afecta. En tiempo real, cualquier dato recopilado en el mercado tiene un tipo de patrón asociado y puede representarlo fácilmente como la suma de señales de patrón repetitivo, como la lluvia en cada temporada de lluvias que impacta el crecimiento del cultivo y, a su vez, más impuestos y sequía repetida severa que afecta al cultivo y menos impuestos, etc. Entonces, si descubre estos patrones, puede planificar su recaudación de impuestos en consecuencia. Fourier encontró esto y quiso representar de una forma más simple en lugar de complicar con múltiples señales sinusoidales y, por lo tanto, encontró la serie de Fourier. La serie Fourier tiene muchas aplicaciones del mundo real como el estudio de mercado, analizando diferentes niveles de Singal en una música y afinándolos en consecuencia. Todas las herramientas de edición de sonido utilizan esta transformada de Fourier para convertirlas en bandas de señal y, posteriormente, puede realizar cualquier mejora de sonido que desee realizar. Incluso la radio antigua típica se segregará en diferentes canales usando filtros de banda y te permitirá sintonizar y escuchar música de una mejor manera.

Espero que esto te ayude.

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