向量积的性质

本文详细介绍了向量积的性质,包括它如何定义平行四边形的面积,两向量共线的条件,反交换律,结合律和分配律。此外,还阐述了三维向量的向量积计算方法,通过行列式来确定三个向量构成的平行六面体的体积。这些基础知识对于理解向量运算和解决几何问题至关重要。

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面积

两不共线向量 a ⃗ \vec{a} a b ⃗ \vec{b} b 的向量积的模,等于 a ⃗ \vec{a} a b ⃗ \vec{b} b 为边所构成的平行四边形的面积

共线

两向量 a ⃗ \vec{a} a b ⃗ \vec{b} b 共线的充要条件是 a ⃗ × b ⃗ = 0 ⃗ \vec{a}\times\vec{b}=\vec{0} a ×b =0

反交换

向量积是反交换的,即

a ⃗ × b ⃗ = − ( b ⃗ × a ⃗ ) \vec{a}\times\vec{b}=-(\vec{b}\times\vec{a}) a ×b =(b ×a )

结合律

向量积满足关于数因子的结合律,即
λ ( a ⃗ × b ⃗ ) = ( λ a ⃗ ) × b ⃗ = a ⃗ × ( λ b ⃗ ) \lambda(\vec{a}\times\vec{b})=(\lambda\vec{a})\times \vec{b}=\vec{a}\times(\lambda\vec{b}) λ(a ×b )=(λa )×b =a ×(λb )

分配律

向量积满足分配律,即

( a ⃗ + b ⃗ ) × c ⃗ = a ⃗ × c ⃗ + b ⃗ × c ⃗ (\vec{a}+\vec{b})\times\vec{c}=\vec{a}\times\vec{c}+\vec{b}\times\vec{c} (a +b )×c =a ×c +b ×c

三维向量的向量积

如果 a ⃗ = X 1 i ⃗ + Y 1 j ⃗ + Z 1 k ⃗ , b ⃗ = X 2 i ⃗ + Y 2 j ⃗ + Z 2 k ⃗ \vec{a}=X_1\vec{i}+Y_1\vec{j}+Z_1\vec{k},\vec{b}=X_2\vec{i}+Y_2\vec{j}+Z_2\vec{k} a =X1i +Y1j +Z1k ,b =X2i +Y2j +Z2k ,那么

a ⃗ × b ⃗ = ∣ i ⃗ j ⃗ k ⃗ X 1 Y 1 Z 1 X 2 Y 2 Z 2 ∣ \vec{a}\times\vec{b}=\begin{vmatrix} \vec{i}&\vec{j}&\vec{k}\\ X_1&Y_1&Z_1\\ X_2&Y_2&Z_2\\ \end{vmatrix} a ×b =i X1X2j Y1Y2k Z1Z2


2021年10月17日22:10:30

### 向量的计算方法与应用场景 向量(也称点或数量)是线性代数中的基本运算之一,其结果是一个标量。对于两个向量 $\vec{a} = [a_1, a_2, \dots, a_n]$ 和 $\vec{b} = [b_1, b_2, \dots, b_n]$,它们的内定义为: $$ \vec{a} \cdot \vec{b} = a_1b_1 + a_2b_2 + \dots + a_nb_n $$ 这一公式可以用于任意维度的向量,只要两个向量的维数相同即可[^1]。 #### 计算示例 以下是一个二维向量的内计算示例: 假设 $\vec{a} = [3, 4]$ 和 $\vec{b} = [5, 6]$,则它们的内为: $$ \vec{a} \cdot \vec{b} = (3 \times 5) + (4 \times 6) = 15 + 24 = 39 $$ 以下是用 Python 实现该计算的代码示例: ```python def dot_product(a, b): return sum(x * y for x, y in zip(a, b)) # 示例向量 a = [3, 4] b = [5, 6] # 计算内 result = dot_product(a, b) print("内结果:", result) ``` #### 内的应用场景 1. **几何意义**:内可以表示两个向量之间的夹角余弦值。如果 $\theta$ 是两个向量之间的夹角,则有: $$ \vec{a} \cdot \vec{b} = |\vec{a}| |\vec{b}| \cos(\theta) $$ 这一性质常用于计算向量间的夹角或判断向量是否正交(垂直)。当 $\vec{a} \cdot \vec{b} = 0$ 时,$\vec{a}$ 和 $\vec{b}$ 正交[^3]。 2. **物理意义**:在物理学中,内被广泛应用于力和位移的计算。例如,功的计算公式为: $$ W = \vec{F} \cdot \vec{x} $$ 其中,$\vec{F}$ 是力的向量,$\vec{x}$ 是位移的向量,$W$ 是力在位移方向上所做的功[^3]。 3. **机器学习与数据科学**:内在机器学习中用于衡量特征向量之间的相似度。例如,在文本分类任务中,可以通过计算文档向量的内来评估两篇文档的相似程度[^1]。
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