Подобные фигуры | LAMPA — платформа для публикации учебных материалов
Содержание
Подобные треугольники
Подобные треугольники — треугольники, у которых соответствующие углы равны, а стороны сходственным сторонам. То есть △ABC∼△A1B1C1\bigtriangleup ABC\sim \bigtriangleup A_1B_1C_1△ABC∼△A1B1C1 означает, что ∠A=∠A1\angle A=\angle A_1∠A=∠A1, ∠B=∠B1\angle B=\angle B_1∠B=∠B1, ∠C=∠C1\angle C=\angle C_1∠C=∠C1, ABA1B1=BCB1C1=ACA1C1\frac{AB}{A_1B_1}=\frac{BC}{B_1C_1}=\frac{AC}{A_1C_1}A1B1AB=B1C1BC=A1C1AC. Отношение k=ABA1B1k=\frac{AB}{A_1B_1}k=A1B1AB называется коэффициентом подобия.
Признаки подобия
Для того чтобы треугольники △ABC\bigtriangleup ABC△ABC и △A1B1C1\bigtriangleup A_1B_1C_1△A1B1C1 были подобны, достаточно, чтобы выполнялось одно из условий:
1. У △ABC\bigtriangleup ABC△ABC и △A1B1C1\bigtriangleup A_1B_1C_1△A1B1C1 есть две пары равных углов, например ∠A=∠A1\angle A=\angle A_1∠A=∠A1 и ∠B=∠B1\angle B=\angle B_1∠B=∠B1;
2. У △ABC\bigtriangleup ABC△ABC и △A1B1C1\bigtriangleup A_1B_1C_1△A1B1C1 есть пара равных углов, примыкающие к ним стороны , например ∠A=∠A1\angle A=\angle A_1∠A=∠A1 и ABA1B1=ACA1C1\frac{AB}{A_1B_1}=\frac{AC}{A_1C_1}A1B1AB=A1C1AC;
3. У △ABC\bigtriangleup ABC△ABC и △A1B1C1\bigtriangleup A_1B_1C_1△A1B1C1 стороны : ABA1B1=ACA1C1=BCB1C1\frac{AB}{A_1B_1}=\frac{AC}{A_1C_1}=\frac{BC}{B_1C_1}A1B1AB=A1C1AC=B1C1BC.
Подобные фигуры
Подобные фигуры — фигуры, у которых можно сопоставить точки таким образом, что для любой пары точек AAA и BBB первой фигуры и соответствующих им точек A1A_1A1 и B1B_1B1 второй фигуры выполняется соотношение AB=k⋅A1B1AB=k\cdot A_1B_1AB=k⋅A1B1, где kkk — некоторая постоянная величина. Величина kkk называется коэффициентом подобия.
Свойства подобных фигур
Соответствующие углы подобных многоугольников равны;
Если многоугольник имеет больше трех вершин, то
Из равенства только соответствующих углов многоугольников еще НЕ следует подобие фигур;
Из пропорциональности всех сторон еще НЕ следует подобие (равенство AB=k⋅A1B1AB=k\cdot A_1B_1AB=k⋅A1B1 должно выполняться для любой пары точек фигуры, не только для стороны многоугольника)
При получаются подобные фигуры;
Площади подобных фигур отличаются в k2k^2k2 раз, то есть S=k2⋅S1S=k^2\cdot S_1S=k2⋅S1.
Примеры: 1. Все подобны друг другу; 2. и не подобны друг другу, хотя у любого квадрата и ромба стороны пропорциональны; 3. и НЕ подобны друг другу, хотя у них все углы равны 90º.
Свойства подобных фигур — Подобие фигур
Свойства подобных фигур
Теорема. Когда фигура подобна фигуре , а фигура — фигуре , то фигуры и подобные. Из свойств преобразования подобия следует, что у подобных фигур соответствующие углы равны, а соответствующие отрезки пропорциональны. Например, в подобных треугольниках ABC и : ; ; ; .
Признаки подобия треугольников
Теорема 1. Если два угла одного треугольника соответственно равны двум углам второго треугольника, то такие треугольники подобны. Теорема 2. Если две стороны одного треугольника пропорциональны двум сторонам второго треугольника и углы, образованные этими сторонами, равны, то треугольники подобны. Теорема 3. Если стороны одного треугольника пропорциональны сторонам второго треугольника, то такие треугольники подобны. Из этих теорем вытекают факты, которые являются полезными для решения задач. 1. Прямая, параллельная стороне треугольника и пересекающая две другие его стороны, отсекает от него треугольник, подобный данному. На рисунке .
2. У подобных треугольников соответствующие элементы (высоты, медианы, биссектрисы и т.д.) относятся как соответствующие стороны. 3. У подобных треугольников периметры относятся как соответствующие стороны. 4. Если О — точка пересечения диагоналей трапеции ABCD, то . На рисунке в трапеции ABCD:.
5. Если продолжение бічих сторон трапеции ABCD пересекаются в точке K, то (см. рисунок). .
Подобие прямоугольных треугольников
Теорема 1. Если прямоугольные треугольники имеют равный острый угол, то они подобны. Теорема 2. Если два катеты одного прямоугольного треугольника пропорциональны двум катетам второго прямоугольного треугольника, то эти треугольники подобны. Теорема 3. Если катет и гипотенуза одного прямоугольного треугольника пропорциональны катету и гипотенузе второго прямоугольного треугольника, то такие треугольники подобны. Теорема 4. Высота прямоугольного треугольника, проведенная из вершины прямого угла, разбивает треугольник на два прямоугольных треугольника, подобные данному. На рисунке .
Из подобия прямоугольных треугольников вытекает такое. 1. Катет прямоугольного треугольника является средним пропорциональным между гипотенузой и проекцией этого катета на гипотенузу: ; , или ; . 2. Высота прямоугольного треугольника, проведенная из вершины прямого угла, есть среднее пропорциональное между проекциями катетов на гипотенузу: , или . 3. Свойство биссектрисы треугольника: биссектриса треугольника (произвольного) делит противоположную сторону треугольника на отрезки, пропорциональные двум другим сторонам. На рисунке в BP — биссектриса . , или .
Сходство равносторонних и равнобедренных треугольников
1. Все равносторонние треугольники подобные. 2. Если равнобедренные треугольники имеют равные углы между боковыми сторонами, то они подобны. 3. Если равнобедренные треугольники имеют пропорциональные основание и боковую сторону, то они подобны.
Подобие произвольных фигур [wiki.eduVdom.com]
Понятие подобия можно ввести не только для треугольников, но и для произвольных фигур.
Фигуры F и F1 называются подобными, если каждой точке фигуры F можно сопоставить точку фигуры F1 так, что для любых двух точек М и N фигуры F и сопоставленных им точек М1 и N1 фигуры F1 выполняется условие $\frac{M_1N_1}{MN} = k$ , где k — одно и то же положительное число для всех точек. При этом предполагается, что каждая точка фигуры F1 оказывается сопоставленной какой-то точке фигуры F. Число k называется коэффициентом подобия фигур F и F1.
Рис.1
На рисунке 1 представлен способ построения фигуры F1 , подобной данной фигуре F. Каждой точке М фигуры F сопоставляется точка М1 плоскости так, что точки М и М1 лежат на луче с началом в некоторой фиксированной точке О, причем ОМ1 = k*OM (на рис.1 k = 3). В результате такого сопоставления получается фигура F1, подобная фигуре F.
Этот способ построения фигуры F1, подобной фигуре F, называется центрально-подобным преобразованием фигуры F в фигуру F1 или гомотетией, а фигуры F и F1 — центрально-подобными или гомотетичными.
Можно доказать, что для треугольников общее определение подобия равносильно определению, данному в п.1.
Примерами подобных четырехугольников являются любые два квадрата (рис. 2, а), а также два прямоугольника, у которых две смежные стороны одного пропорциональны двум смежным сторонам другого (рис. 2, б).
Рис.2
Если каждую точку данной фигуры сместить каким-нибудь образом, то мы получим новую фигуру. Говорят, что эта фигура получена преобразованием из данной.
Гомотетия и рассмотренные ранее центральная симметрия и осевая симметрия — примеры преобразований фигур.
Рассмотрим еще один пример преобразования фигуры — параллельный перенос.
Преобразование фигуры F, при котором каждая ее точка Х(х; у) переходит в точку Х'(х + а; у + b), а и b постоянные, называется параллельным переносом (рис.3).
Рис.3
Параллельный перенос задается формулами
$$ x’ = x + a
\\ y’ = y + b
$$
Эти формулы выражают координаты х’, у’ точки, в которую переходит точка (х; у) при параллельном переносе.
Название «параллельный перенос» оправдывается тем, что при параллельном переносе точки смещаются по параллельным (или совпадающим) прямым на одно и то же расстояние.
Заметим также, что при параллельном переносе прямая переходит в параллельную прямую (или в себя).
Пример 1. При параллельном переносе точка (1; 1) переходит в точку (-1; 0). В какую точку переходит начало координат?
Решение. Любой параллельный перенос задается формулами х’ = х + а; у’ = у + b. Так как точка (1; 1) переходит в точку (-1; 0), то -1 = 1 + а; 0 = 1 + b. Отсюда а = -2 ; b = -1.
Таким образом, параллельный перенос, переводящий точку (1; 1) в (-1; 0), задается формулами х’ = х — 2 ; у’ = у — 1.
Подставляя в эти формулы координаты начала (х = 0; у = 0), получим: х’ = -2; у’ = -1.
Итак, начало координат переходит в точку (-2; -1).
Гомотетия. Подобные фигуры. Признаки подобия треугольников, подобие прямоугольных треугольников
Подобие – это понятие, характеризующее наличие одинаковой, не зависящей от размеров, формы у геометрических фигур.
Подобные фигуры – это фигуры, для которых существует взаимно-однозначное соответствие, при котором расстояние между любыми парами их соответствующих точек изменяется в одно и то же число раз.
Например, то, что фигуры F1 и F2 подобны, означает, что для любых двух точек M1 и N1 фигуры F1 и сопоставленных им точек M2
и N2 фигуры F2 выполняется соответствие \(\frac{M_1N_1}{M_2N_2}=k\), где k – одно и то же число для всех точек (k > 0). Число k называется коэффициентом подобия.
Преобразование фигуры F1 в фигуру F2, при котором расстояния между точками изменяются в одно и то же число раз, называется преобразованием подобия.
Гомотетия – это преобразование подобия. Это преобразование, в котором получаются подобные фигуры (фигуры, у которых соответствующие углы равны и стороны пропорциональны).
Гомотетия – это преобразование, при котором каждой точке A ставится в соответствие точка A1, лежащая на прямой OA, по правилу \(OA_1=k\cdot OA\), где k – постоянное, отличное от нуля число, O – фиксированная точка. Точка O называется центром гомотетии, число k – коэффициентом гомотетии.
Свойства преобразования гомотетии:
1) При гомотетии прямые переходят в прямые, полупрямые – в полупрямые, отрезки – в отрезки, углы – в углы.
2) Сохраняются углы между полупрямыми (соответственно, сохраняется параллельность прямых). Стороны гомотетичных фигур пропорциональны, а углы равны.
Подобные треугольники – это треугольники, у которых углы равны, а стороны пропорциональны.
Свойства подобных треугольников
Периметры подобных треугольников относятся как их соответствующие стороны: \(\frac{P_{A_1B_1C_1}}{P_{ABC}}=\frac{A_1B_1}{AB}=\frac{B_1C_1}{BC}=\frac{A_1C_1}{AC}=k\).
Соответствующие линейные элементы подобных треугольников (медианы, высоты, биссектрисы и т. д.) относятся как их соответствующие стороны.
Площади подобных фигур относятся как квадраты их соответствующих линейных размеров: \(\frac{S_{A_1B_1C_1}}{S_{ABC}}=\frac{A_1B_1^2}{AB^2}=\frac{B_1C_1^2}{BC^2}=\frac{A_1C_1^2}{AC^2}=k^2\).
1-й признак подобия треугольников
Если два угла одного треугольника равны двум углам другого треугольника, то такие треугольники подобны.
Если две стороны одного треугольника пропорциональны двум сторонам другого треугольника и углы, образованные этими сторонами, равны, то такие треугольники подобны.
Если прямоугольные треугольники имеют равный острый угол, то такие треугольники подобны.
Если два катета одного прямоугольного треугольника пропорциональны двум катетам другого прямоугольного треугольника, то такие треугольники подобны.
Если катет и гипотенуза одного прямоугольного треугольника пропорциональны катету и гипотенузе другого прямоугольного треугольника, то такие треугольники подобны.
Подобные треугольники. Признаки и свойства
Категория: Справочные материалы
Елена Репина
2013-08-22
2014-01-31
Определение
Подобные треугольники — треугольники, у которых углы соответственно равны, а стороны одного соответственно пропорциональны сторонам другого треугольника.
Коэффициентом подобия называют число k, равное отношению сходственных сторон подобных треугольников.
Сходственные (или соответственные) стороны подобных треугольников — стороны, лежащие напротив равных углов.
Признаки подобия треугольников
I признак подобия треугольников
Если два угла одного треугольника соответственно равны двум углам другого, то такие треугольники подобны.
II признак подобия треугольников
Если две стороны одного треугольника пропорциональны двум сторонам другого треугольника и углы, заключенные между этими сторонами, равны, то такие треугольники подобны.
III признак подобия треугольников
Если три стороны одного треугольника пропорциональны трем сторонам другого, то такие треугольники подобны.
Свойства подобных треугольников
Отношение площадей подобных треугольников равно квадрату коэффициента подобия.
Отношение периметров подобных треугольников равно коэффициенту подобия.
Отношение длин соответствующих элементов подобных треугольников (в частности, длин биссектрис, медиан, высот и серединных перпендикуляров) равно коэффициенту подобия.
Примеры наиболее часто встречающихся подобных треугольников
1. Прямая, параллельная стороне треугольника, отсекает от него треугольник, подобный данному.
2. Треугольники и , образованные отрезками диагоналей и основаниями трапеции, подобны. Коэффициент подобия –
3. В прямоугольном треугольнике высота, проведенная из вершины прямого угла, разбивает его на два треугольника, подобных исходному.
Здесь вы найдете подборку задач по теме «Подобные треугольники».
Автор: egeMax | комментариев 50
Три признака подобия двух треугольников: по углам, сторонам
В данной публикации мы рассмотрим определение/обозначение подобных треугольников и три признака подобия фигур. Также разберем пример решения задачи для закрепления представленного материала.
Определение и обозначение подобных треугольников
Подобными называются треугольники, у которых углы соответственно равны, а стороны одного треугольника пропорциональны сходственным сторонам другого.
Сходственные стороны в подобных треугольниках – это стороны, лежащие напротив их равных углов.
Для обозначения подобия фигур используется специальный символ “∼“. Например, △ABC ∼ △KLM.
Признаки подобных треугольников
Два треугольника подобны, если выполняется одно из условий, перечисленных далее.
1 признак
Два угла одного треугольника соотвественно равны двум углам другого.
∠BAC = ∠LKM ∠ABC = ∠KLM
2 признак
Две стороны одного треугольника пропорциональны двум сторонам другого, а углы между этими сторонами равны.
∠BAC = ∠LKM
3 признак
Все стороны одного треугольника соответственно пропорциональны всем сторонам другого.
Пример задачи
Даны два треугольника: △ABC со сторонами 3, 4 и 5 см; △DEF со сторонами 6, 8 и 10 см. Докажите, что данные фигуры подобны.
Решение Т.к. нам известны длины всех сторон, можно проверить подобие с помощью третьего признака, рассмотренного выше:
Данное равенство верно, значит можно утверждать, что △ABC ∼ △DEF.
Подобие геометрических фигур,тел.(8 класс)
Описание презентации по отдельным слайдам:
1 слайд
Описание слайда:2 слайдОписание слайда:
Исследуемый вопрос:
3 слайдОписание слайда:
Какие фигуры принято считать похожими? Используют ли в геометрии это понятие? Какие геометрические фигуры называются подобными? Какие из фигур всегда подобны, а какие нет? Какие треугольники подобны? План исследования: Полученные выводы!
4 слайдОписание слайда:
Фигуры получаются подобными в результате преобразования, которое называется ГОМОТЕТИЯ. ЭТО как в кино, когда лучи из проектора попадая на экран, изображают подобные фигуры. У подобных фигур изменяются размеры сторон в одинаковое число раз, но при этом все углы остаются без изменения. О ТОМ как изменились стороны говорит нам их отношение, которое называется коэффициентом подобия К. Два многоугольника ( ABCDEF и abcdef, рис.37 ) подобны, если их углы равны: A = a, B = b, …, F = f , а стороны пропорциональны:
5 слайдОписание слайда:
Если изменить ( увеличить или уменьшить ) все размеры плоской фигуры в одно и то же число раз ( отношение подобия ), то старая и новая фигуры называются подобными. Например, картина и её фотография – это подобные фигуры. ЗНАЧИТ! Теперь понятно КАКИЕ ФИГУРЫ НАЗЫВАЮТСЯ ПОДОБНЫМИ!
6 слайдОписание слайда:
Какие фигуры всегда подобны а какие нет? Круги Квадраты Равносторонние треугольники Кубы Шары Эти всегда подобны! А эти нет! Прямоугольники Ромбы Трапеции овалы Для подобия многоугольников недостаточно только пропорциональности сторон. Например, квадрат и ромб имеют пропорциональные стороны: каждая сторона квадрата вдвое больше, чем у ромба, однако их диагонали не пропорциональны и углы не равны.
7 слайдОписание слайда:
ЗНАЧИТ! Чтобы фигуры были подобны надо чтобы стороны их были пропорциональны а углы равны! Какие треугольники называются подобными? Два треугольника называются подобными, если их углы равны, а стороныпропорциональны. Выбери подобные.. AB BC CA ——— = ——- = ——— = k ab bc ca
8 слайдОписание слайда:
Признаки подобия треугольников: Если два угла одного треугольника равны двум углам другого треугольника, то такие треугольники равны. Если две стороны одного треугольника пропорциональны сторонам другого треугольника ауглы заключённые между ними равны, то такие треугольники подобны. Если три стороны одного треугольника пропорциональны трём сторонам другого треугольника, то такие треугольники подобны.
9 слайдОписание слайда:
Признаки подобия прямоугольных треугольников: Два прямоугольных треугольника подобны, если: 1) их катеты пропорциональны; 2) катет и гипотенуза одного треугольника пропорциональны катету и гипотенузе другого; 3)два угла одного треугольника равны двум углам другого.
10 слайдОписание слайда:
Будут ли? фигуры
11 слайдОписание слайда:
Я пришёл к выводу: Если рассматривать похожесть и подобие, мы поймём, что это абсолютно разные вещи. Если подобные фигуры можно назвать похожими, то похожие подобными нет, и вот почему. Два разных треугольника можно назвать похожими, потому что например оба треугольника имеют 3 угла, 3 стороны, но это не означает, что они подобны. Так же у двух ромбов 4 стороны, 4 угла и они не подобны. Проанализировав всё это, мы приходим к выводу, что похожие фигуры не подобны. похожие фигуры не подобны.
12 слайдОписание слайда:
На практике постоянно встречаются преобразования, при которых все расстояния изменяются в одном и том же отношении, т. е. умножаются на одно и то же число. такое преобразование называется подобным (или подобием), а это число называется коэффициентом подобия.Например, при увеличении фотографии все размеры увеличиваются в одном и том же отношении. т. е. происходит подобное преобразование с фотопленки на фотобумагу. Подобное преобразование свершается и тогда, когда делают уменьшенную копию чертежа, рисунка и т. д. так, например, вы поступаете, когда срисовываете чертеж с доски в свою тетрадь. Подобные фигуры имеют одинаковую форму, но различные размеры.
13 слайдОписание слайда:14 слайдОписание слайда:
Конец В создании проекта помогали: Поисковая система яндекс: www.ya.ru Поисковая система Google: www.google.com Сайт www.ru.wikipedia.org Сайт www.bymath.net Сделал: Ученик школы №26 города Петропавловска-Камчатского 8 «Б» класса Гвенетадзе Вадим Руководитель:Учитель Коробейникова А.И.
Курс повышения квалификации
Курс повышения квалификации
Курс профессиональной переподготовки
Учитель математики и информатики
Найдите материал к любому уроку, указав свой предмет (категорию), класс, учебник и тему:
Выберите класс:
Все классыДошкольники1 класс2 класс3 класс4 класс5 класс6 класс7 класс8 класс9 класс10 класс11 класс
Выберите учебник:
Все учебники
Выберите тему:
Все темы
также Вы можете выбрать тип материала:
Краткое описание документа:
На практике постоянно встречаются преобразования, при которых все расстояния изменяются в одном и том же отношении, т. е. умножаются на одно и то же число. такое преобразование называется подобным (или подобием), а это число называется коэффициентом подобия.Например, при увеличении фотографии все размеры увеличиваются в одном и том же отношении. т. е. происходит подобное преобразование с фотопленки на фотобумагу. Подобное преобразование свершается и тогда, когда делают уменьшенную копию чертежа, рисунка и т. д. так, например, вы поступаете, когда срисовываете чертеж с доски в свою тетрадь. Подобные фигуры имеют одинаковую форму, но различные размеры.
Общая информация
Номер материала:
462357
Похожие материалы
Оставьте свой комментарий
90000 Word Vectors and Semantic Similarity · spaCy Usage Documentation 90001 90002 Training word vectors 90003 90004 Dense, real valued vectors representing distributional similarity information
are now a cornerstone of practical NLP. The most common way to train these
vectors is the Word2vec family of
algorithms. If you need to train a word2vec model, we recommend the
implementation in the Python library
Gensim. 90005 90004 Similarity is determined by comparing 90007 word vectors 90008 or «word embeddings»,
multi-dimensional meaning representations of a word.Word vectors can be
generated using an algorithm like
word2vec and usually look like this: 90005 90010 90002 banana.vector 90003 90013 array ([2.02280000e-01, -7.66180009e-02, 3.70319992e-01,
3.28450017e-02, -4.19569999e-01, 7.20689967e-02,
-3.74760002e-01, 5.74599989e-02, -1.24009997e-02,
5.29489994e-01, -5.23800015e-01, -1.97710007e-01,
-3.41470003e-01, 5.33169985e-01, -2.53309999e-02,
1.73800007e-01, 1.67720005e-01, 8.39839995e-01,
5.51070012e-02, 1.05470002e-01, 3.78719985e-01,
2.42750004e-01, 1.47449998e-02, 5.59509993e-01,
1.25210002e-01, -6.75960004e-01, 3.58420014e-01,
3.66849989e-01, 2.52470002e-03, -6.40089989e-01,
-2.97650009e-01, 7.89430022e-01, 3.31680000e-01,
-1.19659996e +00, -4.71559986e-02, 5.31750023e-01], dtype = float32)
90014 90015 90002 Important note 90003 90004 To make them compact and fast, spaCy’s small models (all packages
that end in 90013 sm 90014) 90007 do not ship with word vectors 90008, and only include
context-sensitive 90007 tensors 90008.This means you can still use the 90013 similarity () 90014
methods to compare documents, spans and tokens — but the result will not be as
good, and individual tokens will not have any vectors assigned. So in order to use
90027 real 90028 word vectors, you need to download a larger model: 90005 90010 90013 — python -m spacy download en_core_web_sm
+ Python -m spacy download en_core_web_lg
90014 90015 90004 Models that come with built-in word vectors make them available as the
90013 Token.vector 90014 attribute.90013 Doc.vector 90014
and 90013 Span.vector 90014 will default to an average of their token
vectors. You can also check if a token has a vector assigned, and get the L2
norm, which can be used to normalize vectors. 90005 90010 90013 import spacy nlp = spacy.load ( «en_core_web_md»)
tokens = nlp ( «dog cat banana afskfsd») for token in tokens:
print (token.text, token.has_vector, token.vector_norm, token.is_oov)
90014 90015 90046 90047 90007 Text 90008: The original token text. 90050 90047 90007 has vector 90008: Does the token have a vector representation? 90050 90047 90007 Vector norm 90008: The L2 norm of the token’s vector (the square root of the
sum of the values squared) 90050 90047 90007 OOV 90008: Out-of-vocabulary 90050 90063 90004 The words «dog», «cat» and «banana» are all pretty common in English, so they’re
part of the model’s vocabulary, and come with a vector.The word «afskfsd» on
the other hand is a lot less common and out-of-vocabulary — so its vector
representation consists of 300 dimensions of 90013 0 90014, which means it’s practically
nonexistent. If your application will benefit from a 90007 large vocabulary 90008 with
more vectors, you should consider using one of the larger models or loading in a
full vector package, for example,
90013 en_vectors_web_lg 90014, which includes
over 90007 1 million unique vectors 90008. 90005 90004 spaCy is able to compare two objects, and make a prediction of 90007 how similar
they are 90008.Predicting similarity is useful for building recommendation systems
or flagging duplicates. For example, you can suggest a user content that’s
similar to what they’re currently looking at, or label a support ticket as a
duplicate if it’s very similar to an already existing one. 90005 90004 Each 90013 Doc 90014, 90013 Span 90014 and 90013 Token 90014 comes with a
90013 .similarity () 90014 method that lets you compare it with
another object, and determine the similarity. Of course similarity is always
subjective — whether «dog» and «cat» are similar really depends on how you’re
looking at it.spaCy’s similarity model usually assumes a pretty general-purpose
definition of similarity. 90005 90010 90013 import spacy nlp = spacy.load ( «en_core_web_md»)
tokens = nlp ( «dog cat banana») for token1 in tokens:
for token2 in tokens:
print (token1.text, token2.text, token1.similarity (token2))
90014 90015 90004 In this case, the model’s predictions are pretty on point. A dog is very similar
to a cat, whereas a banana is not very similar to either of them. Identical
tokens are obviously 100% similar to each other (just not always exactly 90013 1.0 90014,
because of vector math and floating point imprecisions). 90005 90004 Word vectors let you import knowledge from raw text into your model. The
knowledge is represented as a table of numbers, with one row per term in your
vocabulary. If two terms are used in similar contexts, the algorithm that learns
the vectors should assign them 90007 rows that are quite similar 90008, while words that
are used in different contexts will have quite different values. This lets you
use the row-values assigned to the words as a kind of dictionary, to tell you
some things about what the words in your text mean.90005 90004 Word vectors are particularly useful for terms which 90007 are not well represented
in your labelled training data 90008. For instance, if you’re doing named entity
recognition, there will always be lots of names that you do not have examples of.
For instance, imagine your training data happens to contain some examples of the
term «Microsoft», but it does not contain any examples of the term «Symantec». In
your raw text sample, there are plenty of examples of both terms, and they’re
used in similar contexts.The word vectors make that fact available to the
entity recognition model. It still will not see examples of «Symantec» labelled as
a company. However, it’ll see that «Symantec» has a word vector that usually
corresponds to company terms, so it can 90007 make the inference 90008. 90005 90004 In order to make best use of the word vectors, you want the word vectors table
to cover a 90007 very large vocabulary 90008. However, most words are rare, so most of
the rows in a large word vectors table will be accessed very rarely, or never at
all.You can usually cover more than 90007 95% of the tokens 90008 in your corpus with
just 90007 a few thousand rows 90008 in the vector table. However, it’s those 90007 5% of
rare terms 90008 where the word vectors are 90007 most useful 90008. The problem is that
increasing the size of the vector table produces rapidly diminishing returns in
coverage over these rare terms. 90005 90118 Converting word vectors for use in spaCy v2.0.10 90119 90004 Custom word vectors can be trained using a number of open-source libraries, such
as Gensim, Fast Text,
or Tomas Mikolov’s original
word2vec implementation.Most
word vector libraries output an easy-to-read text-based format, where each line
consists of the word followed by its vector. For everyday use, we want to
convert the vectors model into a binary format that loads faster and takes up
less space on disk. The easiest way to do this is the
90013 init-model 90014 command-line utility: 90005 90010 90013 wget https://s3-us-west-1.amazonaws.com/fasttext-vectors/word-vectors-v2/cc.la.300.vec.gz
python -m spacy init-model en / tmp / la_vectors_wiki_lg —vectors-loc cc.la.300.vec.gz
90014 90015 90004 This will output a spaCy model in the directory 90013 / tmp / la_vectors_wiki_lg 90014,
giving you access to some nice Latin vectors 😉 You can then pass the directory
path to 90013 spacy.load () 90014. 90005 90010 90013 nlp_latin = spacy.load ( «/ tmp / la_vectors_wiki_lg»)
doc1 = nlp_latin ( «Caecilius est in horto»)
doc2 = nlp_latin ( «servus est in atrio»)
doc1.similarity (doc2)
90014 90015 90004 The model directory will have a 90013 / vocab 90014 directory with the strings, lexical
entries and word vectors from the input vectors model.The
90013 init-model 90014 command supports a number of archive formats
for the word vectors: the vectors can be in plain text (90013 .txt 90014), zipped
(90013 .zip 90014), or tarred and zipped (90013 .tgz 90014). 90005 90118 Optimizing vector coverage v2.0 90119 90004 To help you strike a good balance between coverage and memory usage, spaCy’s
90013 Vectors 90014 class lets you map 90007 multiple keys 90008 to the 90007 same
row 90008 of the table. If you’re using the
90013 spacy init-model 90014 command to create a vocabulary,
pruning the vectors will be taken care of automatically if you set the
90013 —prune-vectors 90014 flag.You can also do it manually in the following steps: 90005 90164 90047 Start with a 90007 word vectors model 90008 that covers a huge vocabulary. For
instance, the 90013 en_vectors_web_lg 90014
model provides 300-dimensional GloVe vectors for over 1 million terms of
English. 90050 90047 If your vocabulary has values set for the 90013 Lexeme.prob 90014 attribute, the
lexemes will be sorted by descending probability to determine which vectors
to prune. Otherwise, lexemes will be sorted by their order in the 90013 Vocab 90014.90050 90047 Call 90013 Vocab.prune_vectors 90014 with the number of
vectors you want to keep. 90050 90181 90010 90013 nlp = spacy.load ( ‘en_vectors_web_lg’)
n_vectors = 105000
removed_words = nlp.vocab.prune_vectors (n_vectors) assert len (nlp.vocab.vectors) <= n_vectors
assert nlp.vocab.vectors.n_keys> n_vectors
90014 90015 90004 90013 Vocab.prune_vectors 90014 reduces the current vector
table to a given number of unique entries, and returns a dictionary containing
the removed words, mapped to 90013 (string, score) 90014 tuples, where 90013 string 90014 is the
entry the removed word was mapped to, and 90013 score 90014 the similarity score between
the two words.90005 90010 90002 Removed words 90003 90013 {
«Shore»: ( «coast», 0.732257),
«Precautionary»: ( «caution», 0.490973),
«Hopelessness»: ( «sadness», 0.742366),
«Continous»: ( «continuous», 0.732549),
«Disemboweled»: ( «corpse», 0.499432),
«Biostatistician»: ( «scientist», 0.339724),
«Somewheres»: ( «somewheres», 0.402736),
«Observing»: ( «observe», 0.823096),
«Leaving»: ( «leaving», 1.0),
}
90014 90015 90004 In the example above, the vector for «Shore» was removed and remapped to the
vector of «coast», which is deemed about 73% similar.»Leaving» was remapped to
the vector of «leaving», which is identical. 90005 90004 If you’re using the 90013 init-model 90014 command, you can set the
90013 —prune-vectors 90014 option to easily reduce the size of the vectors as you add
them to a spaCy model: 90005 90010 90211 python -m spacy init-model / tmp / la_vectors_web_md —vectors-loc la.300d.vec.tgz —prune-vectors 10000
90014 90015 90004 This will create a spaCy model with vectors for the first 10,000 words in the
vectors model.All other words in the vectors model are mapped to the closest
vector among those retained. 90005 90118 Adding vectors v2.0 90119 90004 spaCy’s new 90013 Vectors 90014 class greatly improves the way word
vectors are stored, accessed and used. The data is stored in two structures: 90005 90046 90047 An array, which can be either on CPU or GPU. 90050 90047 A dictionary mapping string-hashes to rows in the table. 90050 90063 90004 Keep in mind that the 90013 Vectors 90014 class itself has no
90013 StringStore 90014, so you have to store the hash-to-string
mapping separately.If you need to manage the strings, you should use the
90013 Vectors 90014 via the 90013 Vocab 90014 class, e.g. 90013 vocab.vectors 90014. To add
vectors to the vocabulary, you can use the
90013 Vocab.set_vector 90014 method. 90005 90010 90002 Adding vectors 90003 90013 from spacy.vocab import Vocab vector_data = { «dog»: numpy.random.uniform (-1, 1, (300,)),
«Cat»: numpy.random.uniform (-1, 1, (300,)),
«Orange»: numpy.random.uniform (-1, 1, (300,))}
vocab = Vocab ()
for word, vector in vector_data.items ():
vocab.set_vector (word, vector)
90014 90015 90118 Using custom similarity methods 90119 90004 By default, 90013 Token.vector 90014 returns the vector for its
underlying 90013 Lexeme 90014, while 90013 Doc.vector 90014 and
90013 Span.vector 90014 return an average of the vectors of their
tokens. You can customize these behaviors by modifying the 90013 doc.user_hooks 90014,
90013 doc.user_span_hooks 90014 and 90013 doc.user_token_hooks 90014 dictionaries. 90005 90002 📖 Custom user hooks 90003 90004 For more details on 90007 adding hooks 90008 and 90007 overwriting 90008 the built-in 90013 Doc 90014,
90013 Span 90014 and 90013 Token 90014 methods, see the usage guide on
user hooks.90005 90004 If you’re using a GPU, it’s much more efficient to keep the word vectors on the
device. You can do that by setting the 90013 Vectors.data 90014
attribute to a 90013 cupy.ndarray 90014 object if you’re using spaCy or
Chainer, or a 90013 torch.Tensor 90014 object if you’re using
PyTorch. The 90013 data 90014 object just needs to support
90013 __iter__ 90014 and 90013 __getitem__ 90014, so if you’re using another library such as
TensorFlow, you could also create a wrapper for
your vectors data.90005 90010 90002 spaCy, Thinc or Chainer 90003 90013 import cupy.cuda
from spacy.vectors import Vectors vector_table = numpy.zeros ((3, 300), dtype = «f»)
vectors = Vectors ([ «dog», «cat», «orange»], vector_table)
with cupy.cuda.Device (0):
vectors.data = cupy.asarray (vectors.data)
90014 90015 90010 90002 PyTorch 90003 90013 import torch
from spacy.vectors import Vectors vector_table = numpy.zeros ((3, 300), dtype = «f»)
vectors = Vectors ([ «dog», «cat», «orange»], vector_table)
vectors.data = torch.Tensor (vectors.data) .cuda (0)
90014 90015.90000 Similar Triangles: Perimeters and Areas 90001
90002
90003 Similar Triangles: Perimeters and Areas 90004
90005 90002 When two triangles are similar, the reduced ratio of any two corresponding sides is called the 90007 scale factor 90008 of the similar triangles. In Figure 1, Δ 90009 ABC 90010 ~ Δ 90009 DEF 90010. 90005 90002 90005
90002 90007 Figure 1 90008 Similar triangles whose scale factor is 2: 1. 90005 90002 The ratios of corresponding sides are 6/3, 8/4, 10/5.These all reduce to 2/1. It is then said that the scale factor of these two similar triangles is 2: 1. 90005
90002 The perimeter of Δ 90009 ABC 90010 is 24 inches, and the perimeter of Δ 90009 DEF 90010 is 12 inches. When you compare the ratios of the perimeters of these similar triangles, you also get 2: 1. This leads to the following theorem. 90005
90002 90009 Theorem 60: 90010 If two similar triangles have a scale factor of 90009 a 90010: 90009 b, 90010 then the ratio of their perimeters is 90009 a 90010: 90009 b.90010 90005
90002 90007 Example 1: 90008 In Figure 2, Δ 90009 ABC 90010 ~ Δ 90009 DEF 90010. Find the perimeter of Δ 90009 DEF 90010 90005 90002 90009 90010 90005
90002 90007 Figure 2 90008 Perimeter of similar triangles. 90005 90002 90059 90005 90002 Figure 3 shows two similar right triangles whose scale factor is 2: 3. Because 90009 GH 90010 ⊥ 90009 GI 90010 and 90009 JK 90010 ⊥ 90009 JL 90010, they can be considered base and height for each triangle. You can now find the area of each triangle.90005 90002 90005
90002 90007 Figure 3 90008 Finding the areas of similar right triangles whose scale factor is 2: 3. 90005 90002 90078 90005 90002 Now you can compare the ratio of the areas of these similar triangles. 90005 90002 90083 90005 90002 This leads to the following theorem: 90005
90002 90009 Theorem 61: 90010 If two similar triangles have a scale factor of 90009 a 90010: 90009 b 90010, then the ratio of their areas is 90009 a 90010 90096 2 90097: 90009 b 90010 90096 2 90097.90005
90002 90007 Example 2: 90008 In Figure 4, Δ 90009 PQR 90010 ~ Δ 90009 STU 90010. Find the area of Δ 90009 STU 90010. 90005 90002 90005
90002 90007 Figure 4 90008 Using the scale factor to determine the relationship between the areas of similar triangles. 90005 90002 The scale factor of these similar triangles is 5: 8. 90005 90002 90122 90005 90002 90007 Example 3: 90008 The perimeters of two similar triangles is in the ratio 3: 4. The sum of their areas is 75 cm 90096 2 90097.Find the area of each triangle. 90005
90002 If you call the triangles Δ 90131 1 90132 and Δ 90131 2 90132, then 90005 90002 90137 90005 90002 According to 90009 Theorem 60, 90010 this also means that the scale factor of these two similar triangles is 3: 4. 90005 90002 90144 90005 90002 Because the sum of the areas is 75 cm 90096 2 90097, you get 90005 90002 90151 90005 90002 90007 Example 4: 90008 The areas of two similar triangles are 45 cm 90096 2 90097 and 80 cm 90096 2 90097.The sum of their perimeters is 35 cm. Find the perimeter of each triangle. 90005
90002 Call the two triangles Δ 90131 1 90132 and Δ 90131 2 90132 and let the scale factor of the two similar triangles be 90009 a 90010: 90009 b. 90010 90005 90002 90172 90005 90002 90009 a 90010: 90009 b 90010 is the reduced form of the scale factor. 3: 4 is then the reduced form of the comparison of the perimeters. 90005 90002 90181 90005 90002 Reduce the fraction. 90005 90002 90186 90005 90002 Take square roots of both sides.90005 90002 90191 90192 90005
.90000 Familiarity With Coefficients Of Similarity | by Jayesh Salvi 90001 90002 90003 When you were doing a project on the recommendation system or the semantic segmentation of the images, you must have come across similarity scores. Based on these similarity scores, you predicted that this product is similar to that product or how much the predicted segmented image is similar to the ground truth. 90004 90003 Similarity metrics are important because these are used by the number of data mining techniques for determining the similarity between the items or objects for different purposes as per the requirement such as, clustering, anomaly detection, automatic categorization, correlation analysis.This article will give you a brief idea about different similarity measures without going too much into the technical details. 90004 90003 The main focus of this article is to introduce you to the below similarity metrics, 90004 90003 1. Simple matching coefficient (SMC) 90004 90003 2. Jaccard index 90004 90003 3. Euclidean distance 90004 90003 4. Cosine similarity 90004 90003 5. Centered or Adjusted Cosine index / Pearson’s correlation 90004 90003 Let’s start! 90004 90003 Suppose, two users A and B have provided reviews of ten products in the form whether they liked the products or not.Let’s write it in vector form, 90004 90003 A = (P, P, P, P, P, N, N, N, N, N) 90004 90003 B = (P, P, P, N, N, N, N , N, N, N) 90004 90003 Where P means the user liked the product and N means that the user did not like the product. 90004 90003 SMC for users A & B will be calculated as, 90004 90003 Where, 90004 90003 M11 (Both A & B liked the product) = 3 90004 90003 M00 (Both did not like the product) = 5 90004 90003 M10 (A liked the product but B did not) = 2 90004 90003 M01 (A did not like the product but B did) = 0 90004 90003 For users A & B, SMC is 8/10 i.e. 0.8. This shows us that the users A & B have similarity 80% of the time. So if A likes a new product and B has not seen it, you can recommend it to B as both have good similarity. 90004 90003 This is a very simple and intuitive approach to building a recommendation system. Ideally, we should use ratings as in the range 1 to 5 given by the users A and B. Basis which we can derive the extent to which they liked the product and then provide recommendation based on that. 90004 90003 The important thing to note here is that SMC is useful in the cases where vectors have binary attributes (Positive / Negative), (True / False), and (Male / Female) and both the classes carry equal information.90004 90003 Can you think of any reason why can not we use SMC in cases where classes do not carry equal information? This question takes us to the new similarity metric. 90004 90049 90050 Jaccard Index: 90051 90052 90003 Let’s consider another situation. An insurance company wants to segment the claims filed by its customers based on some similarity. They have a database of claims, there are 100 attributes in the database, on the basis of which the company decides whether the claim is fraudulent or not.The attributes can be driving skill of a person, car inspection record, purchase records, etc. Each attribute generates a red flag for the claim. In most of the cases, only a few attributes generate red flag, other attributes rarely change. 90004 90003 In this case, the presence of red flag provides more information to the insurance company than the green flag does (asymmetry). 90004 90003 If we use SMC, we will get scores which will be biased by attributes which rarely create red flags. In such cases, Jaccard index is used.Let’s check that with numbers. 90004 90003 Consider three claims A, B & C with 20 binary attributes, 90004 90003 Claim A = (R, R, R, G, G, G, G, G, G, G, G, G, G, G, G , G, G, G, G, G) 90004 90003 Claim B = (R, R, G, G, G, G, G, G, G, G, G, G, G, G, G, G, G , G, G, G) 90004 90003 Claim C = (R, G, G, G, G, G, G, G, G, G, G, G, G, G, G, G, G, G, G , G) 90004 90003 Jaccard index for each pair is calculated as, 90004 90003 Where, 90004 90003 M11- Number of attributes where both claims have the red flag, 90004 90003 M10, M01- Number of attributes where one claim has the red flag and other has the green flag.90004 90003 For claim A and B, Jaccard index is 2/3 i.e. 0.66 and SMC is 19/20 i.e. 0.95. 90004 90003 For claim A and C, Jaccard index is 1/3 i.e. 0.33 and SMC is 18/20 i.e. 0.90. 90004 90003 For claim B and C, Jaccard index is 1/2 i.e. 0.5 and SMC is 19/20 i.e. 0.95. 90004 90003 We see that the SMC scores of all three pairs are close to each other and Jaccard index is showing significant difference. This is the problem with SMC when the classes do not carry equal information. For e.g. in our case, R class carries more information than G but SMC considers them as equal.90004 90003 Jaccard index is also called IOU (intersection over union) metric which is used while doing semantic segmentation of an image. 90004 90003 The similarity index is calculated by the number of highlighted pixels in the intersection image divided by the highlighted pixels in the union image. 90004 90003 Jaccard index can be thought of as a generalized case of SMC. In cases where we have multiple symmetric classes (multiple classes having equal weights) we can not use SMC as it works only with binary symmetric classes.In that case, we can create dummy variables for each class which would make the individual dummy variables asymmetric as the presence of one class in each dummy variable will provide more information than the absence of that class. We can then use Jaccard index to find out the similarity score. Basically, we converted multiple symmetric classes into binary asymmetric dummy variables and then calculated the Jaccard index. 90004 90003 Until now, we were just discussing about vectors with binary attributes what if the attributes are continuous / numeric.This is the case where we turn to distance and angle based similarity scores. 90004 90003 90050 Euclidean Distance: 90051 90004 90003 Euclidean distance is more of a dissimilarity measure like Minkowski and Mahalanobis distance.I have included this as it forms the basis of discussion for the upcoming metrics. 90004 90003 We know that the points which are closer in space will have smaller distance between them than the points which are far from each other. So smaller distance relates to more similarity, this is the thought behind using Euclidean distance as the similarity metric.Euclidean distance between vectors p and q is calculated as, 90004 90003 Consider three users A, B and C.They have provided ratings to few movies, each rating can range from 1 to 5 and 0 means that the user has not watched that movie . 90004 90003 User A = (0.5, 1, 1.5, 2, 2.5, 3, 3.5) 90004 90003 User B = (0.5, 1.5, 2.5, 0, 0, 0, 0) 90004 90003 User C = (0.5, 1, 1.5, 2, 0, 0, 0) 90004 90003 Using the above formula, we get distance between A & B as 5.72, between B & C as 2.29 and between A & C as 3.5. If you see carefully A & C vectors have given the same ratings to first four movies which tell us that both have similar liking for the movies, but since C has not seen few movies because of that we are getting a significant distance between them . 90004 90003 Since the above vectors have seven dimensions, we can not visualize them here. Instead, let’s look at similar vectors on two axes where each axis represents one movie. In the plot, red vector represent user A, green represents user B and the blue vector represents user C.All the vectors have tail at origin. 90004 90003 As per above plot, we should expect blue and red vectors to show high similarity since they are co-linear. But we get significant distance between them when we calculate Euclidean distance. What if instead of using distance between the vectors, we calculate the cosine of angle between them? Vectors can have smaller length or bigger, the angle between them will remain the same.This takes us to the new similarity metric. 90004 90049 Cosine Similarity: 90052 90003 In our academics, we have come across dot product and cross product of two vectors.Dot product of two vectors is calculated as multiplication of magnitudes of each vector and the cosine of angle between the vectors i.e. 90004 90003 Where, | A | and | B | represent lengths of the vectors A and B. It is the distance of A and B from the origin. 90004 90003 A.B is obtained by summing the element-wise multiplication of vector A & B i.e. 90004 90003 Cosine similarity is calculated as, 90004 90003 Since the ratings are positive our vectors will always lie in the first quadrant. So, we will get cosine similarity in the range [0,1], 1 being highly similar.90004 90003 We thought of using cosine similarity because we knew that the angle between the vectors remains the same irrespective of their lengths, but can we improve it further? Do you see any problem yet? Let’s see! 90004 90049 Centered or Adjusted Cosine Similarity: 90052 90003 Centered? What’s that? Up until now we were trying to find similarity between smaller apples and bigger apples. How’s that? We know that there are some people who will always be strict when giving ratings and then there are the generous ones (I belong to this category 😃).If we try to find similarity between them we will always get some bias because of this behavior. 90004 90003 This can be handled by removing average rating a user gives from all the movie ratings of that user there by aligning the ratings around the mean, this is nothing but normalizing the ratings. Once all the vectors are normalized, we calculate the cosine similarity. This is nothing but centered or adjusted cosine similarity! This is also known by the popular name 90132 Pearson’s correlation! 90133 90004 90003 To prove the above said point, I created two arrays, out of which the second array is obtained by adding the offset in the first array keeping all the variations of the first array same.Check below notebook for implementation. 90004 90003 We got correlation as 1 and cosine similarity as 0.85, which proves that correlation performed well compared to the cosine similarity.This is because of the normalization of vectors. 90004 90003 There are few other similarity metrics available too, but the metrics we discussed so far are the ones that we encounter most of the time while working on a data science problem. Below are some reference links where you can read more about these metrics and their use cases.90004 90141 90142 Cosine similarity for vector space model 90143 90142 Comparison study of similarity and dissimilarity measures 90143 90142 Evaluating image segmentation models 90143 90142 User-Item similarity ResearchGate 90143 90142 Pearson’s correlation & Salton’s cosine measure 90143 90152 90003 Thanks for reading till the end. I hope you enjoyed it. 90004 90003 Happy learning and see you soon! 90004.90000 Similar Triangles — Math Open Reference 90001 Similar Triangles — Math Open Reference 90002
Definition: Triangles are similar if they have the same shape, but can be different sizes.
90003 (They are still similar even if one is rotated, or one is a mirror image of the other).
90004 90002
90006 Try this 90007
Drag any orange dot at either triangle’s vertex. Both triangles will change shape and remain similar to each other.
90004 90002
Triangles are similar if they have the same shape, but 90010 not necessarily the same size.90011
You can think of it as «zooming in» or out making the triangle bigger or smaller, but keeping its basic shape.
In the figure above, as you drag any vertex on triangle PQR, the other triangle changes to be the same shape, but half the size.
In formal notation we can write
90004 90013 90002
which is read as «90010 Triangle PQR is similar to triangle P’Q’R ‘90011».
The letter with a small vertical dash after it such as P ‘is read as «90010 P prime 90011».
90004 90020 Properties of Similar Triangles 90021
90022
90023
90024 Corresponding angles are congruent (same measure) 90025 So in the figure above,
the angle P = P ‘, Q = Q’, and R = R ‘.90026 90023
90024 Corresponding sides are all in the same proportion 90025 Above, PQ is twice the length of P’Q ‘.
Therefore, the other pairs of sides are also in that proportion.
PR is twice P’R ‘and RQ is twice R’Q’. Formally, in two similar triangles PQR and P’Q’R ‘:
90030
90026
90032 90020 Rotation 90021
90002
One triangle can be rotated, but as long as they are the same shape, the triangles are still similar.
In the figure below, the triangle PQR is similar to P’Q’R ‘even though the latter is rotated
clockwise 90 °.90004 90002
In this particular example, the triangles are the same size, so they are also
congruent.
90004 90039 90020 Reflection 90021
One triangle can be a mirror image of the other, but as long as they are the same shape, the triangles are still similar.
It can be reflected in any direction, up down, left, right.
In the figure below, triangle PQR is a mirror image of P’Q’R ‘, but is still considered similar to it. 90042 90020 How to tell if triangles are similar 90021
Any triangle is defined by six measures (three sides, three angles).But you do not need to know all of them to show that two triangles are similar.
Various groups of three will do. Triangles are similar if: 90022
90023 90006 AAA 90007 (angle angle angle) 90003 All three pairs of corresponding angles are the same. 90003 See Similar Triangles AAA.
90026 90023 90006 SSS in same proportion 90007 (side side side) 90003 All three pairs of corresponding sides are in the same proportion 90003 See Similar Triangles SSS.
90026 90023 90006 SAS 90007 (side angle side) 90003 Two pairs of sides in the same proportion and the included angle equal.90003 See Similar Triangles SAS.
90026
90032 90020 Similar Triangles can have shared parts 90021
Two triangles can be similar, even if they share some elements. In the figure below,
the larger triangle PQR is similar to the smaller one STR. S and T are the midpoints of
PR and QR respectively. They share the vertex R and
part of the sides PR and QR. They are similar on the basis of AAA,
since the corresponding angles in each triangle are the same. 90067 90020 Other similarity topics 90021 90024 Similar Polygons 90025 90002
(C) 2011 Copyright Math Open Reference.90003 All rights reserved
90004 .